数据管理系统之数据可视化设计
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现
大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。
为了从海量数据中获取有价值的信息，大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。
本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。
一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据，从而支持决策制定和业务优化。
具体地，设计目标包括：1. 提供直观的数据可视化界面，以便用户能够轻松地浏览和理解数据。
2. 支持多样化的数据展示方式，如表格、图表、地图等，以满足不同用户的需求。
3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能，以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。
4. 支持交互式数据分析和探索，以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。
5. 支持数据的实时更新和动态展示，以及数据的历史记录和比较分析。
二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。
一种常见的系统架构包括以下几个关键组件：1. 数据采集与存储：负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。
这一部分可以利用大数据平台的技术，如Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。
这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术，提取数据中的有用信息。
3. 可视化界面：负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。
这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具，如D3.js、Tableau等。
4. 用户交互与操作：负责接收用户的请求和操作，并与后台系统进行交互。
这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式，如拖拽、下拉框、点击等。
5. 安全与权限管理：负责保障系统的安全性和数据的隐私性，同时管理用户的权限和角色。
这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术，确保系统的可靠性。
三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤：1. 数据采集与存储：首先，确定需要采集和存储的数据源，并设计相应的数据模型和表结构。
可视化管理方案
3.数据分析与决策支持
（1）运用大数据分析、数据挖掘等技术，对企业业务数据进行深度分析，挖掘潜在价值。
（2）结合业务场景，为管理层提供定制化的数据分析报告，辅助决策。
（3）构建数据驱动的决策支持体系，实现企业决策的智能化、科学化。
2.优化资源配置，降低运营成本，提升企业运营效率。
3.增强企业核心竞争力，助力企业持续、稳定发展。
本方案旨在为企业提供一套合法合规、高效可靠的可视化管理方案，实现企业数据价值的最大化。在实施过程中，需密切关注项目进度和效果，及时调整优化，确保项目目标的顺利实现。
3.系统设计：根据需求，设计可视化管理系统，确保系统的高效、稳定运行；
4.系统开发与实施：采用敏捷开发方法，分阶段完成系统开发与实施；
5.系统测试与优化：对系统进行功能测试、性能测试和兼容性测试，确保系统满足需求；
6.培训与上线：组织培训，确保相关人员熟练掌握系统操作，顺利上线；
7.运维与优化：持续关注系统运行状况，及时调整优化，保障系统稳定运行。
2.优化资源配置，提高运营效率，降低人力成本。
3.提高决策质量，为企业持续发展提供有力支持。
三、方案内容
1.数据采集与整合
（1）梳理企业内部数据源，确保数据采集的全面性和准确性；
（2）采用合法合规的数据采集技术，对关键业务数据进行实时采集；
（3）对采集到的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据源。
4.系统安全与合规性
（1）遵循国家相关法律法规，确保系统安全、合规运行。
（2）建立完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。
（3）定期进行系统安全检查，防范潜在风险，确保系统稳定可靠。
高校教育管理数据可视化系统设计与实现
高校教育管理数据可视化系统设计与实现近年来，高校教育管理越来越重视数据分析与决策支持系统的建设和应用。
为了更好地利用数据资源，提高高校教育管理的效率和质量，设计与实现一套高校教育管理数据可视化系统变得尤为重要。
