集团企业大数据分析平台总体解决方案
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
能源集团BI智慧决策分析平台综合解决方案
定期对系统进行安全审计，发现潜在的安全隐患 并及时修复。
安全漏洞修补
建立完善的安全漏洞修补机制，及时更新系统和 软件补丁，防止漏洞被利用。
风险应对策略
风险评估
定期进行全面的风险评估，识 别潜在的安全风险和隐患。
应急预案
制定详细的应急预案，包括应急 响应流程、人员组织、恢复计划 等。
灾难恢复
云计算
大数据技术
采用私有云或公有云等方式，提供高效、安 全、可靠的计算和存储资源。
利用大数据技术处理海量数据，挖掘数据中 的价值。
人工智能技术
开发语言和工具
运用人工智能技术实现自动化决策和智能化 管理，提高工作效率和准确性。
采用Java、Python、C等编程语言，以及 Oracle、SAP、IBM等企业级软件开发工具 。
用户满意度
评估用户对平台的满意度，以及平台使用 频率和活跃度。
分析报告质量
评估报告的实用性、准确性和逻辑性。
数据质量
评估数据的准确性、完整性和及时性。
系统性能
评估系统的安全与风险控制方案
数据安全保障措施
数据加密存储
01
采用先进的加密算法，对敏感数据进行加密存储，确保数据在
根据业务需求，设计并优化数据仓库模型，包括事实表、维度表以及数据指 标等。
数据ETL处理
通过ETL（抽取、转换、加载）过程，实现数据从数据源到数据仓库的整合和 清洗，提高数据质量。
报表及分析功能
预置报表模板
根据业务需求，预设多种报表模板，如销售分析、库存分析等。
可视化图表
支持多种可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观地展示数据 。
用户培训和上 线运行
能源集团BI智慧决策分析平台综合解决方案
方案一：新能源大数据bi智慧决策分析
方案二：智能生产管理bi智慧决策分析
总结词：该方案通过整合内外部数据，对企业经营管理提供全面的决策支持。
详细描述
数据采集：采集企业内外部的各种数据，包括财务数据、市场数据等。
数据处理：对采集的数据进行处理，提取有用的信息。
数据分析：运用bi技术对处理后的数据进行分析，发现经营管理中的问题和趋势。
数据可视化：将分析结果通过图表、图像等方式可视化，帮助企业制定更合理的经营策略。
方案三：智能经营管理bi智慧决策分析
04
能源集团bi智慧决策分析平台实施效果及案例分析
通过实施能源集团BI智慧决策分析平台，可以实现实时数据的收集、分析和呈现，帮助管理层迅速了解市场情况和经营数据，进而做出更明智的决策。
提升资源效益
实施效果二：优化资源配置
增强协同效应
BI平台可以整合不同部门和业务线的数据，加强内部协同效应，提高整体运营效率。
实现战略目标
通过BI平台，企业可以更好地了解市场需求和行业趋势，制定更加科学合理的战略，实现企业整体运营能力的提升。
ห้องสมุดไป่ตู้
实施效果三：提升企业整体运营能力
该能源企业是一家大型能源公司，通过实施BI智慧决策分析平台，实现了对全国范围内油气资源的统一规划和配置。
《能源集团bi智慧决策分析平台综合解决方案》
xx年xx月xx日
CATALOGUE
目录
能源集团bi智慧决策分析平台概述能源集团bi智慧决策分析平台架构及核心技术能源集团bi智慧决策分析平台解决方案能源集团bi智慧决策分析平台实施效果及案例分析
CATALOGUE
大数据平台整体解决方案
汇报人： 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析，提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析，进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好，进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入，包括数据库、 文件、API等，实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理， 去除无效和错误数据，保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩，节省存储空间，提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好，实现精准选品和库存管理，降低库存积 压风险；同时，通过数据分析优化物流配送 ，提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况， 优化运输计划，提高运输效率；同时，通过数据分析 降低人力和物力成本，提升企业盈利能力。
集团企业信息化规划及大数据治理方案
