集团集中建设项目大数据分析平台业务规划蓝图及功能介绍
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
大数据分析平台的使用指南
大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。
为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。
本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。
一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。
它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。
同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。
二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。
不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。
2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。
3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。
4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。
因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。
根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。
或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。
三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。
以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。
数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案1. 引言随着互联网的发展和技术的进步，大数据已经成为企业获得竞争优势和实现可持续发展的关键。
大数据平台的建设是企业实现数据驱动决策的基础，本文将介绍一套完整的大数据平台建设方案。
2. 建设目标大数据平台的建设目标是实现数据的高效收集、存储、处理和分析，以及提供可靠的数据服务支持决策和业务发展。
3. 技术架构大数据平台的技术架构包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等核心组件。
数据采集是大数据平台的第一步，要从多个数据源收集和整合数据。
可以使用各种数据采集工具，如日志收集工具、爬虫工具和传感器等。
采集的数据要经过清洗和转换，以确保数据的质量和一致性。
3.2 数据存储大数据平台需要具备可扩展的数据存储能力，以应对不断增长的数据量。
常用的数据存储方式包括分布式文件系统和分布式数据库等。
数据存储应具备高可用性、高性能和可靠性。
3.3 数据处理数据处理是大数据平台的核心功能，主要包括实时处理和批处理。
实时处理可使用流处理框架，如Apache Kafka和Apache Flink；批处理可使用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark等。
数据分析是大数据平台的重要应用场景之一，可以通过数据挖掘和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，以发现数据中的模式、规律和趋势，支持决策和业务发展。
4. 方案实施大数据平台的建设需要进行全面的规划和实施。
以下是一个具体的大数据平台建设实施流程：4.1 确定需求首先，需要明确大数据平台的需求，包括数据的来源和用途，以及业务的需求和目标。
需求分析是建设大数据平台的基础，可以帮助选择适合的技术和工具。
4.2 技术选型根据需求分析的结果，可以进行技术选型。
需要考虑数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的技术选型，选择适合的开源或商业工具和框架。
4.3 平台搭建根据技术选型的结果，可以开始搭建大数据平台。
需要安装和配置相关的软件和硬件环境，同时进行网络和安全设置。
大数据可视化平台建设方案
大数据可视化平台建设方案一、项目背景随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据分析方法已经无法满足现代企业的需求。
因此，建立一个大数据可视化平台对企业来说是至关重要的。
