集团大数据平台整体方案项目概述

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大数据平台数据管控整体解决方案

大数据平台数据管控整体解决方案

大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。

随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂,数据管控的难度也在逐渐增大。

本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合,为企业提供一套完整的数据管控解决方案,以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。

数据治理:建立数据治理框架,明确数据所有权和管理职责,制定数据标准和规范,确保数据的准确性和一致性。

建立数据质量监控体系,定期对数据进行质量检查与评估,确保数据的可靠性。

数据集成与整合:通过数据集成技术,实现各类数据的汇聚和整合,打破数据孤岛,提高数据的共享和利用效率。

对数据进行清洗、转换和加载(ETL),确保数据的规范性和可用性。

数据安全与隐私保护:建立完善的数据安全体系,包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等,确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。

制定数据隐私保护政策,遵守相关法律法规,保护用户隐私。

数据分析与挖掘:利用大数据分析技术,对海量数据进行深度分析和挖掘,发现数据中的价值,为企业提供决策支持。

大数据云平台建设和运营整体解决方案

大数据云平台建设和运营整体解决方案

大数据云平台建设和运营整体解决方案目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与范围 (5)二、需求分析 (5)2.1 用户需求调研 (6)2.2 行业需求分析 (7)2.3 竞争对手分析 (8)三、平台架构设计 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 数据存储层 (11)3.3 数据处理层 (13)3.4 数据服务层 (14)3.5 应用接口层 (16)四、技术研发 (18)4.1 技术选型 (19)4.2 技术难点及解决方案 (20)4.3 技术实施计划 (22)五、平台运营 (23)5.1 运营策略 (24)5.2 数据安全与隐私保护 (26)5.3 用户体验优化 (27)5.4 持续迭代与升级 (28)六、项目管理 (30)6.1 项目组织结构 (32)6.2 项目进度管理 (33)6.3 项目质量管理 (34)6.4 项目风险管理 (35)七、成本效益分析 (36)7.1 成本预算 (38)7.2 成本控制 (39)7.3 经济效益评估 (41)7.4 社会效益评估 (42)八、案例展示 (43)8.1 国内外成功案例介绍 (44)8.2 案例对比分析 (46)8.3 案例应用场景探讨 (46)九、总结与展望 (48)9.1 方案总结 (49)9.2 发展前景展望 (50)一、内容概要需求分析:详细分析企业在大数据云平台建设方面的需求,包括数据处理能力、存储需求、弹性扩展能力等方面的具体要求。

架构设计:设计云平台的整体架构,包括前端展示层、应用层、数据层、存储层及基础设施层等,确保平台具备高性能、高可用性、高扩展性。

基础设施建设:规划并建设云平台所需的基础设施,包括服务器、网络、存储设备等硬件资源,以及操作系统、数据库管理系统等软件资源。

平台搭建与部署:依据架构设计,完成云平台的搭建与部署工作,确保各模块功能正常运行,并实现数据的高效处理与存储。

运营维护与数据管理:制定云平台的运营维护策略,包括系统监控、故障排查、性能优化等,并建立完善的数据管理体系,确保数据安全与隐私。

智慧机场大数据综合分析平台整体解决方案

智慧机场大数据综合分析平台整体解决方案

发展方向
未来,智慧机场大数据综合分析平台整体解决方案将进一步拓展应用场景,加强对机场运营和管理的智能化支持,提高机场运营效率和服务质量。
优化方向
针对不同机场的特殊需求,该解决方案将进一步优化功能和性能,提高数据挖掘和分析的精度和效率,加强平台的可定制性和可扩展性。
未来发展与优化方向
借鉴意义
智慧机场大数据综合分析平台整体解决方案不仅适用于机场领域,还可应用于其他需要进行大数据分析和处理的领域。
xx年xx月xx日
智慧机场大数据综合分析平台整体解决方案
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目录
引言智慧机场大数据综合分析平台方案概述大数据处理与分析模块机场运营监控与优化模块智慧机场应用与服务模块平台性能评估与测试项目实施风险评估与对策总结与展望
01
引言
1
背景与意义
2
3
当今社会已进入大数据时代,数据资源成为重要生产要素。
数据分析
根据测试结果,对各项性能指标进行分析,找出瓶颈和潜在的性能风险。
问题定位
根据数据分析结果,定位影响性能的关键因素,如硬件配置、系统架构、数据库等。
改进措施
根据问题定位结果,制定针对性的改进措施,如升级硬件、优化系统架构、优化数据库等。同时,对改进措施进行效果验证,确保性能得到提升。
测试结果分析与改进措施
机场运营数据监控
异常情况自动报警
机场运营数据实时监测
运营效率分析与优化建议
要点三
数据分析与挖掘
基于机场运营的大量数据,采用数据挖掘、机器学习等技术,分析潜在规律和趋势,为决策者提供科学依据。
要点一
要点二
运营效率评估
从航班准时率、客流量、行李传送等多个维度,评估机场整体运营效率,为改进和优化提供参考。