为企业的精准营销提供支持。
成功案例分析
某大型银行
该银行通过引入大数据治理，实现了对数百万客户的风险精 细化管理，对不同类型的客户进行差异化的授信策略，大大 提高了风险控制能力。
某著名电商平台
该平台通过引入大数据治理，能够实时分析用户的浏览、搜 索、购买等行为数据，为平台上的商家提供精准的营销支持 ，有效提高了销售额。
建立完善的数据安全管理制度，确保数据的 保密性、完整性和可用性。
数据治理的实施与评估
确定数据治理流程
明确数据治理的流程、规范和标准 ，包括数据的收集、存储、处理、 分析和应用等流程。
建立评估指标
设立合理的评估指标，对数据治理 的效果进行定期评估，以便及时发 现问题并进行调整。
持续改进
根据评估结果，及时调整数据治理 策略和措施，实现持续改进和优化 。
在大数据治理方案的指导下，企业需要建立完善的企业信息化规划，包括各个业务系统的 数据整合、数据共享、数据处理等方面。
推动企业信息化与大数据治理的协同发展
通过大数据治理方案的实施，推动企业信息化规划的落地，实现企业信息化与大数据治理 的协同发展。
04
大数据治理的实际应用及案例分析
实际应用场景介绍
01 02
随着数据泄露和隐私泄露事件的增多，企业 应该加强数据安全和隐私保护，建立完善的 安全管理体系和加密算法。
企业应该加强信息化和大数据人才的培养， 提高员工的数字化素养和技能水平，以更好 地应用和管理数字化资产。
THANKS
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前瞻性建议与对策
加强信息化基础设施建 设
企业应该加强信息化基础设施建设，包括网 络、服务器、存储设备等，以提高信息化水 平，增强数据处理能力。
安全生产监管监测大数据分析平台建设和运营综合解决方案
运营和维护成本：包括电力、 冷却、网络带宽等基础设施 成本，以及维护和升级平台 的成本
培训和支持成本：为员工提供 培训和支持以确保他们能够有 效地使用平台的成本
许可和合规成本：确保平台符 合相关法规和标准的成本
保险和风险管理成本：为应对 潜在的安全风险和事故而购买 的保险费用
效益评估指标体系
经济效益：通过大数据分析提高生产效率，降低成本，增加企业收益 社会效益：保障员工生命安全，减少安全事故发生，提高社会形象 政策效益：符合政府监管要求，推动行业健康发展，促进政策落地实施 技术效益：利用先进技术提高数据分析准确性和效率，推动技术创新和产业升级
风险评估：对已 发生的风险事件 进行评估，总结 经验教训，不断 完善风险预警和 应对机制
风险监控：持续 监控安全生产监 管监测数据，及 时发现新的风险， 确保风险应对措 施的有效实施
持续改进与优化
运营数据收集与分析：通过大数据技术收集和分析运营数据，为持续改进提供依据 运营流程优化：对运营流程进行持续优化，提高运营效率和质量 运营团队培训与发展：加强运营团队培训和发展，提高团队专业能力和素质 合作伙伴关系维护：与合作伙伴保持良好的合作关系，共同推动持续改进与优化
确保其有效性和可持续性
06 实施与推广方案
实施计划与时间表
实施步骤：明确目 标、制定方案、组 织资源、推进实施
时间表：短期、中 期、长期计划，明 确各项任务的时间 节点和责任人
资源保障：人力、 物力、财力等资源 的调配和保障措施
风险评估与应对策 略：对实施过程中 可能出现的风险进 行预测和评估，制 定相应的应对策略 和预案
运营模式设计
运营模式概述：介 绍运营模式的概念、 目的和意义。
运营模式构成：详 细阐述运营模式的 构成要素，包括运 营目标、运营策略、 运营流程等。
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30统一运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立统一运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.统一运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.统一运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (210)3.5.2.统一运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
企业级大数据分析平台实施方案