大数据可视化平台可以将庞大的数据集通过图形、图表等直观的方式展示出来，帮助企业洞察数据中的规律和趋势，做出更明智的决策。
二、目标和价值1.建立大数据可视化平台，将海量的数据转化为可视化的图形和图表，帮助企业更好地理解和利用数据。
2.提供灵活、实时的查询和筛选功能，方便用户根据需要自由地进行数据探索和分析。
3.支持多维度、多角度的数据呈现，帮助用户全面了解数据中的关联和规律。
4.提供定制化的报表和仪表盘，帮助用户监控业务运营状况，及时发现问题并做出调整。
5.提供数据挖掘和预测分析功能，帮助用户发现潜在的商机和风险。
三、建设方案1.数据采集与存储a. 采用分布式存储系统，如Hadoop、NoSQL等，来存储海量的数据。
b.利用ETL工具对数据进行清洗和转化，使其符合可视化平台的数据要求。
2.数据建模与分析a.构建数据模型，将数据进行规范化并建立关联关系。
b.进行数据挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。
3.可视化展示a. 使用现有的可视化工具，如Tableau、Power BI等，对数据进行可视化展示。
b.根据用户需求和场景，自定义图表、仪表盘等可视化界面。
4.查询和分析功能a.提供灵活、实时的查询功能，支持多维度、多角度的数据筛选和组合分析。
b.提供交互式查询界面，支持用户自由探索和分析数据。
5.报表和仪表盘a.提供定制化的报表和仪表盘功能，帮助用户监控业务运营状况。
b.支持报表和仪表盘的定时自动更新和分享。
6.数据挖掘和预测分析a.利用机器学习和数据挖掘算法，对数据进行挖掘和预测分析。
b.基于挖掘结果，提供商机发现和风险预警的功能。
7.安全和权限管理a.建立严格的安全策略，确保数据的安全性和隐私性。
b.根据用户角色和权限，进行数据访问和操作的控制。
大数据分析平台建设项目可行性分析报告
大数据分析平台建设项目可行性分析报告一、项目背景随着企业业务的不断拓展和数据量的急剧增长，传统的数据处理和分析方式已经难以满足企业的需求。
大数据分析平台作为一种高效的数据处理和分析工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。
因此，建设大数据分析平台成为了企业提升竞争力的重要手段。
二、项目目标本项目的目标是构建一个功能强大、稳定可靠、易于使用的大数据分析平台，能够实现以下功能：1、数据集成：能够从多个数据源（如数据库、文件系统、网络服务等）中采集数据，并进行清洗、转换和加载，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：采用合适的数据存储技术（如分布式文件系统、分布式数据库等），能够存储海量的数据，并支持快速的查询和检索。
3、数据分析：提供丰富的数据分析工具和算法（如数据挖掘、机器学习、统计分析等），能够对数据进行深入分析，挖掘出潜在的规律和趋势。
4、数据可视化：通过直观的图表和报表展示数据分析结果，帮助用户快速理解和掌握数据的含义。
5、数据安全：确保数据的安全性和隐私性，采取严格的访问控制和数据加密措施，防止数据泄露和滥用。
三、项目需求分析1、业务需求企业需要对销售数据、客户数据、市场数据等进行分析，以制定更有效的营销策略。
生产部门需要对生产过程中的数据进行监控和分析，以提高生产效率和产品质量。
财务部门需要对财务数据进行分析，以优化财务管理和降低风险。
2、功能需求数据采集功能：支持多种数据源的接入，并能够自动定时采集数据。
数据清洗功能：能够对采集到的数据进行去重、纠错、标准化等处理。
数据分析功能：提供多种数据分析算法和模型，支持自定义分析。
数据可视化功能：支持多种图表类型（如柱状图、折线图、饼图等），能够灵活定制报表。
数据安全功能：提供用户认证、授权和数据加密等安全机制。
3、性能需求数据处理能力：能够在短时间内处理海量的数据，确保数据的及时性。
响应时间：用户查询和分析数据的响应时间应在可接受的范围内。
大数据分析平台规划蓝图及功能介绍ppt课件
4
<目录>
? 1、数据体系架构介绍 ? 2、数据分析平台架构及范围介绍 ? 3、数据分析平台操作介绍
5
2.1 数据分析系统 -系统架构
应用展现层
业务 模型层
统一信息门户
浏览器
财务 分析主题
采购
工程
人力
分析主题 分析主题 分析主题
审批数据 分析
跨分专析业
综合统计
大分数析据
分析
应用 工具层
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析平台 预定义报表
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委核任期考
国资委效经营绩
竞争力评价
技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模
投资
资费…
省分 视图
绩效理管 综合价评
运营 管层理
关注 方向
关注 领域
投资 计划
采购 管理
转固 交资
投资 收益
项目 建设
采购 订单
资产 管理
效益 评估
?