大数据平台数据治理整体解决方案 大数据可视化平台建设方案

大数据平台数据治理整体解决方案 大数据可视化平台建设方案

大数据可视化平台建设方案目录第1章前言 0第2章XXX大数据现状分析 (1)2.1、基本现状 (1)2.2、总体现状 (1)2.2.1、行领导 (1)2.2.2、业务人员 (1)2.3、数据架构方面 (2)2.3.1、业务表现 (2)2.3.2、问题 (2)2.4、数据应用难题 (3)2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3)2.4.1.1、业务表现 (3)2.4.1.2、问题 (3)2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4)2.4.2.1、业务表现 (4)2.4.2.2、问题 (5)2.4.3、缺少反馈机制 (5)2.4.3.1、业务表现 (6)2.4.3.2、问题 (6)2.5、数据应用现状总结 (6)第3章XXX大数据治理阶段目标 03.1、数据平台逻辑架构 (1)3.2、数据平台部署架构 (1)3.3、建设目标 (2)3.3.1、建设大数据基础设施,完善全行数据体系架构 (2)3.3.2、开发大数据资源,支撑全行经营管理创新 (2)3.3.3、培养大数据人才队伍,建立大数据分析能力 (2)3.4.1、发现数据质量问题,推动大数据治理工作的开展,建立数据质量检核系统.. 33.4.2、分析、梳理业务系统,推动数据标准的建立,统一全行口径 (3)3.4.3、建立数据仓库模型框架,优化我行数据架构,建设稳定、可扩展的数据仓库33.5、目标建设方法 (4)3.5.1、建设内容 (4)3.5.2、工作阶段 (4)3.5.2.1、源系统分析阶段 (4)3.5.2.1.1、工作内容 (4)3.5.2.1.2、工作依据 (4)3.5.2.1.3、工作重点 (5)3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5)3.5.2.2.1、工作内容 (5)3.5.2.2.2、工作依据 (5)3.5.2.2.3、工作重点 (6)3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6)3.5.2.3.1、工作内容 (6)3.5.2.3.2、工作依据 (6)3.5.2.3.3、工作重点 (6)3.6、预期建设效益 (6)3.6.1、实现数据共享 (6)3.6.2、加强业务合作 (7)3.6.3、促进业务创新 (7)3.6.4、提升建设效率 (7)3.6.5、改善数据质量 (7)第4章XXX大数据建设总体规划 04.1、功能需求 04.1.1、个人和企业画像 04.1.3、为金融业提供风险管控 (3)4.1.4、运营优化 (4)4.2、XXX大数据应用架构远景 (4)4.2.1、XXX需要从“坐商”转型为“行商” (5)4.2.2、客户下沉 (5)4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争 (5)4.3、XXX大数据平台应用架构 (6)4.4、XXX大数据平台架构 (7)4.5、XXX大数据支撑平台 (7)4.5.1、大数据虚拟化平台 (7)4.5.1.1、设计原则 (8)4.5.1.2、虚拟化平台设计 (10)4.5.1.3、硬件基础设施层 (10)4.5.1.4、虚拟化存储 (11)4.5.1.5、虚拟化计算 (11)4.5.1.6、平台管理 (12)4.5.1.7、数据存储系统设计 (12)4.5.1.8、高性能SAN存储系统 (14)4.5.1.9、存储方案优势 (15)4.5.2、大数据分析管理平台 (16)4.6、大数据分析处理平台 (16)4.6.1、分布式内存分析引擎 (17)4.6.2、数据挖掘引擎 (17)4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 (18)4.6.4、流处理引擎 (18)4.6.5、大数据分析支撑系统 (18)4.6.6、大数据分析节点群 (24)4.6.7、软硬件配置 (25)4.6.8、虚拟化平台关键特性 (27)4.7、安全保障系统 (30)4.7.1、设计原则 (30)4.7.2、总体设计 (31)4.7.3、物理安全设计 (31)4.7.4、网络安全设计 (33)4.7.4.1、外网边界安全 (33)4.7.4.2、网络基础设施安全 (34)4.7.5、主机安全设计 (35)4.7.6、应用安全设计 (35)4.7.7、数据库安全设计 (36)4.7.8、安全制度与人员管理 (37)4.7.9、安全管理体系建设 (37)4.7.10、安全运维 (38)4.7.11、安全人员管理 (39)4.7.12、技术安全管理 (39)4.7.13、安全保障系统配置 (40)4.8、计算机网络系统 (40)4.8.1、设计原则 (40)4.8.2、系统设计 (42)4.8.3、计算机网络系统配置 (45)4.9、基础支撑软件 (45)4.9.1、地理信息软件 (45)4.9.2、操作系统软件 (47)4.9.3、数据库管理软件 (48)4.9.4、机房建设方案 (49)4.9.5、基础支撑系统软硬件配置 (52)第5章系统架构设计 (56)5.1、总体设计目标 (56)5.3、案例分析建议 (58)5.3.1、中国联通大数据平台 (58)5.3.2、项目概述 (58)5.3.2.1、项目实施情况 (60)5.3.2.2、项目成果 (67)5.3.2.3、项目意义 (68)5.3.3、恒丰XXX大数据平台 (68)1.1.1.1项目概述 (69)1.1.1.2项目实施情况 (73)1.1.1.3项目成果 (80)1.1.1.4项目意义 (81)5.3.4、华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (83)5.3.5、项目概述 (83)5.3.5.1、项目实施情况 (84)5.3.5.2、项目成果 (89)5.3.5.3、项目意义 (89)5.3.6、案例总结 (90)5.4、系统总体架构设计 (91)5.4.1、总体技术框架 (91)5.4.2、系统总体逻辑结构 (95)5.4.3、平台组件关系 (98)5.4.4、系统接口设计 (104)5.4.5、系统网络结构 (109)第6章系统功能设计 (111)6.1、概述 (111)6.2、平台管理功能 (112)6.2.1、多应用管理 (112)6.2.2、多租户管理 (116)6.2.3.1、Hadoop集群自动化部署 (119)6.2.3.2、Hadoop集群性能监控 (121)6.2.3.3、Hadoop集群资源管理 (125)6.2.3.4、图形界面方式多租户管理 (128)6.2.3.5、系统巡检信息收集 (132)6.2.3.6、系统性能跟踪 (134)6.2.3.7、与集团运维监控平台对接 (135)6.2.4、作业调度管理 (139)6.3、数据管理 (141)6.3.1、数据管理框架 (141)6.3.1.1、结构化数据管理框架 (142)6.3.1.2、半/非结构化数据管理框架 (143)6.3.2、数据采集 (144)6.3.3、数据交换 (147)6.3.4、数据存储与管理 (149)6.3.4.1、数据存储管理功能 (152)6.3.4.2、数据多温度管理 (154)6.3.4.3、生命周期管理 (156)6.3.4.4、多索引模式 (157)6.3.4.5、多数据副本管理 (158)6.3.4.6、数据平衡管理 (159)6.3.4.7、在线节点管理 (160)6.3.4.8、分区管理 (161)6.3.4.9、数据导入与导出 (162)6.3.4.10、多级数据存储 (163)6.3.4.11、多种数据类型支持 (165)6.3.4.12、多种文件格式支持 (167)6.3.4.13、数据自定义标签管理 (171)6.3.4.14、数据读写锁处理 (171)6.3.4.16、表压缩 (172)6.3.5、数据加工清洗 (172)6.3.6、数据计算 (174)6.3.6.1、多计算框架支持 (174)6.3.6.2、并行计算与并行处理能力 (176)6.3.6.3、PL/SQL存储过程 (180)6.3.6.4、分布式事务支持 (184)6.3.6.5、ACID测试案例 (186)6.3.7、数据查询 (196)6.3.7.1、OLAP函数支持 (196)6.3.7.2、分布式 Cube (197)6.3.7.3、SQL兼容性 (200)6.3.7.4、SQL功能 (217)6.4、数据管控 (222)6.4.1、主数据管理 (222)6.4.2、元数据管理技术 (224)6.4.3、数据质量 (227)6.5、数据ETL (235)6.6、数据分析与挖掘 (238)6.6.1、数据分析流程 (241)6.6.2、R语言开发环境与接口 (242)6.6.3、并行化R算法支持 (243)6.6.4、可视化R软件包 (247)6.6.5、编程语言支持 (249)6.