DTCC2014：数据治理与大数据平台设计-万振龙_IT168文库
大数据平台的设计与构建方法
大数据平台的设计与构建方法现代社会，数据已经成为了最重要的资产之一。
大数据的快速发展为我们提供了海量的信息和机会，然而，这也引发了对大数据平台的需求。
大数据平台是指以大数据技术和方法为基础，用于存储、处理和分析大规模数据的软硬件系统。
本文将介绍大数据平台的设计与构建方法，包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
首先，大数据平台的设计应从数据采集开始。
数据采集是大数据平台的基础，通过采集各种数据源的数据，构建起数据的来源。
在设计大数据平台的时候，需要考虑到数据源的类型和特征，选择合适的数据采集方式和工具。
常见的数据采集方式包括爬虫、API接口、传感器、数据库同步等。
同时，为了确保数据的准确性和完整性，需要进行数据质量的监控和评估。
其次，大数据平台的设计还涉及到数据的存储。
数据存储是大数据平台的核心要素之一，决定了数据的访问效率和安全性。
常见的数据存储方式有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
在选择数据存储方式时，需要根据数据的特点、存储需求和数据量来进行选择。
同时，为了提高数据的可用性和可靠性，可以考虑使用冗余存储和备份策略。
另外，大数据平台的设计还涉及到数据的处理。
数据处理是大数据平台的核心功能之一，目的是通过对数据进行清洗、转换和计算，提供有价值的信息和洞见。
在设计数据处理流程时，可以采用批处理、流式处理或者实时处理等方式。
此外，还可以使用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，进行数据分析和建模，从而发现隐藏在数据中的规律和趋势。
最后，大数据平台的设计还需要考虑数据的分析和应用。
数据分析是大数据平台的最终目标之一，通过对数据的分析和挖掘，发现潜在的商业价值。
在设计数据分析过程中，可以使用统计分析、数据可视化和机器学习等方法，从数据中提取有用的信息。
同时，为了将数据的分析结果应用到实际业务中，需要与业务应用系统进行集成，提供相应的数据接口和功能。
在大数据平台的设计和构建过程中，还需要考虑到数据的安全和隐私保护。
DTCC2014：爱奇艺在Hadoop生态中大数据平台架构与实践-孙琦_IT168文库(20200618070112)
一 HDFS-5080： Bootstrap Standby not working with
QJM when the existing NN is active
-HDFS-3752： BOOTSTRAPSTANDBY for new
DTCC 20144＞图數扼摩技术大会
TEOII OLOGI conrrrr leconu *oi*
大安心十岸宇土而宜不以
Agenda
•爱奇艺 • Hadoop生态@爱奇艺 •部署架构 •运营 •问题 •相关开发
DTCC 20144＞图數扼摩技术大会
TEOII OLOGI conrrrr leconu *oi*
发专艺PPS【公司］［在表祝詞
BB 安奇艺PP$【公司H在线墓绸【公司］综合
务月度覆盖分析 31309
30039 1
27820
26480 3
22646.1
181X5
15772
15767.8
14407 9
143171
［公司］综合服务月度浏览时间分析
0
10000
20000
30000
［公司］综合服务人均月度浏览时间分析
QOAMIM EQ
Hadoop生态@爱奇艺
•处理数据量：~20PB •日处理Job数：100000+ •服务项目组：搜索、广告、推荐、日志分
析、BI等。
•版本：CDH4.X 还没完全进入Hadoop2.0时代
DTCC 20说博數据摩技术大会 TEOII OLOGI conrrrr leconu *oi*
♦其他数据
源
DTCC 20,舛.數拖麻技术大金
数据治理与大数据平台设计方案
数据治理与大数据平台设计方案1. 引言随着大数据时代的到来，企业每天都在处理海量的数据。
数据治理是一个重要的领域，它涉及到数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面。
同时，为了有效地处理和存储大数据，需要设计一个高效的大数据平台。
本文将介绍数据治理和大数据平台的设计方案。