? ? 预算执行分析 利润专题分析
? ? 总体投资分析 工程进度分析
合同执行分析 订单统计分析
? ? 成本控制分析 ? 项目信息分析
库存管理分析
7
? ? 资产专题分析 ? 项目转固分析
库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
系统 ERP 库存辅助
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
大数据分析平台规划设计方案
硬件与基础设施需求分析
硬件资源配置
01
根据大数据分析平台的规模和性能要求，配置合适的硬件资源
，如服务器、存储设备等。
基础设施规划
02
规划大数据分析平台所需的基础设施，如网络、电力、空调等
基础设施的规划。
硬件与基础设施成本估算
数据交互
02
03
大屏展示
提供丰富的数据交互功能，如筛 选、过滤、排序等，方便用户对 数据进行操作和探索。
支持大屏展示，方便用户对多个 可视化组件进行整合和展示，提 高数据可视化效果。
04
大数据分析平台关键技术
数据清洗与整合技术
数据预处理
包括数据去重、异常值处理、缺失值填充等，确保数 据质量。
数据转换
数据挖掘与机器学习技术
特征工程
提取和生成有效特征，提高模型性能。
算法选择
根据业务需求选择合适的算法，如分类、聚 类、回归等。
模型评估
使用准确率、召回率等指标评估模型性能。
数据可视化技术
提供交互式界面，支持用 户深入探索数据。
使用图表、地图等形式展 示数据关系和趋势。
生成各类数据报表，直观 展示关键指标。
06
大数据分析平台效益评估
经济效益评估
直接经济效益
通过大数据分析，企业可以更精准地定位目标客户，提高营销效果 ，从而增加销售额和利润。
间接经济效益
大数据分析有助于企业优化内部管理，降低运营成本，提高生产效 率。
长期经济效益
大数据分析能够帮助企业预测市场趋势，提前布局，抢占先机，实现 可持续发展。
未来趋势
人工智能、机器学习等技术的融合，将进一步提 高大数据分析的智能化和自动化水平。
大数据分析平台升级设计方案
大数据分析平台升级设计方案一、引言随着互联网时代的到来，数据规模呈现爆发式增长，各个行业对于数据的分析需求也日益迫切。
大数据分析平台作为一种强大的数据处理工具，被广泛应用于企业决策、市场调研、产品改进等方面。
然而，随着业务规模的增大和数据量的增加，传统的大数据分析平台已经无法满足企业的需求。
因此，对大数据分析平台进行升级和优化成为了势在必行的任务。
二、需求分析1. 数据规模扩容需求随着企业业务规模的扩大，原有的大数据分析平台已经无法处理海量数据，因此升级后的平台需具备更高的数据存储能力和处理速度。
2. 数据质量提升需求大数据分析的价值依赖于数据的质量，因此升级后的平台应当加强数据清洗和校验功能，提高数据质量的准确性和可靠性。
3. 分析模型优化需求升级后的大数据分析平台应当提供更多的分析模型和算法，满足企业各个领域的需求。
同时，平台还应当支持用户自定义分析模型的导入和使用。
4. 安全性保障需求随着数据泄露和信息安全问题的日益严重，升级后的大数据分析平台应当加强数据的安全性保障，确保敏感信息不被未授权的用户访问。
三、升级设计方案为了满足上述需求，我们提出以下升级设计方案：1. 数据存储和处理能力增强升级后的大数据分析平台将采用分布式存储和计算技术，通过搭建分布式文件系统和并行计算框架，实现数据存储和处理能力的扩展，提高系统的可扩展性和性能。
2. 数据质量管理模块增加升级后的平台将引入数据质量管理模块，通过数据清洗、检测异常值和纠正错误数据等功能，提高数据质量的准确性和可靠性。
3. 分析模型库扩充升级后的大数据分析平台将引入更多的分析模型和算法，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的模型，以满足不同场景下的数据分析需求。
同时，平台还将支持用户自主导入和使用自定义的分析模型。
4. 访问控制和权限管理加强升级后的平台将引入身份认证、访问控制和权限管理等机制，实现对数据的严格控制和管理，确保敏感信息不被未授权的用户访问。
大数据分析平台的设计与实现方案
大数据分析平台的设计与实现方案一、引言大数据分析平台是一个基于大数据技术的系统，它能够收集、存储、处理和分析大量的数据，提供深入洞察和决策支持。
随着数据的快速增长和多样化，构建一个高效、可扩展的大数据分析平台成为了企业获得竞争优势的关键。
本文将分享一个设计和实现大数据分析平台的方案。