企业级大数据分析平台实施方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 业务需求 (3)2.2 技术需求 (4)2.3 用户需求 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 总体架构 (4)3.2 技术选型 (5)3.3 数据流转设计 (5)第四章数据采集与存储 (6)4.1 数据源分析 (6)4.1.1 结构化数据源分析 (6)4.1.2 非结构化数据源分析 (6)4.2 数据采集策略 (6)4.2.1 数据爬取 (6)4.2.2 数据接口 (7)4.2.3 数据库连接 (7)4.2.4 数据同步 (7)4.3 数据存储方案 (7)4.3.1 关系型数据库存储 (7)4.3.2 文件存储 (7)4.3.3 缓存存储 (7)4.3.4 分布式数据库存储 (7)4.3.5 混合存储 (8)第五章数据处理与清洗 (8)5.1 数据预处理 (8)5.2 数据清洗规则 (8)5.3 数据质量管理 (9)第六章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据分析方法 (9)6.1.1 描述性统计分析 (9)6.1.2 摸索性数据分析（EDA） (9)6.1.3 差异性分析 (9)6.1.4 相关性分析 (10)6.2 数据挖掘算法 (10)6.2.1 分类算法 (10)6.2.2 聚类算法 (10)6.2.3 关联规则挖掘 (10)6.2.4 回归分析 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 评估指标 (10)6.3.2 交叉验证 (10)6.3.3 超参数调优 (11)6.3.4 集成学习 (11)第七章数据可视化与报告 (11)7.1 可视化工具选型 (11)7.2 报告模板设计 (11)7.3 数据可视化展示 (12)第八章安全与权限管理 (12)8.1 数据安全策略 (12)8.2 用户权限设置 (13)8.3 安全审计与监控 (13)第九章系统集成与部署 (14)9.1 系统集成方案 (14)9.1.1 系统架构设计 (14)9.1.2 集成策略 (14)9.2 部署环境准备 (14)9.2.1 硬件环境 (14)9.2.2 软件环境 (14)9.3 部署与实施 (15)9.3.1 部署流程 (15)9.3.2 实施步骤 (15)第十章运维与维护 (15)10.1 运维策略 (15)10.2 故障处理 (16)10.3 系统升级与优化 (16)第十一章培训与推广 (16)11.1 培训计划 (16)11.2 培训资料编写 (17)11.3 推广与实施 (17)第十二章项目评估与总结 (18)12.1 项目成果评估 (18)12.2 项目经验总结 (18)12.3 项目改进建议 (19)第一章引言社会的不断发展和科技的进步，各种新的挑战和机遇不断涌现。
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方案
智慧工业园区大数据分析平台建设和运营一体化解决方
案
随着科技的进步和发展，新技术已经在改变世界。
在大数据分析领域，以智能物联网（IoT）为代表的技术发展如火如荼，大数据分析技术也正
在不断改变着企业的经营方式和行业格局。
因此，智慧工业园区构建大数
据分析平台，建设和运营一体化解决方案是发展高端装备制造、高分子材料，生物技术和新能源等产业所必不可少的。
一、智慧工业园区大数据分析平台建设原则
1、以企业业务和营运需求为导向，把企业业务、营运信息作为主要
的数据采集和分析目标。
2、坚持路标竞争，以建设精准、可行、实用的大数据分析平台和解
决方案为核心，充分发挥数据分析系统的核心竞争力。
3、确保系统的可靠性和安全性，以保证企业数据的安全及可靠性。
4、坚持数据驱动的方式，以驱动大数据分析平台的研发和实施。
5、坚持技术创新与应用创新，以打造有效的大数据分析平台和解决
方案。
二、智慧工业园区大数据分析平台建设主要内容
1、搭建大数据分析平台的基础设施，包括大数据采集、存储、处理
和分析技术，以及应用系统的技术支持和数据连接等。
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
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林业产业发展规划：基于大数据分析，制定林业产业的发展规划，包括产业结构调整、资源利用优化等方面，推动林业产业的可持续发展。
林业病虫害防治：通过大数据分析，及时发现林业病虫害的发生和扩散趋势，采取有效措施进行防治，保护林业资源。
单击此处添加标题
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林业生态修复：利用大数据技术，分析林业生态系统的结构和功能，提出针对性的生态修复方案，促进林业生态系统的恢复和重建。
添加标题
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案例二：某林业科研机构应用智慧林业大数据分析平台进行科研工作的案例分析
