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统计行业如何实现数据大集中？
2003年6月24日中午12点到13点，赛迪网《中国计算机用户网上会议中心》热闹非凡。来自国家统计局计算中心主任徐铁夫，国家统计局计算中心副总工胡帆，北京市统计局计算中心主任裘孔明，上海统计局计算中心主任沈为谦、湖南统计局数据仓库办公室主任肖胜利，中科院研究生院软件学院院长潘辛平，IBM软件部高级信息工程师曾广咏、HP市场及技术咨询部技术顾问经理纪越，华为数通产品部的市场技术经理顾松，齐聚赛迪网中国计算机用户网上会议中心，在《中国计算机用户》副总编刘葵的主持下，就"统计行业如何实现数据大集中"展开了热烈研讨。下面是此次研讨会议的实录：
《中国计算机用户》副总编
刘葵: 欢迎参加由《中国计算机用户》主办的"统计信息化走向何处"网上研讨会,请在线的嘉宾打个招呼。
上海统计局计算中心主任
沈为谦： 你好,我等会有事,会请我们中心副主任陆洲参加,我12点以后再来.
上海统计局计算中心副主任
陆洲： 大家好,我是上海市统计局计算中心陆洲
《中国计算机用户》副总编
刘葵: 沈主任，一会见，欢迎上海的陆洲先生。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 大家好，
中科院研究生院软件学院院长
潘辛平： 来了.大家好.
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越： 大家好
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利： 请主持人出题.
华为数通产品部的市场技术经理
顾松：
各位好，我是华为公司的数通产品部的市场技术经理顾松.
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：
我是胡帆，国家统计局计算中心的副总工程师，主要负责统计信息系统开发建设的规划与管理。我代表徐铁夫主任来参加会议，并代表统计信息化建设的主管领导同志和同人们，向各位关心我们今天话题的来宾表示感谢。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 肖主任，您的数据仓库做的怎么样了？
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：已经做好3个主题
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：哪三个主题
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利： 人口、基本单位、两会
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 都有哪些历史数据？
《中国计算机用户》副总编
刘葵: 大家好，我们现在开始讨论,
首先讨论数据集中的问题，请裘主任先发言.
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：统计信息系统做了者么多年，现在好象有些无奈，不知道大家是否有同感？再往下进行，应该是一套什么样的系统？是不是
应该走向大集中？
中科院研究生院软件学院院长
潘辛平：能否请裘主任介绍一下当前面临的主要无奈？
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：应用需求和实际工作规范的矛盾，又与人员素质的矛盾
《中国计算机用户》副总编
刘葵： 请潘先生，IBM HP 华为的专家发表意见。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越：应该是数据整合。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：整和需要时间，而有些需求需要短时间作完，这怎么协调?
中科院研究生院软件学院院长
潘辛平：我近二、三年一直在做银行、证券公司的大集成顾问，希望能与大家交流
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：潘辛平，统计的复杂性要高于银行、税务等系统。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：有时候，统计信息化有点炒作概念
中科院研究生院软件学院院长
潘辛平：总的感觉是大集中绝不是单纯的技术问题。
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：难点在于对整个统计数据的管理。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：肖胜利，应该怎么管理数据？
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越： 统计局和金融的情况不太一样.应该重视数据应用层面.