2. 数据治理数据治理是一个全面管理和控制数据资源的过程。
它包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面的工作。
2.1 数据质量管理数据质量管理是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的过程。
为了保证数据质量，可以采用以下策略：•数据清洗：通过删除重复数据、修复格式错误、填充缺失值等操作，提高数据的质量。
•数据验证：使用规则引擎和模型，对数据进行验证，确保数据满足特定的约束条件。
•数据监控：实时监控数据的变化和健康状况，及时发现数据质量问题并采取相应的措施。
2.2 元数据管理元数据是描述数据特性和属性的数据。
元数据管理涉及到数据目录、数据词汇表和数据文档等内容。
通过元数据管理，可以达到以下目标：•数据发现：通过数据目录，用户可以快速找到所需的数据资源。
•数据可理解性：通过数据词汇表和数据文档，用户可以理解数据的含义和用途。
•数据跟踪：通过元数据，可以追踪数据的来源、修改历史和使用过程。
2.3 数据安全和隐私保护数据安全和隐私保护是数据治理的重要组成部分。
以下是一些常用的数据安全和隐私保护策略：•访问控制：通过身份验证和授权机制，确保只有授权用户可以访问数据。
•数据加密：对敏感数据进行加密，防止未经授权的人员获取数据。
•数据脱敏：对个人身份信息等敏感数据进行脱敏处理，保护用户的隐私。
3. 大数据平台设计方案大数据平台是指用于存储、处理和分析大数据的技术架构。
它需要具备高可扩展性、高性能和高可靠性。
3.1 数据采集和存储数据采集是将源系统中的数据收集到大数据平台的过程。
数据存储是将数据持久化到存储系统中的过程。
•数据采集：可以使用日志收集工具、数据集成工具等方式，将源系统中的数据从不同数据源中抽取到大数据平台。
大数据治理平台规划设计
大数据治理平台规划设计目录1、大大数据治理平台概述 (3)2、大大数据治理平台需求分析 (4)3、运行管理 (4)4、大数据总线 (5)4.1、资源采集管理 (5)4.2、资源处理管理 (6)4.3、资源共享管理 (6)5、资源目录管理 (6)5.1、资源分类管理 (7)5.2、大数据资源注册 (7)5.3、目录内容发布 (8)5.4、目录检索 (8)5.5、主题库 (8)6、规则管理 (8)7、大数据质量审计 (9)8、监控管理 (9)9、统计分析 (10)10、平台配置 (11)1、大大数据治理平台概述大数据交换平台为智慧湘潭提供信息交换与共享服务，基于成熟的大数据大数据交换中间件，实现业务平台、多部门的点对点、点对多、多对多等的交换方式；满足批量大数据交换、单条大数据查询、大数据请求服务、FTP等多种交换模式；预留接口，适应后续不同的部门的交换接入需求。
基础架构、核心内容、关键技术和基本功能的要求，满足大数据的采集、同步、处理、传输等需求，同时也充分考虑用户权限，安全审计等方面的需求。
2、大大数据治理平台需求分析➢支持常见关系型大数据库、支持ODBC大数据源、支持常用文件格式、支持常见协议、支持常见接口方式，支持大数据转换；➢支持自由设定采集大数据表、字段，支持行过滤，支持多任务并行采集；支持大数据库存储过程及函数的调用；➢支持对采集的大数据按投标方自己设计的大数据字典标准进行转换；➢对于大数据交换的运行策略，要求能够定义绝对时间和相对时间；➢支持实时和定时调度机制；➢提供图形可视化监控与管理工具；➢支持大数据交换过程（双向的，包括大数据采集和共享）的实时可视化监控；➢支持大数据完整性校验；➢支持断点重传或续传；➢支持节点程序绿色安装；➢支持网络环境对用户透明；➢交换过程与大数据质量可视化；➢平台大数据交换高性能。
3、运行管理运行管理是对整个大数据资源交换所运行的所有IT实体，包括服务器、接入交换节点信息以及交换流程等软件模块进行管理，其中包括对平台服务管理、交换中心控制管理和交换流程管理。
DTCC2014：不只是事务处理——DM7的跨界应用与改进实战-达梦-周淳_IT168文库
源， 导致日常业务响应时间延长
DM7通过具有负载均衡效果的读写分解集群降低每节点负载，提升并发处理能 力，并降低核算业务对日常业务的影响
部署方案
目前已上线4个局 应用服务器： 8台应用服务器集群
数据库：一主两备
同步备机 主机
异步备机
读写分离集群原理
驱动程序改造
•写事务分发给主节点 • 读事务分发给从节点 •主备数据冗余，基于日志同步