高校教育管理数据可视化系统的设计应具备以下几个方面的功能与特点：数据采集与处理、数据可视化展示、智能分析与决策支持。
下面将从这些方面来介绍如何设计与实现高校教育管理数据可视化系统。
首先，数据采集与处理是高校教育管理数据可视化系统的基础。
根据高校管理的需求，系统需要能够实时、准确地采集高校各类数据，并将这些数据进行规范化、清洗和整合。
比如，可以通过与高校各部门和系统进行数据的对接，实现数据的自动采集。
同时，系统应该具备数据校验、修订和补全的功能，以保证数据的质量。
其次，数据的可视化展示是高校教育管理数据可视化系统的核心。
通过将采集到的数据以可视化的方式进行展示，可以帮助用户更直观地了解数据的情况，并快速洞察到数据中的规律与趋势。
可以采用柱状图、折线图、饼状图等多种图表形式来展示数据，同时也可以结合地图、仪表盘等可视化工具来展现数据的空间分布和动态变化。
此外，系统还应具备灵活的数据筛选和交互功能，使用户可以根据自己的需求进行数据的深入分析和挖掘。
再者，智能分析与决策支持是高校教育管理数据可视化系统的重要功能。
通过对大量的教育管理数据进行分析，可以为高校决策者提供科学的决策依据。
系统可以通过数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行分类、聚类、预测和推荐分析，帮助高校管理者更好地了解当前的管理情况和趋势发展。
同时，系统还应该具备报表生成、模拟仿真等分析工具，方便用户进行决策分析和方案优化。
在设计和实现高校教育管理数据可视化系统时，还需要考虑以下几个方面：1. 系统的稳定性和安全性。
高校教育管理数据是非常重要和敏感的，系统必须保证数据的安全性和可靠性，防止数据泄露和损坏。
2. 系统的易用性和用户体验。
系统应该简洁明了，操作简单易懂，用户可以快速上手使用，并且提供良好的用户反馈和帮助文档。
数据可视化的流程与步骤
数据可视化的流程与步骤
数据可视化是将数据转化为图形化的形式，以便更好地理解和分析数据。
以下是数据可视化的流程与步骤：
1. 收集数据：首先需要收集数据，可以从各种来源获取数据，如数据库、API、文件等。
2. 清洗数据：数据可能存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3. 选择可视化工具：根据数据类型和分析目的，选择适合的可视化工具，如Tableau、Power BI、Python的Matplotlib等。
4. 设计可视化图表：根据数据类型和分析目的，设计合适的可视化图表，如柱状图、折线图、散点图等。
5. 绘制图表：使用所选的可视化工具，将数据转化为图形化的形式，绘制出所设计的可视化图表。
6. 分析数据：通过观察可视化图表，分析数据的趋势、关系、异常等，得出结论和洞见。
7. 优化可视化图表：根据分析结果，对可视化图表进行优化，如调整颜色、字体、标签等，以提高可读性和易理解性。
8. 分享和展示：将可视化图表分享给相关人员，如管理层、客户、同事等，以便更好地传达分析结果和洞见。
以上是数据可视化的流程与步骤，通过这些步骤，可以将数据转化为易于理解和分析的图形化形式，帮助人们更好地理解和利用数据。
数据可视化的设计和实现
数据可视化的设计和实现随着大数据时代的到来，数据可视化越来越成为人们获取信息的一种重要手段。
将数据以图形化、可交互化的方式呈现，不仅能使数据更加生动、直观，还可以帮助人们更深入地理解数据，发现数据背后的模式和关系，从而更好地进行数据分析和决策。
本文将从设计和实现两个方面探讨数据可视化的相关内容。
一、设计：可视化效果的关键数据可视化设计的目的是通过图表、图像等手段将数据呈现给用户。
为了让用户更好地理解数据，设计师需要考虑如何最大程度地表达数据背后的信息，以及如何让数据的呈现更具有吸引力。
以下是一些数据可视化设计的关键要素：1. 简洁明了一个好的数据可视化作品应该是简洁明了的。
设计师需要减少冗余元素，削减不必要的文字和标记，让用户能够在最短时间内理解数据背后的信息。
2. 美观大方数据可视化的美学和设计感越来越受到关注。
简洁、美观、大方的外观设计可以增强用户的视觉体验和品位感。
3. 易读易懂数据可视化需要用到一些专业术语和标记，为了让用户能够理解这些术语和标记的含义，设计师需要注意使用常见术语和标记，并且提供足够的解释和说明。
二、实现：数据可视化的技术手段实现一个优秀的数据可视化项目需要很多技术工具和技巧。
以下是一些实现数据可视化的关键技术手段：1. 数据处理在直接呈现数据之前，必须对数据进行处理。
这通常涉及到清理数据，选择合适数量的数据点、变量和指标，然后执行数据聚合或转换以生成可供可视化的数据集。
2. 选择图表类型选择合适的图表类型非常重要。
不同的图表类型适用于不同的数据类型和显示需求。
基本图表类型包括直方图，折线图，饼图，散点图和树状图等。
3. 选择可视化工具市面上有许多用于数据可视化的工具，如Tableau，PowerBI，Plotly等。
设计师需要选择最适合自己技能和数据类型的工具。
4. 交互设计交互设计提供了和用户交互的机制，令用户能够采取一些措施以引导视觉重点。
常见的交互设计包括鼠标悬浮提示，单击交互、筛选和排序等。
数据可视化算法设计
2023/3/23
4
5.1.1 颜色对照
➢ 颜色对照又称颜色映射（Color Mapping），是一种常见的标量数据可视 化方法，它通过在数据与颜色之间建立一个映射关系。