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：：数据集中，是电子的任务先行，还是政务的任务先行，这个问题在出发时不先说清楚，碰壁是不可避免的。空谈和遐想是制约统计信息化发展的第一因素。
中科院研究生院软件学院院长
潘辛平： 裘主任的难是指结构、应用还是数据量？
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 潘辛平，是指结构。
《中国计算机用户》副总编
刘葵：
肖主任，湖南已经实施了数据仓库，谈谈您的经验。
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：由于统计方法制度变化太快，标准不统一，数据多样化，必须首先出台对数据的管理办法
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越：我同意肖主任的看法。
IBM软件部高级信息工程师 曾广咏：不知道你们的数据是分布的还是集中的，是要业务整合吗？
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 曾广咏，不伦不类。是要业务的整合，但最难的也是这个。
IBM软件部高级信息工程师 曾广咏：
我的意思时说
如果变化太快的话，不如考虑建虚拟数据中心。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：虚拟数据中心是什么？
IBM软件部高级信息工程师 曾广咏：虚拟数据中心的含义是建立一个虚拟数据访问平台，但不改变原有的数据和业务逻辑。因此，各专业处理系统可保持原有的处理逻辑。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：各专业处理系统可保持原有的处理逻辑，怎么做呢？
IBM软件部高级信息工程师 曾广咏：利用信息集成技术可实现对传统及新兴数据源的统一、实时访问。
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：：银联卡之前的情景，我们在大商场都见过，统计的"银联卡"工程，首先要说清电子在先，还是政务在先。
中科院研究生院软件学院院长
潘辛平：我的经验是大集中工作难度和工作量分布技术30％，管理30％，业务40％。
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：
完全进行业务组合不符合现在的实际情况，必须在现有的模式下，满足各个专业的需求。
我们通过对我局所有专业的指标清理，已经出台了一套管理方案，现在正在试运行。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：
在现有的模式下，满足各个专业的需求。在这种情况下，开发的难度也相应大了。满足各个专业的需求?不仅太难，太险，还太矛盾。
肖胜利，能给我提供一套管理方案吗？
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：在管理方面如果考虑比较完整的话，在数据的应用时，基本能满足各个专业的需求。裘孔明，我们的方案还没有经历全部数据的检验，暂时还不能提供。
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：如果数据结构复杂的话集中，大集中工作难度很大。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越：统计局的业务是数据应用。不能仅考虑数据管理,数据仓库的建立和应用是必然。大集中包含了系统整合和业务数据整合系统整合相对容易.
难点在数据整合,
根据我们在其它行业得到的经验来看，数据大集中实际上是流程的重整和业务的整合！虚拟数据中心上是一种更高级的逻辑集中技术。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：纪越，业务数据整合和数据整合有什么区别呢？其实这两项都很难。谁能够做一个统计行业的示范工程？
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：业务数据整合可能改变管理模式。数据整合为的是新的业务和应用需求。数据大集中为的是建立统一的访问平台。数据大集中要求定义统一的规则，是一项很艰巨的任务。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越：区别是:业务数据整合是基于业务的数据捆绑;数据整合是基于数据内在联系的,经过清洗的数据。
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆： 1、关于统计数据中心的概念有多少定义。初步归类，大致有三类，一是广义的概念，是一个以数据为中心的统计应用系统的概念。从数据内容上讲，是跨部门、跨行业、跨地域的综合性大集合；从信息系统的功能构成上讲，是跨越基础设施及存储设备硬件层、系统集成链接层、应用与数据资源层、信息标准与应用规范保障层、展示层、用户层的综合性系统。根据"浏览器/WEB服务器/应用服务器/数据库服务器"四层结构的体系结构，统计数据中心系统的理论层次结构应为：展示层/用户层/应用与数据逻辑层/信息标准与应用规范保障层/应用与数据资源层/系统集成(链接)层/基础设施及存储设备硬件层，是一个七层结构的系统。