二、需求分析1. 数据收集与存储：平台需要能够从多个数据源收集数据，并进行存储。
数据源包括数据库、日志、传感器等。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、筛选、聚合等预处理操作，以提高后续分析的准确性和效率。
3. 数据分析与挖掘：平台需要提供可靠的算法和工具，以支持各种分析任务，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4. 数据可视化：平台需要能够将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，便于用户理解和决策。
5. 平台管理和安全性：平台应该具备可扩展性和高可用性，并提供安全的数据访问和权限控制机制。
三、系统架构设计基于以上需求，我们设计了一个大数据分析平台的架构，该架构包含以下组件：1. 数据收集与存储：使用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，来存储海量的原始数据。
同时，我们可以使用Apache Kafka等消息队列系统进行数据的实时收集和流式处理。
2. 数据预处理：我们使用Apache Spark进行数据的清洗、筛选、聚合等预处理操作。
Spark具有高效的内存计算和分布式计算能力，能够快速处理大规模数据。
3. 数据分析与挖掘：我们使用Python编程语言和常用的数据科学库，如Pandas、NumPy和Scikit-learn等，进行数据分析和挖掘。
另外，我们还可以使用Apache Hadoop和Apache Hive等工具进行更复杂的分析任务。
4. 数据可视化：我们使用常见的数据可视化工具，如Tableau、Power BI和Matplotlib等，将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示。
同时，我们还可以使用Web前端技术，如HTML、CSS和JavaScript，开发交互式的数据可视化界面。
大数据分析平台规划设计方案
THANKS
感谢观看
。
05
大数据分析平台安全 保障设计
网络安全保障
网络安全策略
01
制定并实施严格的网络安全策略，包括访问控制、加
密通信、防火墙等，确保网络通信安全可靠。
安全审计机制
02 建立完善的安全审计机制，对网络流量、安全事件进
行实时监控和记录，及时发现并应对安全威胁。
漏洞管理
03
定期进行网络安全漏洞扫描和评估，及时发现并修复
D3.js
开源JavaScript库，可用于Web数据 可视化。
Seaborn
基于Python的数据可视化库，支持 绘制各种图表。
技术选型报告
报告内容应包括数据存储技术、数据处理技 术和数据可视化技术的选型理由、适用场景 和优缺点等。
报告还应评估所选技术的综合性能，以确保 满足大数据分析平台的业务需求和技术要求
故障处理
制定故障处理流程，包括故障报告、故障定位、故障修复和故障反 馈等环节，确保故障处理的及时性和有效性。
安全控制
设计安全控制流程，包括用户认证、访问控制、数据加密和安全审 计等环节，确保平台的安全性和稳定性。
监控与报警机制
性能监控
通过监控工具对平台性能进行实时监控 ，包括CPU使用率、内存占用率、磁盘 空间使用率等指标，以确保平台的高效 运行。
需求分析报告
报告内容
撰写一份需求分析报告，包括业务需求收集的结果、优先级评估的结果以及针对每个需求的详细描述 和建议。
报告呈现
以简洁明了的方式呈现报告内容，确保管理层和相关人员能够快速了解大数据分析平台的需求和规划 设计方案。
03
大数据分析平台架构 设计
架构设计原则
大数据分析平台的需求报告模板
大数据分析平台的需求报告模板一、项目背景随着企业业务的不断发展和数据量的急剧增长，传统的数据分析方法已经无法满足企业对于快速、准确、全面地获取数据洞察的需求。
为了更好地支持企业的决策制定、业务优化和创新发展，建设一个高效、强大的大数据分析平台成为了当务之急。
二、目标与范围（一）目标1、整合企业内外部的各类数据，实现数据的统一管理和共享。
2、提供快速、灵活、准确的数据分析和挖掘能力，支持实时和离线分析。
3、支持多维度、可视化的数据分析展示，帮助用户直观地理解数据。
4、提升数据质量和数据安全性，确保数据的准确性、完整性和保密性。
（二）范围1、涵盖企业的业务数据、用户数据、市场数据等各类数据源。