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (249)6.6.7、实时分析 (250)6.6.8、分析管理 (251)6.6.8.1、需求管理 (252)6.6.8.2、过程管理 (253)6.6.9、分析支持 (256)6.6.10、指标维护 (256)6.6.11、分析流程固化 (257)6.6.12、分析结果发布 (257)6.6.13、环境支持 (257)6.7、数据展现 (258)6.7.1、交互式报表 (260)6.7.2、仪表盘 (267)6.7.3、即席查询 (268)6.7.4、内存分析 (269)6.7.5、移动分析 (270)6.7.6、电子地图支持 (271)第7章技术要求实现 (272)7.1、产品架构 (272)7.1.1、基础构建平台 (277)7.1.2、大数据平台组件功能介绍 (278)7.1.2.1、Transwarp Hadoop分布式文件系统 (278)7.1.2.2、Transwarp Inceptor内存分析交互引擎 (280)7.1.2.3、稳定的Spark计算框架 (282)7.1.2.4、支持Memory+SSD的混合存储架构 (283)7.1.2.5、完整SQL功能支持 (283)7.1.2.6、Transwarp Discover机器学习引擎 (289)7.1.2.7、并行化统计算法库 (291)7.1.2.8、机器学习并行算法库 (293)7.1.2.9、Transwarp Hyperbase列式存储数据库 (300)7.1.2.10、智能索引 (311)7.1.2.11、全局索引 (312)7.1.2.12、全文索引 (313)7.1.2.14、图数据库 (315)7.1.2.15、全文数据处理 (316)7.1.2.16、Transwarp Stream数据实时处理分析 (318)7.1.2.17、分布式消息队列 (322)7.1.2.18、流式计算引擎 (323)7.1.2.19、流式SQL执行 (324)7.1.2.20、流式机器学习 (325)7.1.3、系统分布式架构 (325)7.2、运行环境支持 (328)7.2.1、系统操作支持以及环境配置 (328)7.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (329)7.3、客户端支持 (330)7.3.1、客户端支持 (330)7.3.2、移动端支持 (331)7.4、数据支持 (331)7.5、集成实现 (333)7.6、运维实现 (336)7.6.1、运维目标 (336)7.6.2、运维服务内容 (337)7.6.3、运维服务流程 (340)7.6.4、运维服务制度规范 (342)7.6.5、应急服务响应措施 (343)7.6.6、平台监控兼容 (344)7.6.7、资源管理 (345)7.6.8、系统升级 (348)7.6.9、系统监控平台功能 (348)7.6.9.1、性能监控 (348)7.6.9.2、一键式收集 (352)7.6.9.3、系统资源监控图形化 (354)7.6.9.5、消息队列监控 (355)7.6.9.6、故障报警 (356)7.6.9.7、告警以及统巡检以及信息收集 (356)7.7、平台性能 (358)7.7.1、集群切换 (358)7.7.1.1、主集群异常及上层业务切换 (358)7.7.1.2、从集群异常及上层业务切换 (359)7.7.2、节点切换 (360)7.7.3、性能调优 (361)7.7.3.1、图形化性能监控 (361)7.7.3.2、图形化调优工具 (362)7.7.3.3、调优策略 (366)7.7.4、并行化高性能计算 (367)7.7.5、计算性能线性扩展 (370)7.8、平台扩展性 (372)7.9、可靠性和可用性 (374)7.9.1、单点故障消除 (374)7.9.2、容灾备份优化 (375)7.9.2.1、扩容、备份、恢复机制 (375)7.9.2.2、集群数据容灾优化 (377)7.9.2.3、数据完整性保障和方案 (378)7.9.2.4、主集群异常及上层业务切换 (380)7.9.2.5、从集群异常及上层业务切换 (380)7.9.3、系统容错性 (381)7.10、开放性和兼容性 (383)7.10.1、高度支持开源 (388)7.10.1.1、PMC-HaoyuanLi (388)7.10.1.2、Committor-AndrewXia (390)7.10.1.3、Committor-ShaneHuang (392)7.10.1.5、Committor-JasonDai (397)7.10.1.6、Committor-WeiXue (400)7.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (401)7.10.3、兼容性与集成能力 (402)7.11、安全性 (404)7.11.1、身份鉴别 (404)7.11.2、访问控制 (405)7.11.3、安全通讯 (413)7.12、核心产品优势 (413)7.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (413)7.12.1.1、Spark引擎结合分布式内存列存提供高性能计算 (413)7.12.1.2、多种索引支持与智能索引 (415)7.12.2、有效的资源利用 (416)7.12.3、高并发、低延迟性能优化 (417)7.12.4、计算资源有效管控 (418)7.12.5、API设计和开发工具支持 (420)7.12.6、友好的运维监控界面 (422)7.12.7、扩容、备份、恢复机制 (427)7.12.8、集群自动负载均衡 (429)7.12.9、计算能力扩展 (429)7.13、自主研发技术优势 (430)7.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (430)7.13.2、完整的SQL编译引擎 (432)7.13.3、高性能的SQL分析引擎 (433)7.13.4、SQL统计分析能力 (433)7.13.5、完整的CURD功能 (435)7.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (436)7.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (438)7.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (440)7.13.9、机器学习与数据挖掘 (440)7.13.10、Transwarp Stream (445)7.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (448)7.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (450)7.13.13、多租户支持能力 (452)7.13.14、多租户安全功能 (453)7.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (454)第8章系统性能指标和测试结果说明 (455)8.1、性能测试报告 (455)8.1.1、测试目标 (455)8.1.2、测试内容 (455)8.1.3、测试环境 (456)8.1.4、测试过程和结果 (457)8.2、TPC-DS测试报告 (460)8.2.1、测试目标 (460)8.2.2、测试内容 (461)8.2.3、测试环境 (463)8.2.4、测试过程和结果 (464)8.3、量收迁移验证性测试报告 (465)8.3.1、测试目标 (465)8.3.2、测试内容 (465)8.3.3、测试环境 (466)8.3.4、串行执行情况 (467)8.3.5、并行执行情况 (469)8.3.6、生产表数据规模 (471)8.3.7、测试结果 (475)8.4、某XXX性能测试报告 (475)8.4.1、测试目标 (475)8.4.2、测试内容 (475)8.4.4、测试过程和结果 (477)第9章系统配置方案 (491)9.1、硬件系统配置建议 (491)9.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (491)9.1.2、数据仓库集群配置规划 (494)9.1.3、集群规模综述 (496)9.1.4、开发集群配置建议 (497)9.1.5、测试集群配置建议 (498)9.2、软件配置建议 (498)9.3、软硬件配置总表 (500)9.4、网络拓扑 (503)第10章系统测试 (504)10.1、系统测试方法 (504)10.2、系统测试阶段 (505)10.3、系统测试相关提交物 (507)第11章项目实施 (508)11.1、项目实施总体目标 (508)11.2、项目管理 (509)11.3、业务确认 (510)11.4、数据调研 (511)11.5、系统设计阶段 (512)11.6、集成部署阶段 (513)11.7、ETL过程设计 (513)11.8、ETL开发与测试 (515)11.9、系统开发阶段 (516)11.10、系统测试阶段 (516)11.11、系统上线及验收 (518)11.13、系统的交接与知识转移 (523)第1章前言随着信息化程度的加深,以及移动互联网、物联网的崛起,人们产生的数据急剧膨胀,传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。