华为数通产品部的市场技术经理
顾松： 我认为胡帆先生分析的非常透彻。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：根据胡帆的说法，技术上没问题，但实际应用很难了。技术讨论很容易，一到实际应用就不一样了。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越：确实如此,但简单的系统级硬件整合并不能提升业务水平,至少应有这方面的规划意识。
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：我完全同意胡帆的意见，但元数据库的建设很难，但也是基础。要搞好元数据库的建设，必须要同时考虑数据存储及应用的需求，否则无法满足以后的建设需求。元数据库的建设，实际就是队统计数据的管理，对统计业务的整合。
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆： 元数据管理系统不要走入误区，它自有ISO/IEC11179之1-6的规范，不能搞成制度管理系统，一个面向数据，一个面向报表制度管理，从信息工程角度讲，是风马牛不相及的事。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：
元数据库的建设迟迟看不到东西。要搞好元数据库的建设，要等到什么时候才能看到成果，我都等白了头。
《中国计算机用户》副总编
刘葵：请介绍一下上海的情况。
上海统计局计算中心主任
沈为谦：上海目前在推行在地统计,由区统计局采集数据上报,和其它省不同。
华为数通产品部的市场技术经理
顾松：对于数据大集中，目前业界还没有统一的标准，也没有建设的固定模式，目前国内已经开始或者正在实施的包括工商银行、海关系统以及税务系统。
《中国计算机用户》副总编
刘葵： 对数据中心建设，有什么建议？
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：总而言之，技术、业务的管理建设"两手都要硬"，才能搞好统计数据中心的建设。
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：我觉得数据集中的工作要分布做-ibm。在这里，我给大家的建议：先建立一个虚拟的数据中心，同时慢慢建立数据的规范，在新系统间历史遵循建立的数据规范建立系统，在5到7年内完成就系统的改造。虚拟的数据中心的建立无需改变已有系统的业务处理逻辑，因此应该不用太长的时间
。
上海统计局计算中心主任
沈为谦：我还是希望国家局能统一思想,因为统计系统到现在还没有一个完整的应用系统。
华为数通产品部的市场技术经理
顾松：数据集中不单单是概念上的业务或数据的集中，而是从平台、业务到管理甚至制度上的整合。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越： 建议很多,首先明确系统建设的目标.高层领导挂帅支持,循序渐进,滚动发展。数据仓库是一个机会构建全面,完整,一致的业务信息平台,这个平台是可以不断增长的,然后我们可以基于这个平台进行滚动式,插件式的业务整合。现成的解决方案有很多,但,完全适合国家统计局的方案还需统计专家与IT专家的共同努力.才能提出.。
上海统计局计算中心主任
沈为谦：统计工作信息化主要由制度的确定\数据采集\数据评估和处理\数据发布和展示\统计分析和预警。目前统计系统的软件处于战国时代,大家都说自己的好,各地情况也不相同,国家局也没有一个统一的说法,一个应用上去后,要改就难,因此思想统一是很重要的。统计数据中心建设是很重要的,我认为一定要以信息化技术手段,来实现业务改造,因此我们需要一整套解决解决方案,再分步实施。从统计局现状,先进行业务改革是不可能实现的。我想先解决各级统计机构的数据采集网络化问题,由于中国地大,各级政府都管经济,因此应当采用分布式结构式,但要有集中式的规范和标准。到目前为止,国家局在这方面还没有设想,更没有动作,因此地方上很难有大的动作。很多开发单位一开始认为统计简单,一进去发现很复杂,因此在系统设计时不重视,最后系统改得面目全非,大多以失败告终。其实上海的统计数据早在7年前已经统一管理,但统计数据主要为领导服务,因此没有发挥作用。现在处室的领导对数据的评估,展示越来越重视,也提出了一些需求,因此如果能集中一些应用需求,对今后开发很有好处,这种事应该由国家局计算中心来做,可以集中些人来研究研究,通过网络环境进行讨论。
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：统计信息化的难点确实在于对统计的规范管理。沈主任，我同意你的观点，集中式的规范和标准是基础。我局正在进行集中式的规范和标准建设的尝试。我局是由设计管理处牵头，并从全局抽调技术和业务人员组成数据仓库办公室。我们向准备自己建，但留有与国家的借口，我们在这方面的工作已经作了一年半的时间。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：
我也同意是规范管理。我同意沈为谦的意见。如何建立一个虚拟的数据中心？曾广咏能否提供一整套解决方案？
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：在地统计和网上报送，是否有矛盾？