➢具体实现的时候需要设置一个颜色查找表（Look Up Table, LUT。 ➢ 进行具体的颜色对照时，颜色编号为
i
n
x min max min
2023/3/23
5
1.1.2 数据可视化的意义和作用
➢ 在实际使用时的颜色方案为RGBA，即在三原色的基础上增加了一个Alpha
通道。这是一个8位的灰度通道，该通道用256级灰度来记录图像中的透明
度信息，定义透明、不透明和半透明区域，其中黑表示全透明，白表示不
rgba = nc.GetColor4d("Red"); rgba[3] = 0.5
lut.SetTableValue(0, rgba)
lut.SetTableValue(1, nc.GetColor4d("Lime"))
lut.SetTableValue(2, nc.GetColor4d("Blue"))
2023/3/23
（A）燃烧室内的点状气流密度数据
（B）燃烧室内气流数据的外轮廓线
图 5-1-4 燃烧室内气体密度的流体数据可视化
14
程序5-1-3 燃烧室内气体密度的流体数据可视化
在程序中添加以下颜色查找表的设置代码： lut.SetHueRange(0, 0) lut.SetSaturationRange(0, 0) lut.SetValueRange(0.2, 1.0)
数据管理与可视化工作总结
数据管理与可视化工作总结在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
有效的数据管理和可视化能够帮助我们更好地理解数据、发现问题、制定策略，并推动业务的发展。
在过去的一段时间里，我致力于数据管理与可视化工作，以下是对这段工作的总结。
一、数据管理工作1、数据收集数据收集是数据管理的第一步，也是至关重要的一步。
为了确保数据的准确性和完整性，我与各个部门进行了密切的沟通和协作。
制定了详细的数据收集计划，明确了数据的来源、格式、频率等要求。
同时，建立了数据审核机制，对收集到的数据进行初步的筛选和验证，剔除了无效和错误的数据。
2、数据存储在数据存储方面，根据数据的类型和规模，选择了合适的数据库管理系统。
对于结构化数据，使用了关系型数据库，如 MySQL；对于非结构化数据，如文档、图片等，则采用了文件系统和 NoSQL 数据库，如MongoDB。
为了提高数据的存储效率和安全性，还进行了数据分区、索引优化和定期备份等操作。
3、数据清洗收集到的数据往往存在着各种问题，如缺失值、重复值、异常值等。
为了提高数据的质量，进行了数据清洗工作。
通过编写 SQL 脚本和使用数据清洗工具，对数据进行了去重、填补缺失值、处理异常值等操作。
同时，建立了数据质量监控机制，定期对数据进行检查和评估，确保数据的准确性和完整性。
4、数据整合由于数据来自不同的系统和部门，存在着数据格式不一致、字段名称不统一等问题。
为了便于数据的分析和使用，进行了数据整合工作。
通过建立数据仓库，将不同来源的数据进行了抽取、转换和加载（ETL），统一了数据格式和字段名称，构建了一个完整、一致的数据视图。
二、数据可视化工作1、需求分析在进行数据可视化之前，首先与业务部门进行了深入的沟通，了解他们的需求和痛点。
根据业务需求，确定了可视化的目标、受众和重点展示的内容。
例如，对于销售部门，重点展示销售业绩、销售趋势等数据；对于财务部门，重点展示财务报表、成本分析等数据。
如何在数据库管理中实现数据可视化分析
如何在数据库管理中实现数据可视化分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
然而，面对海量的数据，如何快速有效地理解和分析它们成为了一个挑战。
数据可视化分析作为一种强大的工具，可以将复杂的数据转化为直观、易懂的图形和图表，帮助用户更轻松地洞察数据中的模式、趋势和关系。
在数据库管理中实现数据可视化分析，不仅能够提升数据的利用价值，还能为决策提供更有力的支持。
接下来，让我们一起探讨如何在数据库管理中实现这一重要目标。
一、数据准备与整理要实现数据可视化分析，首先需要确保数据的质量和完整性。
这包括对数据进行清理、筛选、转换和整合，以去除重复、错误或不相关的数据，并将其整理成适合分析和可视化的格式。
1、数据清理数据清理是处理缺失值、异常值和错误数据的过程。
对于缺失值，可以选择删除相应的记录、用平均值或其他合理的方法进行填充。
异常值需要仔细检查，判断是真实的异常还是数据错误，如果是错误则进行修正。
2、数据筛选根据分析的目标，筛选出所需的数据字段和记录。
这有助于减少数据量，提高分析的效率和准确性。
3、数据转换将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将日期字段转换为特定的格式，或者对数值字段进行标准化或归一化处理。
4、数据整合当数据来自多个数据源时，需要进行整合，确保数据的一致性和连贯性。
二、选择合适的数据库和工具1、数据库选型根据数据量、性能要求和技术能力等因素，选择合适的数据库管理系统，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等。
不同的数据库系统在数据存储、查询处理和性能优化方面可能有所差异。