智慧公交大数据云平台整体解决方案

智慧公交大数据云平台整体解决方案

支持决策分析
利用大数据和云计算技术,为 公交公司的战略和运营决策提
供支持。
方案整体架构
数据层
处理层
应用层
展示层
安全保障体系
包括公交运营数据、乘 客行为数据、城市交通 数据等,构成大数据云 平台的基础。
利用云计算和大数据技 术,对数据进行实时处 理和分析,提供数据支 持和解决方案。
面向公交公司、乘客、 政府部门等各方,提供 不同的应用服务,如公 交调度系统、乘客信息 服务系统、公交大数据 决策支持系统等。
乘客服务提升
个性化服务
通过分析乘客的历史出行 数据,为乘客提供个性化 的出行建议和服务,提高 乘客满意度。
实时信息推送
通过大数据平台,实时获 取公交车辆的运营信息, 及时推送给乘客,提高信 息的透明度和准确性。
互动反馈
通过乘客端的反馈系统, 收集乘客对公交服务的评 价和建议,及时改进服务 ,提升乘客体验。
录等数据。
公交站点数据
采集公交站点的人流量、候车时间 、车辆到站时间等信息,以评估站 点运行效率和乘客服务水平。
互联网数据
利用社交媒体、手机APP等互联网 渠道,获取乘客出行意愿、实时路 况、突发事件等辅助数据。
数据处理技术
数据清洗
对原始数据进行预处理,去除重 复、异常和无效数据,保证数据
质量和准确性。
在开发完成后,对系统进行全面的测试和 验收,确估方法
1 2 3
数据对比分析法
通过对比方案实施前后的数据变化,如公交运营 效率、乘客满意度等,客观评估方案的实际效果 。
专家评估法
邀请行业专家对实施效果进行评估,借助专家的 经验和专业知识,对方案进行更全面、深入的评 价。
数据融合

大数据设计方案招标(3篇)

大数据设计方案招标(3篇)

第1篇一、招标项目概述1. 项目名称:XX公司大数据设计方案招标2. 项目背景:随着信息技术的飞速发展,大数据已成为国家战略资源。

为提升公司数据治理能力,优化业务决策,提高运营效率,我公司决定开展大数据设计方案招标,旨在寻找具备专业能力、技术实力和良好信誉的合作伙伴,共同打造一套符合公司需求的大数据解决方案。

3. 项目目标:通过本次招标,选出一支专业团队,为我公司提供一套全面、高效、安全的大数据解决方案,助力公司实现业务创新、转型升级。

二、项目需求1. 大数据平台建设(1)需求概述:建设一套具备数据采集、存储、处理、分析、挖掘、可视化等功能的大数据平台。

(2)具体需求:a. 数据采集:支持各类数据源接入,包括结构化、半结构化、非结构化数据。

b. 数据存储:具备海量存储能力,支持多种数据存储技术,如Hadoop、NoSQL等。

c. 数据处理:具备高效数据处理能力,支持实时、离线数据处理。

d. 数据分析:提供丰富的数据分析工具,支持数据挖掘、预测分析、关联分析等。

e. 数据可视化:提供可视化工具,实现数据可视化展示。

2. 数据治理(1)需求概述:建立一套完善的数据治理体系,确保数据质量、安全、合规。

(2)具体需求:a. 数据质量管理:建立数据质量评估体系,确保数据准确、完整、一致。

b. 数据安全管理:制定数据安全策略,保障数据安全,防止数据泄露。

c. 数据合规性管理:确保数据符合国家相关法律法规,保障数据合规。

3. 应用场景(1)需求概述:针对公司业务需求,提供大数据应用场景解决方案。

(2)具体需求:a. 业务洞察:通过对业务数据的分析,为公司提供决策支持。

b. 客户画像:通过对客户数据的分析,实现精准营销。

c. 风险控制:通过对风险数据的分析,提高风险防范能力。

d. 供应链优化:通过对供应链数据的分析,提高供应链效率。

三、招标要求1. 投标人资格要求(1)具备独立法人资格,注册资金不少于1000万元。

大数据平台项目方案

大数据平台项目方案

大数据平台项目方案.大数据平台建设方案一、项目背景在“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战下,某政府部门决定建设大数据平台,以适应全省经济社会发展与改革要求。

该平台整合省社会经济发展资源,以信息化提升数据化管理与服务能力,实现“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,以牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。

二、建设目标大数据平台的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。

三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

四、建设方案1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。

2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。

3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。

四、建设原则1、统筹规划、分步实施。

结合我省经济发展与改革领域实际需求,明确总体目标和阶段性任务,科学规划建设项目。

先期完成大数据平台的整体架构建设,后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。

2、整合资源、协同共享。

对信息资源统一梳理,建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范,逐步消灭“信息孤岛”,加快推进数据资源整合,建设共享共用的大数据中心,实现业务协同。