上海统计局计算中心主任
沈为谦：在地统计和网上报送没有矛盾,上海区县统计局比较欢迎,但在落实时需要领导的决心。
华为数通产品部的市场技术经理
顾松：统计系统到现在还没有一个完整的应用系统，我认为实际上是一个好事。举例来说，海关行业在2003年以前一直使用的自行开发的后，海关行业一直使用的是H883系统，从2003年开始改为多单位、企业联合开发的H2000系统，而由于其原有网络模式、数据传输模式已基本定型，使得他们在改造中不得不被原有的牵着鼻子走。所以没有完整定型的应用系统对于统计部门和相关单位都是一个很好的时机。同意沈主任的意见。
[贵宾]
国家统计局: 如何实现统计信息化,这是一个议论多年的话题,不能简单的一概而论,要解决快速通道、应用平台等一系列问题。但是基础工作更为重要，今天与会者多为信息领域人士，真应该邀请几位统计专家来共同一叙，沟通彼此，可能会收到更好效果。
《中国计算机用户》副总编
刘葵：我们现在讨论安全问题。
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：对于网上申报的安全问题，这是一个很富有挑战性的问题。中国的网上社会，先允许我这样称呼，网上的诚信与安全的问题是一个共性的社会性问题，普遍的情况大家都很了解；电子政务安全解决方案，特别是网上安全解决方案还没有出台，相关法规的保障条款也不够完善。在这样的背景下，统计系统在少数调查项目中，一些有条件的地区都开展了积极的探索。发现了问题，总结了经验。一些典型的例证不便在这里广而告之，请嘉宾们原谅。一些发达国家在政府系统、在一些重点行业的法人单位的统计调查，已经并将随着e-Government的进程全面推进。这里请注意，既不是全民，也不是全行业。所以，我国的网上统计报送系统的安全问题将会借鉴他们成功的经验和作法，依靠国家电子政务相关安全策略及技术规程，依靠相关法律法规和制度的保障，依靠我们日益完善的网上报送管理规范、质量控制规范和安全认证技术系统，同时，更依靠全民的，特别是法人单位的网上的诚信意识的提高。
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：
对不起，我们的网络系统不太稳定，所以很难把握的想法分享给大家，所以希望有时间的话我们可以通过电话或电子邮件交流细节问题。我的手机：136xxxx5733。邮件：ZENGGY@CN.IBM.COM。
《中国计算机用户》副总编
刘葵： Jessre,你可以了解各位主任的想法，会后再提出想法和方案。这是《中国计算机用户》第一次尝试在线沟通，我们会逐步改进。
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：裘主任，虚拟的数据中心的建设我们有一个完整的解决方案，方便的话，您把您的需求发给我。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 可以。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：集中式的规范和标准，谁来牵头做？肖胜利，湖南局的标准跟国家的规范和标准是什么关系？在我们这里做标准，谁都不愿意牵头，很麻烦的事情。
华为数通产品部的市场技术经理
顾松：但是在it的运作上，集中式的规范和标准建设的约束力有多大？在目前现有的管理体制下，业务部门和it部门之间的各自独立是一个较大的问题。
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：
集中式的规范和标准建设都需要很长的时间，我参加过移动和油田的标准化，一、两年内无法完成。不知道统计局的应用系统多不多？结构是否复杂？如果应用系统多且结构复杂的话，建议标准化工作放在第二步去做。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：曾广咏，可以从这个角度考虑。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越： HP的企业整合解决方案也许适合您,有机会详细探讨。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明：纪越，把 HP的企业整合解决方案发来看看。
《中国计算机用户》副总编
刘葵：
胡总，国家统计局在标准化问题上将扮演什么角色？
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：
从机构性质上说，它的作用就该是制订标准和规范，而不应介入更多的应用系统的牵头开发之中。只是，现在这些标准和规范更多是统计和经济意义上的，而不是信息工程意义上的，缺位问题严重；同时，计算中心多是事业单位，一些系统建设中的相关管理问题，不好解决。
《中国计算机用户》副总编
刘葵：请胡总、裘主任、沈主任、肖主任谈谈最近要启动的项目。
湖南统计局数据仓库办公室主任
肖胜利：
我们正在建设湖南统计信息管理数据库系统。各位好，再见！反映到湖南来传经送报。
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：
有国家电子政务的重点项目，宏观经济数据库项目，正在具体项目规模、概算的审批过程中；"九五"统计信息工程的后续项目也正在申请之中。
北京市统计局计算中心主任
裘孔明： 最近在忙数据中心及统计大集中系统的问题.