2、包括数据采集、存储、处理、分析和展示等全流程功能。
（一）数据源1、内部数据源业务系统数据库，如销售系统、财务系统、客户关系管理系统等。
日志文件，包括服务器日志、应用程序日志等。
文档和电子表格，如 Excel 表格、Word 文档等。
2、外部数据源市场调研报告。
行业公开数据。
社交媒体数据。
（二）数据类型1、结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。
2、半结构化数据，如 XML、JSON 格式的数据。
3、非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
（三）数据量预估根据企业的业务规模和发展趋势，预估未来一段时间内的数据增长情况，以便合理规划存储和计算资源。
四、功能需求1、支持多种数据采集方式，如数据库抽取、文件导入、接口调用等。
2、能够定时自动采集数据，并对采集的数据进行初步的清洗和转换。
（二）数据存储1、具备大规模数据存储能力，支持分布式存储架构。
2、支持多种数据存储格式，如 HDFS、HBase、MySQL 等。
（三）数据处理1、提供数据清洗、转换、整合的工具和流程，确保数据的质量和一致性。
2、支持数据的聚合、分组、排序等操作。
（四）数据分析1、支持多种数据分析算法和模型，如聚类分析、回归分析、关联规则挖掘等。
2、提供数据探索和可视化分析工具，帮助用户快速发现数据中的规律和趋势。
大数据智能分析平台建设项目计划书
大数据智能分析平台建设项目计划书一、项目背景在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织最重要的资产之一。
随着业务的不断发展和数据量的快速增长，如何有效地收集、存储、处理和分析数据，以提取有价值的信息和洞察，成为了企业面临的关键挑战。
为了应对这一挑战，我们提出建设大数据智能分析平台，以提升企业的数据处理能力和决策水平。
二、项目目标1、构建一个集中、高效的数据存储和管理系统，能够整合来自不同数据源的数据，包括内部业务系统、外部合作伙伴和社交媒体等。
2、开发一套强大的数据分析工具和算法，能够对海量数据进行快速、准确的分析，提供数据可视化展示和报表生成功能，帮助用户直观地理解数据。
3、建立一个数据驱动的决策支持体系，通过数据分析为企业的战略规划、市场营销、运营管理等方面提供科学依据和决策建议。
4、培养一支具备数据分析和数据管理能力的专业团队，能够独立开展数据分析项目，并为企业的业务部门提供数据支持和服务。
三、项目范围1、数据收集与整合确定需要收集的数据类型和来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
建立数据采集机制，确保数据的准确性、完整性和及时性。
开发数据整合工具，将不同来源的数据进行清洗、转换和整合，存储到统一的数据仓库中。
2、数据分析与挖掘选择适合的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。
建立数据分析模型，对数据进行深入分析，挖掘潜在的关联和趋势。
开发数据可视化组件，将分析结果以直观、易懂的方式展示给用户。
3、平台架构与开发设计大数据智能分析平台的架构，包括硬件设施、软件系统和网络环境等。
选择合适的技术框架和开发工具，进行平台的开发和测试。
确保平台的稳定性、安全性和可扩展性，能够满足未来业务发展的需求。
4、数据治理与管理制定数据治理策略和规范，明确数据的所有权、使用权和管理责任。
建立数据质量管理体系，对数据的准确性、完整性、一致性和可用性进行监控和评估。
开展数据安全管理，采取加密、访问控制等措施保护数据的隐私和安全。
大数据分析平台建设项目计划书
大数据分析平台建设项目计划书一、项目背景随着企业业务的不断发展和数据量的快速增长，数据已经成为企业的重要资产。
为了更好地利用数据，挖掘数据中的价值，提高企业的决策效率和竞争力，我们计划建设一个大数据分析平台。
目前，企业内部存在多个业务系统，数据分散在不同的数据库和文件中，数据格式不一致，难以进行统一的管理和分析。
同时，现有的数据分析工具和方法已经无法满足日益复杂的业务需求，数据分析的效率和准确性有待提高。
二、项目目标1、构建一个统一的数据存储和管理平台，整合企业内部的各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、提供强大的数据处理和分析能力，支持数据清洗、转换、建模和可视化展示。