案例一：某林业局应用智慧林业大数据分析平台后的效果评估
案例三：某林业企业应用智慧林业大数据分析平台进行业务拓展的案例分析
案例四：某林业高校应用智慧林业大数据分析平台进行教学的案例分析
PART SIX
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提高效率：快速准确的数据处理和分析，提高林业管理效率
降低成本：通过大数据分析，优化林业资源利用，降低运营成本
增加收入：精准预测和市场分析，提高林业产品市场竞争力，增加收入
可持续发展：基于大数据的智慧林业管理，有助于实现林业可持续发展目标
促进林业产业升级和转型
提高林业资源利用效率和保护水平
汇报人：XX
XX,a click to unlimited possibilities
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
智慧林业大数据分析平台的定义
智慧林业大数据分析平台的发展背景
智慧林业大数据分析平台的建设意义
智慧林业大数据分析平台的应用前景
集团企业大数据治理分析平台建设方案
集团企业大数据治理分析平台建设方案随着大数据技术的快速发展和企业对数据价值的认识逐渐增强，越来越多的企业开始关注和重视大数据治理分析平台的建设。
一个完善的大数据治理平台能够帮助企业快速发现数据的价值，提高决策的准确性，增强企业的竞争力。
下面是一个集团企业大数据治理分析平台建设的方案：1.平台架构设计-数据集成层：搭建数据采集、数据传输、数据清洗和数据集成等组件，实现对各种数据源的集成。
-数据存储层：构建数据仓库和数据湖，用于存储和管理大规模的数据。
-数据处理层：建立数据处理和分析的计算引擎，支持实时计算和离线计算。
-数据服务层：提供数据服务接口，支持数据的查询、分析和挖掘。
-数据安全层：搭建数据的安全管理系统，保护数据的安全性和隐私性。
2.数据采集与清洗-采用实时采集和批量采集相结合的方式，满足不同数据源的需求。
-设计完善的数据清洗和转换规则，确保数据的质量和准确性。
3.数据存储与管理-选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
-设计合理的数据模型和数据表结构，提高数据的存取效率。
-实施数据备份和容灾策略，确保数据的安全性和可靠性。
4.数据处理与计算- 选择适合业务需求的计算引擎和数据处理框架，如Hadoop、Spark 等。
-构建数据处理流程，实现数据的实时计算和离线计算。
-设计数据仓库和数据湖的数据调度和任务调度机制，确保数据处理的高效性和准确性。
5.数据服务与分析-开发符合业务需求的数据服务接口，支持数据的查询、分析和挖掘。
-建立数据分析和挖掘的模型和算法，提供高效和准确的分析结果。
-构建可视化分析平台，展示数据分析和挖掘的结果，支持用户自定义报表和可视化配置。
6.数据安全与隐私保护-实施数据的加密和脱敏措施，保护数据的安全性和隐私性。
-设计完善的用户权限管理和数据权限控制功能，实现对数据的合理使用和访问控制。
-建立数据的审计机制，监控数据的访问和使用情况，发现异常行为并及时处理。
大数据平台数据管控整体解决方案
数据管控体系建设原则 大数据平台数据管控整体解决方案
业务驱动
•以业务的现实需求 为首要前提来确定 数据治理平台的重 点
结合现实
•实施难度、影响范 围 •实施成本、实施风 险
循序渐进
•不可能齐头并进， 一蹴而就 •先易后难
数据管控系统实施步骤 大数据平台数据管控整体解决方案
目录
1
数据管控概述
2
元数据管理
数据 标准 定义
▪分类 ▪信息模型
数
据
标 准
数据 ▪主题数据项 映射 数据映射说明书
• 定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 • 描述主题的识别原则。 • 定义主题分类原则。 • 定义主题分类及产品清单。 • 定义主题信息项 • 定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者
整合不同系统的元数据 整合不同来源的元数据 整合不同类型的元数据 统一可维护的元数据存储
元数据管理-数据地图
统一的全局视图
大数据平台数据管控整体解决方案
元数据解决方案-元数据应用 信息
大数据平台数据管控整体解决方案
功 说能 说明明
➢在查看报表的同时辅以文字 化的术语说明； ➢提供统一、清晰的业务定义 和口径； ➢是业务人员理解数据的好帮 手。
• 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文 档、信息项定义等。
数据质量问题定位分析
• 全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用 性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度 分析，以及问题跟踪。