MPP EP3
T1 2b
MPP EP4
T1 3c
MPP EP5
T1 5e
……
寻径
减少服务器CPU、网络 资源消耗 服务器端并行，提供多个工 作线程执行数据读取与写入 • 快速装载技术：非常规 Insert方式，Undo、 Redo日志生成优化
Hale Waihona Puke 并行数据加载6f 4d 1a
2b 3c 5e
达梦快速装载工具
DM7 MVCC Tech DM7 TID LOCK Tech
事务处理案例
省地县一体化调度运行管理系统
财务共享服务平台
• 高并发：在线6000用户 • 读多写少：60%读，40%写 • 日常财务费控业务+周期性集中分析业务
中铁建
中铁建财务共享服务平台
项目简介：下属20多个工程局的财务部 门信息系统整合，形成集中式管理。 基于DM7.0读写分离集群，替换上一 代系统的Oracle（部分使用Oracle单节 点，部分使用Oracle RAC）
行存储引擎
列存储引擎
案例分享
事务处理 • 一体化调度运行管理系统——国家电网某省电力公司 • 财务共享服务平台——中国铁建 分析应用 • 话单综合分析系统——某运营商 混合负载 • 数字证书综合统计查询系统——公安部
大数据治理课程设计
15分钟课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握本节课的核心概念，如×××（具体知识点），并能够准确运用相关术语进行表达。
2. 学生能掌握×××（学科方法或技能），例如，通过分析实例，运用×××方法解决问题。
技能目标：1. 学生能够运用×××（具体技能）解决实际问题，如运用×××软件进行数据处理、分析等。
2. 学生能够通过小组合作，有效沟通，共同完成课堂任务，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够积极主动地参与课堂讨论，敢于表达自己的观点，培养自信心和批判性思维。
2. 学生能够认识到×××（学科领域）在现实生活中的重要性，激发学习兴趣，培养探究精神。
3. 学生能够尊重他人的意见，学会倾听，培养良好的沟通能力和人际交往能力。
课程性质：本节课以实践性、探究性为主，结合理论讲解，注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。
学生特点：考虑到学生所在年级的特点，课程设计将注重启发式教学，激发学生的学习兴趣，培养其自主学习能力。
教学要求：教学过程中，教师需关注学生的个体差异，因材施教，确保每个学生都能在课堂上获得成就感。
同时，注重培养学生的团队协作能力和情感态度价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果，以便于后续的教学设计和评估。
二、教学内容本节课依据课程目标，选择以下教学内容：1. 知识点讲解：介绍×××（具体知识点），结合课本第×章第×节内容，通过实例解析，让学生理解并掌握相关概念。
-×××（具体概念1）-×××（具体概念2）2. 技能训练：教授×××（具体技能），指导学生运用×××软件或工具进行操作实践，提高解决实际问题的能力。
大数据治理平台总体规划方案
大数据治理平台总体规划方案一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为社会经济发展的重要支撑。
然而，大数据的蓬勃发展也带来了数据管理和隐私保护的诸多挑战。
为了有效管理和利用大数据，我们需要建立一个强大的大数据治理平台。
本文将提出一个大数据治理平台的总体规划方案，旨在解决大数据治理过程中所面临的各种问题。
二、背景分析1. 大数据的快速增长：随着互联网的普及和各种传感器技术的广泛应用，数据的产生速度呈爆炸式增长。
2. 数据管理的困难：大数据的高速增长给数据管理带来了诸多挑战，如数据存储、清洗、整合和分析等方面存在着较大的困难。
3. 数据安全与隐私保护：大数据涉及的个人和机构隐私和敏感信息存在泄露和滥用的风险，需要一个可靠的安全体系来保护用户隐私。
三、总体目标本大数据治理平台总体规划的目标是建立一个全面、高效、安全的大数据管理和治理平台，以促进大数据的有效利用，并保护数据的安全和隐私。
四、平台架构1. 数据收集与存储：建立数据收集节点，采集来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和存储，确保数据的质量和完整性。