3、实现数据的实时分析和预测分析，为企业的决策提供及时、准确的支持。
4、建立数据安全和隐私保护机制，确保数据的合法合规使用。
三、项目范围1、数据采集和整合：包括从企业内部的各个业务系统、外部数据源以及传感器等设备采集数据，并进行数据清洗和整合。
2、数据存储和管理：构建数据仓库和数据湖，选择合适的数据库管理系统和存储技术，确保数据的安全、可靠和高效存储。
3、数据分析和挖掘：运用数据分析工具和算法，进行数据挖掘、机器学习和统计分析，发现数据中的潜在规律和价值。
4、数据可视化展示：开发数据可视化报表和仪表盘，以直观、清晰的方式展示数据分析结果。
5、系统集成和接口开发：与企业内部的其他业务系统进行集成，实现数据的共享和交互。
四、项目团队1、项目经理：负责项目的整体规划、协调和推进，确保项目按时交付。
2、数据工程师：负责数据的采集、整合、存储和管理，搭建数据平台的架构。
3、数据分析师：负责数据分析和挖掘，制定数据分析策略和模型，为业务提供决策支持。
4、开发工程师：负责系统的开发和接口的实现，确保系统的稳定运行。
5、测试工程师：负责对系统进行测试，保证系统的质量和性能。
6、运维工程师：负责系统的运维和监控，及时处理系统故障和问题。
市大数据中心大数据资源平台规划设计方案
市大数据中心大数据资源平台规划设计方案一、背景和目标随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，数据已经成为了一个企业和组织的核心资产。
大数据技术的出现为数据的管理、存储、处理和分析带来了巨大的机遇和挑战。
为了充分发挥数据的潜力，提高数据的利用效率和价值，市大数据中心计划建立一个大数据资源平台。
该大数据资源平台的目标是提供一个集中化的、可扩展的、安全可靠的大数据管理和分析环境，为市内的企业和组织提供大数据存储、处理和分析的服务，促进数据的共享和合作，推动数据驱动的创新和发展。
二、平台功能1.数据采集和存储：集成各种数据接入方式，包括传感器数据、日志数据、社交媒体数据等；提供高性能的数据存储和管理，包括分布式文件系统和关系型数据库等。
2. 数据处理和分析：提供大数据处理和分析的计算环境，包括分布式计算框架、并行计算和流式计算等；支持常见的数据处理和分析工具和算法，如Hadoop、Spark和机器学习算法等。
3.数据集成和共享：提供数据集成和共享的功能，支持数据的导入、导出和转换；提供数据目录和功能，方便用户浏览和查找数据。
4.数据安全和隐私保护：提供数据的安全和隐私保护机制，包括访问控制、数据加密和数据脱敏等；确保数据的完整性、可靠性和可追溯性。
5.数据可视化和报告：提供数据的可视化和报告功能，支持各种常见的数据可视化工具和报告生成工具；帮助用户理解和分析数据，生成可视化的展示和报告。
三、系统架构1.硬件架构：采用大规模分布式计算和存储设备，包括计算节点、存储节点和网络设备等；支持云计算和虚拟化技术，实现资源的动态分配和弹性扩展。
2. 软件架构：采用开源的大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive和HBase等；通过容器化技术和微服务架构，实现系统的模块化和可扩展性。
3.网络架构：采用高性能的网络架构，保证数据的快速传输和计算任务的分发；通过负载均衡和故障转移等机制，提高系统的可用性和可靠性。
某车企集团大数据治理平台总体技术规划建设方案
IT服务“数据标准”：以“为用户提供随时随地的、唯一源头的数据资源共享服务”为愿景;以“为系统提供统一数据源头及流向和主数据分发”;以“为业务提供各主要信息代码的管理维护，为业务用户提供主数据维护的唯一数据源;
现状调研与分析，识别系统未来提升方向
全面梳理某汽车集团业务、线索数据源现状，市场趋势与发展，分析当前业务流程和系统能力与企业中期目标之间的差异，收集业务需求，KPI指标，分享行业内外领先实践，识别提升方向和项目范围。
销售线索检索、甄别、培育流程
01-数据源
行为分析
精准推送
终端门店
传统汽车行业缺乏品牌受众培育平台汽车行业潜客转化平均周期为3-6个月，经销商销售跟进周期为2个月大量潜客无法有效转化，无法找到品牌的深入体验传统品牌缺乏粉丝集聚的平台和机制，无法进行粉丝层面的品牌体验传统汽车行业缺乏互联网大数据客流导入平台和机制，潜客入口狭窄车主缺乏社交平台，没有车主群体孕育的平台和空间
18
数据治理数据夯实—逻辑模型－客户主域（举例）