《中国计算机用户》副总编
刘葵：由于时间限制，我们的讨论和交流只能到此结束。非常感谢各位嘉宾的参与。《中国计算机用户》会和大家一起继续关注、支持统计行业的信息化发展。
请关注《用户点题》今后的话题。
HP市场及技术咨询部技术顾问经理
纪越： 希望有机会与大家深入探讨，谢谢！
IBM软件部高级信息工程师曾广咏：我们在数据大集中方面有许多经验和教训，如果需要描述的话，可以发e-mail给我：zenggy@cn.ibm.com。
华为数通产品部的市场技术经理
顾松：非常感谢，各位领导如果有什么需要的话请发email：gusong@huawei.com。
国家统计局计算中心副总工程师
胡帆：谢谢主持人。
上海统计局计算中心主任
沈为谦：希望国家局内也进行这种讨论,谢谢再见。
[编者评注:显然大厂商更加关注统计信息化建设的硬件层和系统层,这样可以在保证利润的前提下,和棘手的业务层和应用层尽量保持礼貌的距离,而统计信息化通过近二十年的快速发展,网络、硬件和系统软件已经基本满足需求，统计应用软件成为克服瓶颈的攻坚之战，所以统计CIO们和厂商售前似乎很难找到共同的语言，倒是更加关注湖南同行先行开始的颇具力度的应用探索。这次会议不久，中国计算机用户发表评述文章，大力宣灌厂家的大集中解决方案，但是自己似乎也缺少足够的底气，所以题目是《大集中是必由之路吗？》）
附录：大集中是必由之路吗？
作者：乔梁
摘自：中国计算机用户-赛迪网
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编者按：根据用户需求，《中国计算机用户》与赛迪网携手，举办了“统计行业如何实现数据大集中”的网络会议讨论。来自国家统计局等统计行业的信息主管，中科院软件学院院长潘辛平，IBM、HP、华为等IT厂商代表都积极参与了此次讨论。
经过精心策划和筹备，《用户点题》栏目与赛迪网合作开办了“《中国计算机用户》网上会议中心”，定期围绕《用户点题》栏目主题在网上进行交流研讨。第一场主题研讨于6月24日中午11点30分——13点如期在网上举行。会议围绕“统计行业如何实现数据大集中”展开了热烈研讨。来自国家统计局、北京市统计局、上海统计局、湖南统计局等统计行业的信息主管，中科院研究生院软件学院院长潘辛平，IBM、HP、华为等IT厂商代表都进行了积极参与。本期栏目围绕此次研讨内容进行了跟踪报道。
我是北京市统计局计算中心主任裘孔明，如何实现“统计大集中”，包括建设“统计数据中心”，并在资源整合的基础上，建设一个规范统一的“统计工作信息化平台”是当前比较关心的话题。贵刊能否给予合理建议?