舆情分析、地理信息等多维数据,采用大数据分析技术,实现对宏观经济的实时监测和预测,同时提供可视化展示和数据分析工具,帮助政府决策者更好地了解经济形势和趋势。

大数据治理运营整体解决方案

大数据治理运营整体解决方案
大数据治理运营整体解决方案
汇报人:xxx 2024-02-22
目录
• 引言 • 大数据治理体系构建 • 大数据运营平台建设 • 业务应用场景及案例分享 • 团队组建与培训支持服务 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
01
02
03
数字化转型推动
随着企业数字化转型的加 速,大数据成为企业重要 的战略资源,大数据治理 运营显得尤为重要。
数据安全与隐私保护挑战加大
随着网络安全风险的增加和隐私保护要求的提高,数据安全与隐私保 护将面临更大的挑战。
持续改进方向和目标设定
提升数据处理效率
通过优化数据处理流程和技术手段,提高数据处理效率 ,降低运营成本。
深化业务价值挖掘
通过更加深入的数据分析和挖掘,为业务提供更加有价 值的洞察和决策支持。
规范性。
数据运营机制
构建数据运营机制,包括数据采集 、数据处理、数据存储、数据分析 等环节,实现数据的全流程管理。
技术与工具支撑
采用先进的大数据技术和工具,如 数据仓库、数据挖掘、数据可视化 等,提升数据治理运营的效率和质 量。
预期目标与效果
01
02
03
04
提升数据质量
通过数据治理运营,提升数据 的准确性、完整性、一致性等 质量指标,满足业务需求。
某零售企业通过大数据治理运营平台,对销售数据、库存数据等进行了
分析和挖掘,发现了市场趋势和消费者行为模式,为产品优化和营销策
略制定提供了依据。
业务价值评估与成果展示
业务价值评估
通过大数据治理运营平台的应用,企业可以实现数据的全面整合和治理,提高数据质量 和安全性,挖掘数据中的价值,为业务决策提供支持,推动企业的数字化转型和创新发

智慧机场大数据平台整体解决方案

智慧机场大数据平台整体解决方案

用户权限管理体系
01
基于角色的访问控制(RBAC)
根据用户的角色和职责分配不同的访问权限,实现细粒度的权限控制。
02
双因素认证
采用双因素认证方式,提高用户登录和访问平台的安全性。
03
权限审计与监控
对用户的权限使用情况进行实时监控和审计,及时发现和处理异常访问
行为。
06
平台运维与服务支持
运维团队组建及培训
组建专业运维团队
选拔具备相关技能和经验 的运维人员,构建高效协 作的运维团队。
制定培训计划
针对运维团队技能需求和 业务特点,制定详细的培 训计划。
实施培训
通过内部培训、外部培训 等方式,提升运维团队的 专业技能和服务水平。
日常监控维护流程制定
确定监控指标
根据智慧机场大数据平台的特点和需求,确定关键监控指标。
状态数据。
视频监控系统
通过高清摄像头捕捉机场各区 域的实时画面,进行视频结构
化处理,提取关键信息。
航班信息系统
对接航空公司、空管等部门的 航班信息系统,获取实时航班
数据。
旅客定位技术
利用WiFi探针、蓝牙信标等 技术手段,实现旅客在机场的
精准定位。
数据整合策略及实现
数据清洗与标准化
对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式转换等处理,确保数据质 量和一致性。
数据管理策略制定
01
02
03
数据生命周期管理
制定数据生命周期管理策 略,包括数据的产生、存 储、处理、分析和归档等 阶段。
数据安全管理
确保数据的安全性和完整 性,采取加密、访问控制 、数据审计等措施。
数据质量管理
制定数据质量管理规范, 确保数据的准确性和一致 性,提高数据质量。

统一大数据分析管理平台建设方案

统一大数据分析管理平台建设方案

统一大数据分析管理平台建设方案目录一、项目概述 (2)1.1 项目背景分析 (3)1.2 项目目标确定 (4)1.3 项目预期成果展望 (5)二、需求分析 (5)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 性能需求分析 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (13)3.2 硬件设备选型与配置方案 (14)3.3 软件系统架构规划与设计 (15)3.4 数据存储与处理方案设计 (16)四、功能模块设计 (17)4.1 数据采集模块设计 (19)4.2 数据处理与分析模块设计 (20)4.3 数据可视化展示模块设计 (21)4.4 数据安全防护与控制模块设计 (22)五、技术实施方案 (23)5.1 数据采集技术实施方案 (25)5.2 数据处理与分析技术实施方案 (26)5.3 数据可视化展示技术实施方案 (27)5.4 数据安全与隐私保护技术实施方案 (28)六、平台测试与部署方案 (29)一、项目概述随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为企业和组织在决策、运营和创新等方面的重要驱动力。

统一大数据分析管理平台的建设,旨在实现对企业内部和外部数据的统一管理和分析,提高数据利用效率,为企业决策提供有力支持。

本项目将通过构建一个集成的数据采集、存储、处理、分析和应用的平台,实现对企业各类数据的全面整合和高效利用,为企业的持续发展提供数据支持。

需求分析:深入了解企业业务需求,明确数据分析管理平台的功能定位和目标,为企业提供有针对性的解决方案。

技术选型:根据项目需求,选择合适的技术框架和工具,确保平台的技术可行性和可扩展性。

系统设计:基于需求分析和技术选型,设计统一大数据分析管理平台的整体架构和模块划分,为后续开发工作奠定基础。

系统开发:按照系统设计方案,进行平台的开发工作,包括数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节。