客户涵盖购买者、使用者、潜在客户等概念，实现客户资料的统一；整合各个渠道的客户交互信息，为统一客户视图提供前提；将客户信用度、积分、客户流失倾向等客户评估概念在客户层面集中展现为客户360°分析提供原材料，作为客户360视图里的输入
19
数据治理数据夯实—逻辑模型－客户信息子域（举例）
数据治理数据夯实—逻辑模型－客户评价、客户关系、客户服务等级子域
21
大数据平台
数据模型算法定义和设计
置换模型——实现过程与算法
时间窗口
定义
分析窗口
用于分析购买倾向特征的历史数据的时间跨度，需要3个月的历史数据
预测窗口
用于预测用户在哪个时间范围可能会购买相关产品，目前定为下下个月（注意：预测窗口离预测点越远，模型的性能一般会越差，甚至会出现模型无法生成或偏差太大而不可用。）
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。
本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统，为企业提供全方位的数据支持，助力企业决策更加科学、精准。
本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理，充分挖掘数据的潜在价值，为企业提供有价值的洞察和解决方案。
通过本项目，企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
数据采集：实现多种数据源的数据采集，包括企业内部数据、外部数据等，确保数据的全面性和准确性。
数据存储：构建高效的数据存储方案，确保海量数据的安全存储和快速访问。
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4
<目录>
1、数据体系架构介绍 2、数据分析平台架构及范围介绍 3、数据分析平台操作介绍
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2.1 数据分析系统-系统架构
应用展现层
统一信息门户
浏览器
业务 模型层
财务 分析主题
采购 分析主题
工程 分析主题
人力 分析主题
审批数据 分析
跨专业 分析
大数据 分析
综合统计 分析
应用 工具层
数据分析平台 预定义报表 数字仪表盘
主要面向财务及相关部门。 分为统计报表和管理会计报 表两大部分。满足集团对统 计报表和管理会计报表的数 据填报、审核、汇总、上报 、查询分析等管理功能。
主要面向集团和省公司业务 主管。部分满足财务专业、 工程专业、采购专业、合同 管理、人力专业等专业日常 管理和业务运营过程中的数 据分析需求。
ERP系统
规划 计划 建设 效益 …
集采率 采购成本 …
人力资本 人力成本 人力回报 人力运作
业务总览 收入分析 竞争分析
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委任期考 核 国资委经营绩 效
绩效管 理 综合评 价
运营 管理 层
关注 方向 关注 领域
投资 计划 项目 建设
采购 管理 采购 订单
• • •
利润专题分析 工程进度分析 订单统计分析
• 成本控制分析 • • 项目信息分析 • • 库存管理分析 •
资产专题分析 项目转固分析 库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
收入 分析 资产 负债
成本 预算 利润 分析
8
资产 管理 现金 流
资金 管理 明细 数据
采购 模型
采购 预算 周转 率
订单 情况 供应 商
库存 情况 物料 分析
库龄 结构 执行 分析
2.4 数据分析平台—报表范围
数据分析平台数据范围
1、集团报表（含上报） 2、跨专业综合分析类、各省通用类报表 3、大数据报表 注意：本期项目内不包含财务专业的划小核算、ABC分析、合并报表、涉及手工数据的都不在数据分析范围。
运营管理层
省公司领导层
• 考核管理指标完成率、投资结构分析、形成能力分析、市场收入分析
• 项目全生命周期管理、资产全生命周期管理 • 月度经营情况、预算完成情况、投资收益情况 • 资产回报情况、库存管理情况、多维收入情况 • • •
预算执行分析 总体投资分析 合同执行分析
7
省公司部门主任
业务操作层
省公司业务主管
即席查询 OLAP多维查询
指标预警 主题导航树
图表管理 数据集管理
权限管理 CUBE管理
角色管理 维度管理
用户管理 ……..