数据关系脉络化
• 提升统一有序的业务系统和MIS系统的管理数据能力，实现 对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析，增加有效工作 时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数 据的时间
企业大数据解决方案
一、背景分析
当前，大数据技术正逐步渗透至企业运营的各个层面，成为驱动企业创新与发展的关键力量。然而，企业在面对海量数据时，往往存在着数据管理混乱、分析能力不足、安全隐患等问题。为此，本方案旨在提供一套全面、系统的企业大数据解决方案，以帮助企业充分挖掘数据价值，提升核心竞争力。
二、现状评估
5.数据共享与协同
（1）构建数据共享平台，实现部门间数据互联互通；
（2）制定数据共享规范，明确共享范围、方式和权限；
（3）推动企业内部数据协同，提升决策效率。
五、实施步骤
1.项目筹备：明确项目目标、范围、预算和周期，组建项目团队；
2.技术调研：了解行业先进技术，选择合适的数据处理工具和技术；
3.方案设计：根据企业需求，设计详细的数据解决方案；
2.数据量庞大：企业需处理的数据量呈指数级增长；
3.数据质量参差不齐：数据准确性、完整性、一致性等方面存在问题；
4.数据分析能力不足：缺乏专业人才和高效的分析工具；
5.数据安全与合规：数据保护、合规性要求日益严格。
三、目标设定
1.提高数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性；
2.提升数据分析能力：为企业决策提供有力支持；
2.数据存储与管理
（1）采用分布式存储技术，提高数据存储容量和读写速度；
（2）建立数据仓库，对数据进行分类、归档和备份；
（3）采用数据加密技术，保障数据安全。
3.数据分析与挖掘
（1）引入先进的数据分析工具，提升企业数据分析能力；
（2）建立数据挖掘模型，挖掘潜在商业价值；
（3）培养专业数据分析团队，为企业决策提供支持。
三、目标定位
1.构建统一的数据资源池，提高数据利用率；
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集团企业大数据可视化分 析平台总体解决方案
议程
2 3 4 5
2
集团企业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；
集团企业已开展供应链金融、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；
集团企业系统
数
据
9
大数据分析平台总体架构——数据交换层NAS存储
Hadoop集群元数 据区
数据平台临时数 据区
存储数据平台各个Hadoop集群的元数据信息，如：HDFS文件系统 元数据
集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在NAS临时数据区 金融数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在NAS临时数 据区
企业内部非结构化数据
❖ 日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评……
企业外部数据
❖ 企业外部数据以非结构化为主，主要包括国家政策法规、论坛等互联网信息、地理位置等移动信息、微博等社交媒体信息……
源数据增量
在本次项目实施中将采用以增量为主、全量为辅结合的方式获取源数据 商城和集团企业业务系统的数据
统一制定目标和 分析模型
600% 500% 400% 300% 200% 100%
0%
2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 铁矿石 焦煤
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
云数据推送平台已实现 了主要零售及金融业务 系统数据清洗、整合， 为未来集团企业数据平 台提供了丰富的数据源。
数据库数据交换组件
数据区数据交换组件
数据交换平 台
商城零售
供应链金融 人人贷系统
基金系统
……系统
用户 访问
层 数据 应用
层
数据 计算
层
数据 交换 层 数据 产生 层7
大数据分析平台总体架构——数据产生层
源数据内容
内部业务系统产生的结构化数据
❖ 商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水…… ❖ 集团企业日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、金融产品信息、交易流水……