系统集成与测试:将各个模块进行集成,确保平台的稳定性和可靠性。

大数据项目实施方案

大数据项目实施方案
大数据项目实施方案
第1篇
大数据项目实施方案
一、项目背景
随着信息化建设的不断深入,我国各行业数据资源日益丰富,大数据应用逐渐成为提升行业竞争力的重要手段。本项目旨在充分利用大数据技术,对某行业数据进行深入挖掘与分析,为行业决策提供有力支持。
二、项目目标
1.搭建大数据处理平台,实现数据的高效存储、计算与分析。
(二)项目实施步骤
1.需求分析与规划
-调研行业现状,了解行业需求,明确项目目标与方向。
-制定项目实施计划,明确项目时间表、预算及资源配置。
2.大数据处理平台搭建
-根据需求,选择合适的大数据技术架构,如Hadoop、Spark等。
-搭建大数据存储、计算与分析环境,确保数据安全、高效处理。
3.数据集成与治理
2.数据集成:将分散的数据源整合到大数据平台,实现数据的统一存储和管理。
3.数据清洗与预处理:对集成后的数据进行清洗和预处理,提升数据质量。
4.数据建模与分析:根据业务需求,构建数据分析模型,进行数据挖掘和分析。
(四)项目交付与运维阶段
1.成果交付:完成系统开发,进行功能测试和性能测试,确保系统满足业务需求。
4.项目管理风险:采用成熟的项目管理方法论,确保项目进度、质量和成本的控制。
五、项目效益评估
1.短期效益:提高数据处理效率,降低运营成本。
2.中期效益:提升决策准确性,增强市场竞争力。
3.长期效益:推动企业数字化转型,持续提升创新能力。
六、项目实施保障措施
1.组织保障:明确项目组织架构,确保各部门间的协同合作。
6.项目验收与运维
-组织项目验收,确保项目达到预期目标。
-建立项目运维体系,持续优化系统性能,确保系统稳定运行。

大数据中心运营管理整体规划方案

大数据中心运营管理整体规划方案
以订单的方式使用计划预算
以工单的方式执行订单任务
1 : N一笔预算计划可以分多笔订单使用
1 : N一张订单任务可以分为多张工单来执行
关联合同
管理方法·以”考核+验收”为关键管理与控制抓手
以考核制度为抓手实现对厂商服务/项目质量的管制
以人员台帐(人员签到与日报)为抓手实现对项目人力资源到位的管控
以工单考核&工时核减制度为抓手实现对项目执行质量与成本的管控
平台关键流程·订单考核流程
考核说明:1.框架类:按约定周期(月度),系统自动发起,关联已考核工单,并提交材料(例如会议纪要等);2.标准类:订单完成后一次性考核,厂商项目经理发起考核,关联已考核工单;3.供货类:不做考核。考核扣款说明:百分考核制,95分以上不扣款每低于95分一分扣减当次考核金额的0.25%,考核金额为约定的考核款或是考核工单的总金额
工单上线后对工单进行考核,可按执行情况对工时进行核减最终工时=原有工时*(1-考核比例)*评分%
框架类以工单为结算依据&以工单工时为结算费用标的
以验收制度为抓手实现对厂商结算的管理与节奏控制
框架类订单按周期验收,验收通过后才可进行结算操作
框架类订单验收需关联工单,并按照工单工时进行计结
&
工单金额=工时*人天工时单价
管理制度·体系化的管理制度为管理工作保驾护航
管理规范名称
管理规范科目
用途说明
文件
预算管理规范
预算管理办法
项目创建以及项目预算规划、拆分与使用的管控办法
合作伙伴管理规范
合作伙伴台账管理
合作伙伴的资质管理,准入、准出办法,
合作伙伴服务考核
合作伙伴考核办法,作为下年继续合作的依据

大型制造业集团IT信息化总体规划方案

大型制造业集团IT信息化总体规划方案

大型制造业集团IT信息化总体规划方案一、背景介绍随着全球制造业的快速发展和技术的不断进步,大型制造业集团为了实现管理效率的提升和资源优化配置,越来越重视信息技术的应用。

因此,在大型制造业集团中,IT信息化总体规划方案的制定和实施显得尤为重要。

二、目标与原则1.目标本总体规划方案旨在推动大型制造业集团的IT信息化建设,从而提升企业的运营效率、优化资源配置,提高核心竞争力和市场份额。

2.原则(1)整体规划:根据企业整体战略和发展目标,统筹规划IT信息化发展方向,确保与企业战略一致。

(2)依托技术实力:充分利用云计算、大数据、人工智能等先进技术,提升信息化水平。

(3)系统集成:统一IT系统架构,实现各系统之间的高效集成和数据共享。

(4)安全可控:建立健全的信息安全管理体系,保障信息资产的安全性和可控性。

三、规划内容1.基础设施建设(1)网络建设:构建高速稳定的企业内部网络,实现分支机构之间的互联互通。

(2)数据中心建设:建立可靠的数据中心,支持大数据存储、分析和处理。

(3)安全设备建设:配置防火墙、入侵检测系统等安全设备,保障核心数据的安全。

2.信息系统建设(1)ERP系统:实施企业资源计划系统,优化企业资源配置和流程管理。

(2)CRM系统:建立客户关系管理系统,提升客户满意度和忠诚度。

(3)MES系统:推进制造执行系统的建设,提高生产效率和质量控制水平。

(4)SCM系统:建立供应链管理系统,优化供应链的协同和运作效率。

3.数据管理与应用(1)建立数据管理平台:搭建数据仓库和数据湖,实现数据集成与共享。

(2)大数据分析与挖掘:利用大数据技术,分析市场趋势、产品需求等,为决策提供依据。

(3)人工智能应用:探索人工智能在生产管理、质量检测等领域的应用,提升效率和精度。

四、实施步骤1.需求调研与分析:深入了解企业各部门的信息化需求,分析痛点和瓶颈。

2.制定规划方案:根据需求分析结果,制定详细的IT信息化总体规划方案。

大数据平台信息安全总体设计方案

大数据平台信息安全总体设计方案
审计数据存储
将审计数据存储在安全、可靠的地方,确保审计数据的完 整性和可用性。
备份恢复机制建立
备份策略
制定合适的备份策略,如全量备份 、增量备份等,确保数据备份的完
整性和恢复效率。
备份频率
根据数据的重要性和变化频率,确 定备份的频率,如每日备份、每周
备份等。
备份恢复测试
定期进行备份恢复测试,确保备份 数据的有效性和恢复过程的可靠性
可用性、可扩展性考虑
高可用性设计
采用负载均衡、冗余备份等技术,确保大数 据平台在面对各种故障时仍能保持正常运行 。
可扩展性架构
设计灵活可扩展的系统架构,支持未来业务 增长和新技术引入,保持系统的持续可用性 。
安全性、稳定性保障措施
访问控制与身份认证
实施严格的访问控制策略,采用多因素认证技术,确保只有授权用户才能访问 敏感数据和系统资源。
大数据平台信息安全 总体设计方案
汇报人:xxx 2024-09-20
• 项目背景与目标 • 信息安全需求分析 • 总体架构设计思路及原则 • 关键技术选型及实施方案 • 运营维护管理策略制定 • 风险评估与应对措施制定
目录
01
项目背景与目标
大数据平台概述
定义
大数据平台是一个通过内容共享、资源共用、渠道共建和数据共通等形式来进 行服务的网络平台。
访问控制风险
未经授权访问数据或系统,导致数据泄露或破坏 。
系统漏洞风险
系统存在漏洞,可能被黑客利用攻击,导致系统 瘫痪或数据丢失。
针对性预防措施部署
数据加密
对敏感数据进行加密存储和传输,确 保数据机密性。
访问控制
建立严格的访问控制机制,防止未经 授权访问数据或系统。