2. 数据整合与管理：通过数据整合和管理模块，将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理，提高数据的集成度和利用效率。
3. 数据分析与挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对大数据进行深入分析和挖掘，发现数据中蕴含的有价值的信息和知识。
4. 数据安全与隐私保护：建立严格的数据安全和隐私保护机制，包括用户权限管理、数据加密和身份验证等措施，确保数据的安全和隐私不受侵犯。
5. 数据共享与开放：搭建数据共享平台，提供数据开放接口，促进数据的共享和交流，为各行业和领域的应用提供数据支持。
五、关键技术支持1. 数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习技术，提取大数据中的模式和规律，为数据分析和决策提供支持。
2. 云计算与分布式存储：借助云计算和分布式存储技术，实现大数据的高效存储和计算，提高数据的处理速度和性能。
3. 人工智能与自动化：运用人工智能和自动化技术，实现对大数据的智能处理和管理，提高数据的利用效率和价值。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
DTCC2014：帮助传统企业实现大数据应用的数据架构_郑保卫_IT168文库
集成资料库
数据质量 检验信息
质量验证基准 业务规则
PHYSICAL
Builder DETAILED REPRESENTATIONS
Ent = Segment/Table/etc. Reln = Pointer/Key/etc. e.g. Data Definition
利用延期天数判定的客户等级
Chapter 03
数据仓库建模- 历史数据管理模型案例
Time
BB AA 10 30 10 20
1
2
1
3
5
Chapter 03
数据仓库建模- 范式化模型案例
Chapter 03
数据仓库建模- 范式化模型案例
Chapter 03
数据仓库建模- 数据集市模型案例
view view view view table table
建模人员
域
主体领域 数据标准 命名规则 编码
CONCEPTUAL
Owner
SYSTEM MODEL
Ent = Business Entity Reln = Business Relationship e.g. Logical Data Model
审批 退回
LOGICAL
Designer TECHNOLOGY MODEL
9
DW Database
* BR : Business Rule
28
Thank you
table table table table table table
view view
DTCC2014：帮助传统企业实现大数据应用的数据架构_郑保卫_IT168文库(20200618190157)
帮助传统企业实现大数据应用的数据架构郑保卫I恩核技术总监I 2014.04.111传统企业大数据应准备的事项2传统企业数据管理及应用现状3支撑大数据应用的数据架构ChapterOI传统企业大数据应用应准备的事项GDF 。
明确ITS基于哪些业务数据进行分析和挖捆•建立数据管理和应用平会血立亀蜉的■第处理平台构建标准用语字舆构建标准域字奥构建标准编码字奥构建数据标谜管理体系跨系统蛭合數据，构建能够支持企业大数据分析及应用的樓定数据架构。
将分散在不冏系统中,标窟不统-、结构不一致、内容不完酬?数揺蔓® ,二合到数据仓阵中。
驾譏讖准'脉企业数.宇典林理"并枸建高脱量致据仓库2传统企业数据管理及应用现状Chapte 「02传统企业数据管理及应用现状林化JIUWH 睥水平廳會分析崎集正■率腰■BE 大定fUUkg 折皿 冒I 入分折元炫欠 tut 瞄 ftttr足为了怏皿救，a. OLTP 瓶 MA ❷M 单ikMlt 作为 败■金mtnEfflRBUftTttS柯俱的MA 対弟 扩A«UI,当■加統业好时■■W■加相应的质 用虹性M转变观念，开放思想，■视数据架构为企业大数据应用夯实基础。
据管理体数据质量未构建真正 意义卜的企 业数据仓库难以支揮传统企业 大数据应用。