2、可视化工具市场上有众多的数据可视化工具可供选择，如 Tableau、PowerBI、Excel 等。
这些工具具有不同的特点和功能，应根据具体需求和用户的技术水平来选择。
三、建立数据模型数据模型是对数据结构和关系的抽象描述，它有助于更好地组织和理解数据。
常见的数据模型包括关系模型、维度模型和文档模型等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目经理：李雪莉组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思班级：大数据&数字新媒体一、项目背景随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。
用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。
随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。
如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。
传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。
Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。
数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。
如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。
数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。
无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。
二、项目简介目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。
为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理，从而更好地把握市场在竞争中胜出。
德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键，因而获得客户的高度重视与高频度使用。
激烈的市场竞争下，通过对金融机构业务数据的汇总与整理实现降低运营成本，提高利润率；客户选择空间越来越大，通过基于大数据的业务指导与运营分析优化产品和服务，提高客户粘性；实现数据实时监控，不断加强市场监管手段，保证各项操作的合规性；通过对运营环节与企业内外部数据的分析，调整经营策略，提高风险管理与盈利能力；三、项目分工需求分析：李雪莉，申欣，陈广宇项目设计：李雪莉，申欣程序编码：申欣，陈广宇，邹丽丹、陈思项目测试：陈广宇，邹丽丹、陈思项目实施：李雪莉，申欣，陈广宇运行维护：陈广宇，邹丽丹、陈思其他：需要相关运营与推广人员四、项目整体介绍1.项目名称数据管理系统之数据可视化设计2.项目概述是1.实现企业级元数据管理和数据资产地图、实现以自动化为主的元数据采集、强化元数据质量检核，为元数据管理数据地图提供高质量的元数据。
构建元数据地图，实现元数据的方便检索、浏览、分析操作。
2.强化应用系统建设过程中的数据管控，支持与强化数据类型审批流程和数据交换审批流程、有效监督设计、生产环境元数据版本的一致性。
3、为软件开发提供支持，实现元数据与USE开发平台的融合，提供元数据中数据标准信息项、数据标准代码在软件开发中的过程支持、支持开发人员通过数据管理系统进行系统调研。
4.强化数据标准管理，借助元数据，在系统中实现数据标准全生命周期管理、依托元数据，实现数据标准落地情况检查、变更影响分析与通知。
3.项目起始、结束时间2015年10月1日到2016年10月30日4.项目发起人李雪莉5.项目经理或主要负责人李雪莉6.项目组成员姓名李雪莉申欣邹丽丹陈广宇7.项目组织结构图2.项目范围1)可行性分析1、交互性。
用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据。
2、多维性。
可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。
3、可视性。
数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
历史证明，人类的视觉在人类的科学发现中发挥过杰出的作用。
通常在可视化方面，关键技术的出现，就是重大科学发现的前奏。
可视化功能，允许人类对大量抽象的数据进行分析。
新的数据开发工具，可以大大拓展我的是可视化范围，大大加快数据的处理速度，使时刻都产生的海量数据得到有效利用；可以在人与数据、人与人之间实现图像通信，而从使人们能够观察到数据中隐含的现象，为发现和理解科学规律提供有力工具；可以实现对计算机和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条件，并观察其影响。
1>经济意义2>市场研究首先，市场上的大多数网站均是偏向于“一锅粥”的状况，也就是所谓的“大而全”，而并非“少而精”。