智慧公交大数据云平台整体解决方案

智慧公交大数据云平台整体解决方案

将分析结果应用于公交运营管理、乘客服务 、安全监控等领域,提高运营效率和服务质 量。
云平台在智慧公交中的作用
数据存储
提供海量数据存储空间,确保数据安全可 靠。
应用部署
提供灵活的应用部署环境,支持多种智慧 公交应用快速开发和部署。
数据处理
利用云计算技术,对海量数据进行高效处 理和分析。
资源共享
实现资源共享和按需分配,提高资源利用 效率和管理效率。
《智慧公交大数据云平台整 体解决方案》
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • 智慧公交大数据云平台概述 • 平台架构及技术实现 • 功能模块及实现 • 平台部署及运行效果 • 结论与展望
01
引言
项目背景
01
城市公交系统是城市交通的重要组成部分,对于提高城市交通效率和缓解城市 交通压力具有重要作用。
推动城市公共交通的可持续发展,促进城市交通 系统的升级和转型。
02
智慧公交大数据云平台概述
智慧公交概念
智能感知
通过高精度传感器、GPS定位等设 备,实现对公交车辆、站点、道路 等信息的实时感知和采集。
数据分析
基于大数据技术,对感知采集到的 数据进行分析处理,提供决策支持 和预测预警。
优化调度
通过数据分析,实现公交车辆的智 能调度和优化排班,提高运营效率 和服务质量。
软件环境
采用开源的大数据平台软件,如Hadoop、Spark,以及云操作系统、容器化技术和自动 化运维工具。
部署流程
先安装基础软件环境,然后安装和配置大数据处理组件和云操作系统,最后进行系统测试 和优化。
平台运行环境与配置要求
01
运行环境
平台运行在Linux操作系统上,要求具备稳定、高速的网络连接和足
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集团大数据平台整体方案项目概述1.1建设背景1.1.1集团已有基础经过十几年的信息化建设,集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据,这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中,支撑着集团业务的发展。

集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库,为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。

组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。

集团已成立数据中心,集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。

1.1.2痛点及需提升的能力集团拥有丰富的客户资源,海量的数据积累。

在大数据时代,要充分挖掘数据价值,跟上时代的步伐。

板块间数据存在壁垒,共享不足,无法实现集团企业数据的充分有效利用。

数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题,应建立有效的数据管控体系,打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。

非/半结构化数据利用不足,需利用大数据技术加强应用。

1.1.3大数据趋势随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。

掌握大数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。

越来越多的企业开始重视大数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。

数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。

如何应对大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。

1.2建设目标1.2.1总体目标根据集团信息化规划,遵循“互联网+”的理念,建设集团大数据平台,实现集团数据资源的集中及整合,构建集团统一的数据模型,提高企业数据的处理效率与共享程度。

实现对集团企业内部数据和外部数据的分析挖掘,对内对外提供数据服务。

为全网提供决策支持、产品创新、交叉营销、服务支撑、风险管控以及流程优化等支撑服务。

集团大数据平台将在Hadoop和云计算等技术的基础上,对现有量收系统、数据分析综合服务平台的历史数据、数据模型、报表应用等进行移植,全面整合集团业务数据。

数据来源涵盖集团所有的生产和管理系统,并可接入同业及相关市场甚至互联网信息,建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系,模拟量化风险和收益,实现对集团各种业务数据进行分类、管理、统计和分析等功能,给各级管理人员提供各类准确的统计分析预测数据,使其能够及时掌握全面的经营状况,为宏观决策提供支持;为基层业务人员提供详尽的数据,供其对各自的工作目标、当前和历史状况进行准确的把握,对业务活动进行有效支撑;满足集团经营管理及决策支持,建设国内一流,世界领先的大数据平台。

1.2.2分阶段建设目标●第一阶段目标利用大数据技术,搭建大数据平台,实现统一数据交换、数据管控、企业级数据分析、数据可视化展现服务等功能。

完成邮务和速递数据资源的归集、加工和整理,取代现有的量收系统,集成现有的数据分析综合服务平台,搭建高性能、扩展性强的数据计算和数据分析环境。

建立集团统一的数据模型,实现数据的标准化和规范化。

对集团各板块及外部的结构化数据、半/非结构化数据进行采集和存储,围绕“服务支撑、风险管控、流程优化、交叉营销、产品创新、决策支持”六个重点应用方向进行大数据成果应用。

●第二阶段目标全方位整合集团数据资源,利用专业的数据分析工具,提升数据分析质量与效率,完善数据分析应用模型及相关指标,深入推广六个重点应用方向,逐步提供面向移动互联网的快速服务,不断优化生产工作流程,实现降本增效,为科学运营和决策提供支撑。

1.3与相关系统的关系1.3.1数据分析综合服务平台数据分析综合服务平台是依托集团综合网,实现邮务数据集中及整合,为集团公司和各省分公司提供企业数据分析挖掘服务,对内对外提供数据服务的信息系统。

该系统使用Oracle数据库,目前数据量已达到9TB,平均日增长量约22GB。

目前该系统已经对接了13个业务系统(集邮系统、报刊系统、电商平台-机票、网运系统、邮资封片卡系统、短信平台、农资分销系统、贺卡兑奖平台、营业系统、投递系统、客管系统、订单系统、国际业务平台),实现了31个省的邮务类数据的上传及下载。

系统实现将数据由全国中心推送至省中心;实现已有专题分析的固化,包括报刊、约投挂号、国内国际小包专题分析结果的固化展现;实现将接入系统的数据按照业务规则进行后台加载、评估、清洗、重构,并按照客户维度进行数据整合;提供对内对外数据服务,支持客户数据的上传和结果下载、邮编匹配、地址清洗匹配等功能。