数据架构设计不合 理.数据管理缺乏散据应用和分析 程度匹数据税型简単 设计，扩展性 差,缺乏统一* 9 WIJR 据mmiKfium.• ■开* . 8MI«Hj --------- --------- 11设计 1Chapter 02-1企业数据标准方面存在的问题:GDF)= 数据标准化是对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义，数据类型、0IS 规则等的定义基准。
通过数据标准化可以防止用语的混乱使用，维持企业数据模型的一贯性，柄保数据的正确性及质量，并可以提高开发生产性和数据管理的一贯性和效率性。
社会综合治理大数据分析云平台解决方案课件
市民便捷生活 资源大量消耗 空间过度集中 经济结构失衡 环境严重污染 社会矛盾激化
建立健全基本公共服务体系；加强和创新
召
社会管理；积极稳妥推动城镇化。
唤
建设服务政府、责任政府、法治政府、廉 洁政府。 全面推进社会主义经济、政治、 文化、社会、生态文明建设。
社会综合治理全面发展
社会网格化管理的创新趋势
小区服务
平 台
家政服务
社会综治服务层面需求分析
网格化基层治理平台将基层治理界域进一步细化为便于复制和考核的网格模式， 按照“网格统一划分、人员统一配备、信息统一采集、资源统一整合、服务统 一标准，事项统一处理”原则，从管理机制、队伍建设、服务模式、技术手段 等方面，打造基层治理“一网统管”，落地“街乡吹哨、部门报到”和“接诉 即办”，推动基层治理的精细化创新升级。
部门业务数 据库
服务中心 信息处理 管理考核
执行单元 信息采集 主动服务
五级穿透
一级 二级 三级 四级 五级
城市综合服务治理中心
市级网格化社会服务治理指挥中心
结果反馈 派
事件上报
任务指派
任务指
区、县网格化治理中心 任务指派 区、县派出所、网格化处置部门
结果反馈
事件上报
任务指派
任务指派
街、镇网格化治理中心 任务指派 街、镇派出所、网格化处置部门
社会服务治理创新模式下的智慧应用框架
业务 目标
创新治理模式，整合公共资源，提升乡镇管理效率，提供便捷服务
公文流转
公告通知
乡 党建管理 镇
统计报表
管 理
沟通平台
基础数据
三位一体 乡镇治理 服务门户 PAD应用 城市综合服务治理平台
DTCC2014：大型企业级应用环境SQL优化探秘_IT168文库
INDEX_NAME -----------------PK_TF_R_UNICARD IDX_TF_R_UNICARD_4 IDX_TF_R_UNICARD_4 IDX_TF_R_UNICARD_4
COLUMN_NAME COLUMN_POSITION --------------- --------------UNICARD_NO 1 RESERVED1 1 UNICARD_BATCHNO 2 UNICARD_VALCODE 3
云和恩墨成就所托 成就所托 云和恩墨
一条SQL语句引发的血案
SELECT UNICARD_NO FROM TF_R_UNICARD WHERE PRESENT_TAG = '0' AND LIMIT_DATE + 0 > SYSDATE + 90 AND UNICARD_STATE||NULL = '0' AND UNICARD_VALCODE||NULL = :B3 AND ROWNUM <= :B2 AND RESERVED1 = :B1 AND (RESERVED2 <> '99' OR RESERVED2 IS NULL) FOR UPDATE
云和恩墨成就所托 成就所托 云和恩墨
一条SQL语句引发的血案
SQL> SELECT CHILD_NUMBER, NAME, POSITION, DATATYPE_STRING, VALUE_STRING FROM V$SQL_BIND_CAPTURE WHERE SQL_ID = '6zqqgm5k6nyt6' AND CHILD_NUMBER = 0;
DTCC2014：百分点内存数据库架构演变-武毅_IT168文库
BDM的内存数据库：说明
• 高可用
– 利用Redis Sentinal 、MongoDB mongostat实时监控集群状态 – Redis Sentinal
• • 记录集群状态、状态变化通知、控制Redis故障时切换主从 多个Sentinal冗余、高可用，可用性投票
•
数据固化
– 数据分层
•
• •
BRE实时计算：lambda架构示意
数据探头
实时用户行为 实时用户偏好 消息队列 实时推荐算法 在线分类器
规则引擎
内存数据库
hadoop
实时搜索引擎