大集中的选择与实现
经过多年探索、实践，银行业、证券业对信息系统大集中的讨论已基本形成定论。海关监管方面的部分应用的集中、国家对商业银行信贷管理的集中监控均已投入应用，并取得了良好的应用效果。企业信息系统大集中也已开始进入计划实施阶段。从各方面动态可以看出：统计、税务等主要行业的信息化建设目前也面临着大集中的选择问题。
不得不为的变革
银行业的大集中应该是早于其他领域的，其主要原因源于上世纪九十年代初期国家在银行业开始对银行法人治理结构的重视，对信贷责任的明确。早在1995年工商银行就开始了全行核心业务系统的大集中，其主要原因就是为了对全行资产负债情况有一个总体的了解。而当时工行的情况用一个领导的话说，不要说全行资产负债，连有多少计算机业务系统都说不清楚。面对这样的现状和法人治理对总行领导的责任要求，自然就会寻求技术手段对全国几百个分支机构、数万个终端网点进行管理。
事实证明，信息系统大集中对法人治理和管理业务目标的实现确能起到支撑、保障的作用。没有中国银行南方区的系统集中，开平支行四亿多美元的现金流失就难以发现。2002年证券公司信息系统逐步集中过程中，也相继发现了原来分散管理的营业部的不少问题，为防范更大的危机提供了帮助。
对银行业、证券业来说，系统集中的战略意义远非加强法人治理、控制防范风险所能概括。系统集中还可以改变企业的业务流程，将产品研发、风险控制、市场营销和客户服务等不同环节，在新的系统平台上重新划分组织。重组的结果将形成更专业化、更高效的团队，使产品研发、风险控制、客户服务、市场营销在统一的平台上实现更专业的分工，从而可以面对WTO对中国金融业带来的压力和挑战。系统集中可以强化企业对产品研发的控制，降低开发成本，降低分散的开发模式带来的产品风险。
几个关键问题
技术系统能力问题：技术部门对集中化的考虑首先是技术的可靠性及由此带来的风险。实践证明，技术问题绝不是系统集中的主要障碍。现有系统性能基本能够承受大容量交易业务，如从交易的强度看，南方一个普通的省级电信日交易量可达到四、五千万笔，国内最大的银行工商银行的日交易量也不过如此，深沪两市每日的交易笔数也不超过一千万笔。但系统一旦有故障，造成的损失无法挽回。
通信系统能力问题：通信问题是集中化过程重点考虑的问题。银行通信中断虽不会带来直接损失，但可能产生客户抱怨以至于客户丢失。证券对通信保障能力应该是最为敏感的，如果一家券商因通信中断影响交易，而同时其他券商还能正常交易的话，这家券商恐怕将面临生存危机了。券商已实施多年的集中报盘和近年的大集中实践表明，规划合理的通信网络是可以保障交易的。
组织责任变化问题：这是集中后很快会面临的一个棘手问题。传统分布式系统工作模式下，技术支持与客户服务、管理配置、考评责任是相对自成体系的。而集中后，一个客户的请求可能要经过分支到达集中地，相互推诿责任，影响工作效率的事肯定不会少见。
管理集中和客户需求个性化冲突问题：集中的一个重要目的就是通过产品集中开发，减少重复投入带来的成本和风险的增加。但是不同地区、不同竞争状况，必定存在不同的产品需求，这与一刀切式的“大集中”是相矛盾的。因此，大集中应该建立不同灵活程度的多层次平台，允许不同的开放程度和审批流程，以满足各机构可能会有的不同取向。
可能的集中化路径
集中化过程应该是技术、管理、业务、开发、认识等互动发展的一个过程。不同领导、不同团队、甚至不同时间，可能会有不同的战略安排。因此集中过程往往不是一蹴而就的，可能演变出不同的路径，大致阶段有如下几种：
软件开发管理的集中：这是集中前的准备工作，无论券商还是银行都是从这步工作开始的。主要工作是统一、归整和清理数据，为集中模式做基础准备。
系统权限的集中：在软件统一后，为进一步控制风险，逐步调整管理服务流程，将分散系统的管理权限，新软件、参数的配置权限通过网络上收到总部，也是一种集中状态。
数据的集中：这是对实时作业系统集中的一个预热准备。可以测试网络的可靠性，也可以部分实现风险控制和提高管理数据质量。