……
存在的问题
关注的内容
商城数据仓库累积数据没有充分利用 缺乏面向整个集团企业的统一、完整
的数据视图； 缺乏支撑集团企业日常业务运转的风
险评估体系； 缺乏集团企业客户360度视图，客户
行为分析和预测无法实现； 缺乏面向金融业务运营管理的关键绩
效指标体系； ……
数据平台、数据应用、数据管控……
数据平台整体架构； 数据平台各层建设的标准； 较成熟的金融业数据模型； 数据质量治理； 元数据管理； 数据标准建设 数据整合； 数据应用建设； 数据平台的软硬环境 ……
基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点！ 3
大数据分析平台建设目标
通过数据平台和BI应用建设，集团企业将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行 前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关IT系统的建设和运行效率
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对集团企业分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助 于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
5
议程
1
3 4 5
6
大数据分析平台总体架构
数据 IT人员
管控
平台
流程
数
调度
据 标
平台
准
流
程
调
数 据 管 控 层
数流
据 质 量
程 调 度
层
元
度 监 控 告 警
数
据
内部用户
实时数 历史数 据查询 据查询
内部管理分析
应用集市数据区
客户管理 财务管理 风险管理
历
实
史
大数据区
时
归
数
档
待 社交媒体 处
据 区
供应链金融系统
统一定义BI 应用
统一规划分析方法 统一划分分析主题 统一设计数据模式 统一部署技术基础
集团决策层
集团职能管控 层
外部非结构化数据
POP系统
采购管理系统 其他业务系统
各级业务操作层
4
大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享
通过数据平台实现数据集中，确保集团企业各级部门均可在保证数据隐私和安全的 前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值
2.加强业务协作
实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集 中和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协 作，并为企业级分析、交叉销售提供基础
3.促进业务创新
集团企业业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为金融 业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件
❖ 增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现 ❖ 对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量 ❖ 初始数据加载均采用全量模式
8
大数据分析平台总体架构——数据交换层
传输组件是根据数据源存储的不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存 储库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能
数 据
处 理
用户评价
理 后
区
大 移动互联 大
数
数
据 访问日志 据
客户汇总 客户主题 零售数据
外部用户
业务沙盘演练
数据增 值产品
……
沙盘演练数据区
增值产 品数据区
主
账户汇总 机构汇总
……
题
数
协议主题 产品主题
……
据
区
供应链数据
……
贴源数据区……Leabharlann 大数据交换组件 数 据 安 全
企业内外部半结构化、非结构化数据
数据平台ETL数据 处理程序区
数据平台ETL加工处理程序（数据压缩、数据加载、各数据数据 处理等）统一存储在NAS集群指定目录，各接口服务器通过文件 系统Link建立映射
数据交换层设计目标
数据服务层
保证数据在平台内高速流转 保证数据交换过程中不失真 保证数据交换过程中不丢失 保证数据交换过程安全可靠
数据区数据 交换组件
数据库数据 交换组件
大数据交换 组件
Hadoop 元数据
NAS 存储
数据平台导入 数据平台导出
临时区
临时区
ETL 程序 区
云数据推送平台
外 部
大
商城系统