数据 存储层
HANA数据仓库
部署 数据分析 建模
部署
数据分析 建模
接口 实现层
SLT
DS
ETL
企业核心 业务数据层
集团集中系统
ERP及辅助系统
数据交换枢纽
省端M/B/O/E系统
ERP系统 财辅系统 计划建设 运维项目 流程引擎 合同管理 人力系统 档案系统 法律系统 采辅系统 审计系统 关联交易 外部门户 主数据管理 统一目录 统一待办
应用层
库存辅助
数据交换层
PI系统
数据下发通道 DS
本期 上线 公司
数据 通道 平台
SOA系统
DS
本省OA
本省BSS
本省OSS
本省
3
数据体系各系统定位
手工数据
行业标准、竞争数据
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2.2 数据分析平台—用户范围
价值 能力 管理 核算 绩效 创新 资源
企业价值
竞争能力
运营管理
精细核算
绩效评价
创新收入
资源利用
用 户
未来将实现内容
战略决策层
集团领导层
集团职能部门
• • • • • •
战略评估：业务发展、企业运营、财务状况、创新成长 企业价值：盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力 定价决策：产品标准成本、品牌利润、行业定价情况、产品利润贡献 风险控制：竞争信息、业务发展、营业收入、服务水平 营销分析：ARPU值、收入市场占有率、用户流失率、产品收入占比、 终端补贴 投资收益分析：投资收益、资产分布、集采率
决策支 持体系 综合 分析 财务主题 计划建设 采购管理 人力资源 运营管理 能力分 析 管理创新 绩效考核评估 竞争力评价 技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模 投资 资费… 省分 视图
战略 决策 层
分析 模型
发展状况 绩效管理 综合评价
自由现金流 ROE EVA 国资委KPI EBITDA率
数据展现层
合并报表 平台
总裁桌面
பைடு நூலகம்
集中报表 平台
数据分析 系统
集 团 集 中 系 统 实 现
主要整合集团和各省的业务 数据和关联交易数据，按照 各单位合并口径梳理、加工 相关数据，出具各单位合并 口径报表数据。
面向集团高层领导，将集团 战略和愿景转变为可衡量绩 效指标，并细化、分解、落 实到各业务部门。以图表展 示全集团各业务部门、各单 位的执行情况。为集团把控 进展和决策提供数据支撑。
集团ERP全国集中建设项目
数据分析平台介绍
<目录>
1、数据体系架构介绍 2、数据分析平台架构及范围介绍 3、数据分析平台操作介绍
2
1数据体系架构
集团集中门户Portal
数据展现层
集 团 集 中 项 目 实 施 范 围
合并报表 平台
总裁桌面
集中报表 平台
集中数据分析 平台
核心数据库层
SAP HANA
数据分析平台报表推广方式
各专业已上线 省份报表 未上线省份评估已上线报表是 否满足本省各专业分析需求 不满足 向数据组提出新增 部分需求 满足 按照上线省份报 表需求开发
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
人力系统 档案系统 法律系统
采辅系统 审计系统 关联交易
外部门户 主数据管理
统一目录
统一待办
应用层
库存辅助
省 端 实 现
集中HANA/DS 系统
省数据仓库
省端分析 系统
含有手动数据、非集团 集中系统数据源、非通 用性个性化报表、各省 特殊业务分析、地市和 区县数据分析等报表。
转固 交资 资产 管理
投资 收益 效益 评估
指标 体系 分析 模型
一级结构 二级结构 分析主题
收入 客户 产品
成本 资源 投放
利润 运营 价值
投资
资产 资产收 益分析
量收分析
投资 收益 分析
业务 操作 层
工程 模型
规划 计划
投资 规模
预算 编制
资本 支出
建设 需求
转固 情况
设计 实施
在建 工程
财务 模型