处理的集中：这是一种折衷的权限的集中，数据可能在集中点与网点都同时存在。对网络的要求高，对系统的可靠性要求也较高。券商的集中报盘就是这样一种集中，它为早行的券商节省了不少成本。
区域性的集中：这是为减少管理半径，又避免集中过程中经验不足，防止风险过大的一个集中的中间状态。区域性集中的系统有可能是原有单网点系统的大配置版本，可能根本不能支持全机构的大集中。这是要注意的一点，即这部分投资能否得到保护。
大集中：这是理想状态的大集中，网络将所有网点联接在一起，数据与处理全部集中，新功能的开发、参数的调整均实现统一管理，客户服务流程、岗位职责及考评均已在信息系统的支持配套下完成了调整。
用户背景
2002年北京市统计系统统计信息化建设进程进一步加快：市统计局初步具备了网络化的工作环境，完成了内部和外部网站的改版工作，成立了网站管理机构，全市有17个区县建立了统计网站和局域网。完善了北京市建筑领域数据库和在线分析系统，建立了郊区综合经济数据库和在线分析系统。2003年市统计局信息化建设的工作重点是在做好全系统的发展规划、推行企业网上填报、启动数据库建设和在线分析应用软件开发等方面有较大突破。
分析北京市统计局已有业务系统的现状：网络条件较好，但统计数据库建设缺少整体规划；统计数据资源相对独立，统计数据资源管理分散，不利统一管理，也不利于建立跨业务的新综合应用及数据开发和资源共享。
建立“适应型IT架构”
在过去的三年多时间里，国内很多行业通过“数据大集中”对自己的IT系统进行了不同程度的整合，如金融、电信、政府机构等，以建立适合自己行业特点的、能够在相对较长的时间周期内适应新技术和新市场需求变化的“适应型IT架构”。
这些大大小小的“数据大集中”项目，归纳起来有如下四类：
一、逻辑集中：维持原有系统软硬件状态不变，适当的对软硬件系统进行升级与扩充，尽可能做到系统同构，应用及数据兼容，主要体现在管理集中；
二、物理集中：将原来相互孤立的系统在物理上进行整合，采购相对大型的主机系统，用来运行大部分主要的业务应用系统，这种集中方式主要体现在物理设备大幅度减少，系统集中运行、集中管理，提高了系统的可用性和可靠性，降低了系统运行及维护成本。
三、数据集中：统一数据库平台，使原来各自独立的应用系统在数据上可以互通共享，提高数据的可用性，对提高系统的应用水平起到了促进作用。
四、业务应用整合：业务应用整合通常与IT系统的物理集中和数据集中同步考虑，同步实施，这是一种真实意义上的系统重构，使系统在整合完成后，达到最优状态。
上述四种“数据大集中”建设模式中无论那一种，都是相对固化的。一旦系统建成，要想对其进行调整以求适应新业务或新业务模式的需要，都可能牵涉到整体规划的改动，这是一个新的更大的信息孤岛。
国内统计行业经过十余年的快速发展之后，目前可能是对原有资产的管理和控制进行升级改造的最佳时机，但是要想避免走传统信息孤岛建设的老路，同时实现全系统IT资源的整合、实现信息及数据资源共享，必须采用新的IT整合战略，建立具有敏捷性的、可以对业务及“用户”不断变化的需求进行快速响应的“适应型IT架构”。
为此惠普为北京市统计局提供的数据中心解决方案重点内容有：1、资源虚拟化设计，将现有资源与规划采购的新资源统筹考虑，整体设计，采用当前流行的、先进的三层架构模式，构建虚拟的数据存储层、数据库层、应用逻辑层和Web服务层；2、提供惠普的自适应解决方案模式，该模式明确地定义业务流程：指定应用和服务体系结构、安全和服务等级、流程复杂性、成本驱动因素、以及流程对所使用的服务提出的其它要求，支持快速改变、移植、扩展或重复使用。
构建虚拟数据中心
如何建立一个跨越当前各个业务系统的统计基础数据库系统？根据当前信息集成业界的常用方法，一般有三种设计思路：
一、构建逻辑只读综合数据库，建立统计综合查询应用。在这种模式下，原有的业务系统不需做出大的调整，甚至不需进行迁移，将各个业务应用数据库通过分布式数据库技术（例如视图、Database