数据分析综合服务平台是大数据平台的子集,数据分析综合服务平台的数据是大数据平台的数据集市之一。

1.3.2量收系统量收系统是通过从集团生产经营业务系统及其他相关系统中自动采集、汇总、上传业务量、业务收入信息(简称量收信息),进行稽核、查询、分析、预警等应用的信息管理系统。

该系统使用Teradata的数据仓库和Oracle的数据库,数据使用空间已接近15TB。

目前该系统已经对接了8个业务系统(速递平台、集邮系统、营业系统、订单系统、报刊系统、农资分销系统、邮资机管理系统、电商平台),此外,通过营业系统还接入商函、国际普邮、电子商务、短信等业务数据。

现有使用用户2.9万个,提供近500张报表的查询,实现集团业务量收入的统计分析,为企业的经营管理起到了很重要的作用,但随着管理要求的不断提高,量收系统的能力已捉襟见肘。

集团大数据平台建成后,将替代量收系统。

1.3.3金融大数据平台大数据平台从金融大数据平台获取金融客户、市场营销等数据分析结果以及相关数据,与金融大数据平台互为数据源,用于支撑集团邮务、速递物流和金融板块对数据分析的需求。

1.3.4各生产系统大数据平台从各生产系统获取交易数据、基础数据等,对数据进行分析挖掘,将分析成果反馈回各生产系统用于支撑生产运营。

1.3.5C RMCRM系统实现以客户为中心的集团与板块间的协同管控,以及集团各环节间客户营销及服务的协同管理。

大数据平台将实现CRM系统的部分数据分析功能。

1.4公司介绍和优势特点1.4.1I DEADATA北京爱狄特信息科技有限公司(IDEADATA)成立于2011年3月,总部设在北京,在南京及沈阳等地设有技术研发中心和办事机构。

公司注册资金2080万,是北京市高新技术企业。

公司专注于企业级数据(仓)库和大数据领域的技术和应用,业务和技术能力发展迅速,核心和骨干成员均具有领域内资深的业务经验、技术能力以及落地实践,对基于从集群到云平台、从传统数据库到MPP以及Hadoop的各种数据管理和应用平台架构及演进路线图均有深刻的理解和积累。

公司通过不断的实践积累,独立研发了包括结构化、半结构化/非结构化数据结构在内的一系列从数据获取(抽取)、数据管理到数据应用的多项拥有自主知识产权的产品和服务,包括数据平台交互系统、数据BI分析系统、智能地址匹配系统、互联网信息获取与分析系统(iRIS)、自然语言处理(iNLP)和机器学习挖掘算法等方面。

另外,公司积极与国内外大数据领域先进的解决方案、平台和工具厂商包括Teradata、南大通用、IBM、星环科技(Transwarp)、Trinity 和SAS等都有深入和紧密的合作关系及基础。

在质量管理体系上,公司以GB/T19001-2008《质量管理体系-要求》为标准,进行周密的质量管理体系策划,建立了完整的质量管理体系,获得了认证中心颁发的质量管理体系认证证书。

公司在组织结构中设立了过程管控委员会,专职负责贯彻实施公司质量方针、质量目标,维护ISO9001质量管理体系有效运行,控制产品质量,实现产品和服务质量的持续改进。

公司财务及营运状况良好,具有一般纳税人资格,具备独立、完整的会计核算和内部控制体系,配备专业的会计核算与管理人员,财务核算制度健全,能够据以如实核算,准确及时的反映生产经营成果。

公司严格执行企业会计准则和《企业会计制度》的有关规定,以权责发生制为记账原则,以实际成本为计价基础,财务报表在所有重大方面均能公允反映公司的财务状况以及经营成果和现金流量。

公司始终坚持“服务的价值在于帮助客户成功”的理念,为客户提供的产品和服务追求“专业、专注、极致、价值”。

1.4.2T RANSWARP星环信息科技(上海)有限公司(以下简称“星环公司”)是一家高科技大数据公司。

公司致力于大数据基础软件的研发,目前拥有超过300人的Hadoop专业团队,大部分来自于IBM、Intel、Microsoft、Oracle、EMC等知名企业,其中技术研发人员占80%以上。

无论是团队规模,还是人员的整体能力,在全球大数据平台领域都处于领先位置。

在国际知名咨询机构Gartner发布的2016版数据仓库及数据管理解决方案市场的魔力象限报告中,来自中国的公司星环科技(Transwarp)是唯一一家上榜的中国公司,也是魔力象限远见者(Visionaries)领域中全球最具有前瞻性的公司。

图2-1 Gartner 2016数据仓库魔力象限评测结果星环科技从事大数据核心平台的研发与服务,基于TDH 大数据平台软件全国产化,将大数据技术与传统数据仓库结合,已经为国内多家金融银行机构提供专业化的数据仓库服务,包括江苏银行、恒丰银行、民生银行、中泰证券等。

星环公司已经在国内建立200多个大数据应用案例,覆盖行业包括金融、运营商、互联网、政府、能源、制造业、军工、教育、交通运输、公安等行业,目前是国内市场落地案例最多、应用范围最为广泛的大数据平台提供商,星环公司已经成为全球瞩目的大数据平台商。

1.4.3 我们的优势北京爱狄特信息科技有限公司与星环信息科技(上海)有限公司紧密协作,参与集团大数据平台项目建设,与其他友商相比具有以下四方面的优势特点: 我们的优势234完全支持传统数仓的企业级Hadoop 产品国内最多的大数据平台项目建设落地案例(超过200)1项目成员大部分有邮政项目经验,熟悉邮政数据和业务流程;其中,核心骨干成员也包括量收一期、二期等项目的总体架构师、项目经理和核心开发人员。

产品和实施本地化,源码自主安全可控。

图2-2公司优势(1) 大数据平台产品技术优势SQL on Hadoop技术领先国内外厂商。

SQL 99、SQL 2003标准的全面兼容性,支持PL/SQL、分布式事务、分布式内存OLAP/Cube等平台特性,为企业级数仓建设奠定坚实的平台基础。

国内首家实现并成功运用Hadoop on Docker分布式容器集群管理平台技术。

Transwarp Operating System (TOS)是为大数据应用量身订做的云操作系统,支持一键部署TDH,基于优先级的抢占式资源调度和细粒度资源分配,让大数据应用轻松拥抱云服务。

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