因此很难把握消费者真正的消费需求，因为现如今年轻人追求个性化定制，只是为了寻找到自己喜欢的那一款。
其次，这个网站主要面向的受众人群主要是以金融相关人员为主。
因此，对于金融相关人员在使用过程中更方便的查询相关信息。
3>技术可行性由于我们网站的开发主要使用的编程语言是Java，且我们本身现在正在学习Java。
因此这对于我们来说是一个良好的契机，可以达到“学以致用”的目的。
其次，在UI设计方面，由于本项目组中有学广告设计和美术出身的同学，刚好可以利用其之所长。
最后，项目组中有同学曾经有过在软件公司工作过的经历，相信这会在我们的项目进展过程中起到举足轻重的作用。
项目章程1>项目名称数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目当今社会，市场上的大多数数据可视化网站均是偏向于“一锅粥”的状况，也就是所谓的“大而全”，而并非“少而精”。
因此很难把握使用者真正的使用需求，因为现如今年轻人追求个性化定制，只是为了寻找到自己喜欢的那一款。
其次，该银行数据地图主要面向的受众人群主要是以年轻人为主，年轻人现如今都自称“吃货”。
因此，我们为他们推荐一款推崇个性化、实实在在做一个吃货的APP。
2>项目目标总目标：在不超出项目既定成本的前提下，开发出一款基于实际客户端的数据地图网站。
项目目标：①2周完成需求分析②2周完成数据收集③3周完成数据库的架构④2周完成UI设计⑤6周完成程序编码⑥1周完成软件测试⑦1周完成项目实施⑧1周运行维护注：此时间安排有同时进行的项目，因此时间上会有所重合3>项目范围概述主要项目范围：市场需求分析需要实地随机采访，发放问卷调查。
购买无线路由器、搭建硬件网络环境、对代码进行调试、对软件进行测试、后期的维护和运营主要可交付项目成果：4>数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目经理主要权力：招聘项目团队主要成员、组织管理项目团队人员、负责整个项目团队的任务分配及协调。
2)WBS工作分解结构图3)项目各个功能模块的范围如下：1：在咨询成果的基础上，我们对采集的元数据种类、系统范围、采集方式、频度等进行了充分的调研和设计，形成了元数据采集方案。
2：强化软件开发过程中数据管控，为确保元数据采集质量，也为了强化系统建设过程中的数据管控，对数据模型评审流程进行了增强。
3：借助元数据，将数据标准与USE平台开发环境进行融合，为开发人员提供支持的同时，更好地完成标准落地工作。
4：基于咨询成果，对多层次的元数据地图进行了深化设计并结合开发加以实现。
1>源系统数据区业务支持类系统：总账、人力资源、财务共享系统、财务共享系统。
资金系统、工作流、商业汇票、借贷系统、Teller系统、助学贷款系统（高校）、助学贷款系统（生源地）、评级器系统。
数据交换区：国际结算系统、基层业务系统高校助学贷款、工作流、中小企业贷款、人力资源。
数据集成区分为三大部分：ODS、数据仓库、汇总集、仓内集市。
ODS：国结数据、核心数据、客户数据、核心数据、票商数据、资金数据、档案数据、海外数据。
数据仓库：交易、资产、地址、当事人、机构。
汇总集：机构、科目、客户仓内集市：风险数据集市。
数据应用区：管理分析类应用（ODS）、管理分析类应用（数据仓库）监管合规类应用：外汇账户、反洗钱、银税系统、个人征信、资本项目报送。
资产负债类应用：资产负债管理系统财务绩效类应用：管理会计应用、财务信息管理系统、机构绩效系统、银税系统。
监管合规类应用：新版客户风险统计报送、资本充足率报表、人行大集中。
风险管理类应用：标准化存贷款监测、人行利率报备、RWA、内部风险预警、经济资本计量。
经营管理类应用：风险导向审计评估、客户风险预警、评级器。
交付工作：一、现状调研工作1.组织访谈，设计三中心7个处室，累计参与访谈人员。
2.组织苏州封闭会议六大专题（元数据、数据模型、数据交换、用户界面、数据标准、项目实施路径）讨论；3.分析咨询成果，及行内相关制度，包括模型管理方法、元数据管理方法、数据交换管理办法、数据标准管理办法；二、需求分析工作1．完成系统用户需求规格说明书；2.完成系统逻辑架构、技术架构设计3．设计完善数据模型、数据交换审批流程，确定基于元数据的技术支撑手段；4.完成基础类数据标准需求规格说明书和分析类数据标准需求规格说明书的梳理工作5．结合USE开发工具，设计元数据模块在软件开发过程的支持；6．在咨询成果的基础上，我们对采集的元数据种类、系统范围、采集方式、频度等进行了充分的调研和设计，形成了元数据采集方案。
7．强化软件开发过程中数据管控，为确保元数据采集质量，也为了强化系统建设过程中的数据管控，对数据模型评审流程进行增强。
8.借助元数据，将数据标准与USE平台开发环境进行融合，为开发人员提供支持的同时，更好地完成标准落地工作。
9.基于咨询成果，对多层次的元数据地图进行了深化设计并结合开发加以实现。
三、详细设计工作1.完成元数据管理模块数据库设计；2.完成系统逻辑架构、技术架构设计；3.设计完善数据模型、数据交换审批流程，确定基于元数据的技术支撑手段；四、元数据采集验证工作1．明确元数据采集系统范围，以统一报表为主线的源系统、数据仓库、ODS共计18个。
2．制定了元数据采集方案，明确元数据采集种类、元数据采集技术方案等；3．完成了部分系统准生产环境元数据采集验证工作。