Link、同义词、联邦数据库等技术手段），把分布在各个业务数据库中的数据以适合统计综合业务所需要的格式和规范进行重新组合，建立一个逻辑上的综合业务中心数据库。这样形成一个逻辑上统一、物理上分布的综合数据库。
二、构建物理综合数据库，建立统计综合信息查询应用。这种实现模式是采用数据抽取集中的方式，将各个业务数据库中的数据按照综合业务的需要进行物理的抽取、转换、清洗、加载到即将建立的一个统计综合信息中心库中。
三、统一规划并重新建立统计综合应用。这种模式的关键在于对整个统计业务的彻底改造，依照统计综合信息系统建设要求，重新规划整个统计业务管理的信息结构、数据结构、业务流程、关联性、一致性等规则，各个业务部门共同建立综合信息中心库，重新改造现有的业务管理系统，建立后的综合信息中心库将同时支持原有的业务管理功能，以及统计综合信息业务应用。
基于北京市统计局的现状，IBM建议利用IBM
Information Integrator建立逻辑集中的数据中心——虚拟数据中心。在此方案中，我们将不对当前分布在各个业务管理部门的数据库服务器进行物理集中，且不进行数据的迁移和集中存储处理，建立一个基于分布式环境的数据中心，统一规划并实施日常维护工作。
具体方案是利用IBM Information Integrator建立一个信息集成访问接口，建立一个逻辑上集中、物理上分布的北京市统计局综合信息库。与前面分析的模式一不同的是，IBM
Information Integrator
将会建立一个可读写的双向访问接口，这样就弥补了模式一及模式二中仅能实现信息的单向访问所带来的弊端。在IBM
Information Integrator所提供的访问接口的支持下，就可以在一个整体数据库的逻辑视图下（这一视图是跨越北京市统计局的各个业务系统的），来实现新的面向统计综合业务管理的数据流程和业务流程，实现整个北京市统计局综合信息系统的开发和部署。
离不开网络管理
随着国内经济的腾飞，国家对于统计的准确性、规范性要求越来越高。一般来说，统计数据的业务流程可以分为采集、传递、储存与处理到发布四个过程，前三个过程是通过网络平台和成熟的业务流程来保障的。用网络进行采集和传递就是从区县或村镇的终端设备将数据通过局域网、广域网上传到上层节点如地市、省中心。
在这个过程中实际上会牵扯到业务流程的模型和网络组网的方式的不同。举例来说如果业务系统采用传统的两层模型，数据库服务器一般就会放在地市一级的单位，那么数据的处理加工也会在地市，这时候对于以省为单位的数据来说，数据是分散在各个地市的，各个地市在处理加工完后分别汇总到省中心，再由省中心对数据进行相应的处理和发布，可以看出这种流程中间环节较多，数据的时效性不够。
如果采用数据大集中的建设方式，那么原有的数据模型就需要进行相应的改动，即可以将业务模型改为三层，中心数据层、业务逻辑层和用户界面层，中心数据层位于省统计系统中心，业务逻辑层位于地市、区县级统计单位，用户界面层则是数据采集、录入。采用这种数据系统结构模型加大了数据的技术复杂性，但增加了数据从采集到发布的时效性，同时也大大增强了数据的可靠性、规范性。在网络平台的组建上也可以有层次的将网络划分为核心层、汇聚层和接入层，有利于有效的规划和设计与业务量相关的网络带宽、设备的处理能力，保障网络的实用性和发展性。
总的来说，统计系统数据种类繁多、数据业务量大。如此繁多的业务在同一个网络上运转，需要网络能够对不同的数据业务进行有效的区分，为不同的业务提供不同的运行要求保障，还要求网络平台能够提供平滑的业务叠加能力，使得当增加新的业务时，能够平滑的在网上开展而不影响原有的网络结构。
在建设数据集中的过程中，网络管理中心的压力会大大增加，因此完善的网络管理，包括事件管理、故障管理、配置管理、变更管理等都需要逐步完善。由于业务对于IT的依赖性越来高，因此也要求IT部门提供多种的服务手段，比如IT热线、网上应用问题案例等，通过有效的服务手段保障网络的可用性和稳定性。
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