BRE基于内存数据库的实时计算
实时用
户偏好
用户购物 状态 用户购物
实时推
荐算法
大规模矩 阵计算 大规模图
在线分
类器
商品自动 分类
实时规
则引擎
最优化算法
Redis / MongoDB Slave
BDM的内存数据库：说明
• 多种数据结构
– Redis：KV、List、HashMap、Set … – MongoDB：JSON文档
• 分布式
– 集群分为多个Namespace – 同一Namespace内使用一致性Hash及虚结点机制均匀分布数据 – 利用Redis和MongoDB中的数据库作为（半）虚结点，扩容时只需重分 布某些数据库中的数据 – Small instance, more instance
实时搜
索引擎
商品索引
流计算
带有时间窗口 的存储和计算
推荐结果混合 推荐效果统计 分析 推荐结果排序
目标 用户购物
周期
计算 统计类算
法 舆情评估
资讯索引 A/B Test
数据治理平台建设方案
数据治理平台建设方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景介绍 (4)1.2 项目目标与期望成果 (5)二、项目需求分析 (6)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 安全性需求分析 (10)三、数据治理平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (12)3.2 数据采集层 (14)3.3 数据存储层 (15)3.4 数据处理层 (16)3.5 数据访问控制层 (18)四、功能模块设计 (20)4.1 数据采集模块 (21)4.2 数据清洗模块 (22)4.3 数据存储模块 (24)4.4 数据分析模块 (25)4.5 数据安全模块 (26)4.6 数据可视化模块 (28)五、技术选型与实施方案 (29)5.1 技术选型原则 (31)5.2 关键技术介绍 (32)5.3 实施方案及时间表 (33)六、项目组织与人员配置 (34)6.1 项目组织结构 (35)6.2 人员配置及职责 (36)七、项目风险管理与应对措施 (37)7.1 项目风险管理分析 (39)7.2 应对措施与预案 (40)八、项目预算与成本估算 (42)8.1 项目预算制定 (43)8.2 成本估算与分析 (44)九、项目实施进度安排 (45)9.1 实施阶段划分 (47)9.2 进度计划表与时间表管理 (47)十、项目后期维护与升级策略 (48)10.1 后期维护计划 (50)10.2 升级策略及规划方案部署计划安排总结概况和数据治理平台的未来发展趋势预测50一、项目概述随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，数据已成为组织的重要资产。
数据治理作为管理和优化数据的关键手段，已成为当前信息化建设的核心任务之一。
本数据治理平台建设方案旨在通过构建高效、可靠、可扩展的数据治理平台，提升组织的数据质量，释放数据价值，推动决策优化和业务创新。
提升数据质量：通过平台的数据清洗和校验功能，提高数据的准确性和完整性。
DTCC2014：客户互动优化 - 大数据运营_IT168文库
运营 REALITY 层面
业务 AND GO 层面
企业 BEYOND 领导层
•
希望海量数据
杂、复杂和巨
大的数据 • 管理者经常面 对千万级甚至 上亿条数据
成为企业业务
的指南针，用 于业务策略的 指导，及业务 策略的执行
16
面临着对海量
数据的整理、 处理、分析、 展示等繁重的 工作强度 •
策数据
缺乏部门间协作
解决高容量
对于不论是结构化与非结构化的数据进行收集与储存，把非结构
化的数据变成结构化的数据仓库
Volume
17
提高速度
强大搜索引擎技术，数秒之内就能对大容量的数据进行挖掘 !!!
Velocity
18
多样化互动
网站 IV R 电话
社交媒 介
用户反馈 Email 聊 天
Variety
座席留言
客户成长 客户服务 客户购买
获取客户 目标客户
客户的生命周期
4
提供个性化的“客户互动” - 客户购买阶段
潜在客户转换为现有客户 商务采购 产品配置 引导式销售 订单管理
客户保留
客户接触点
客户成长 客户服务 客户购买 获取客户 目标客户
客户的生命周期
5
提供个性化的“客户互动” - 客户服务阶段
让客户在协作环境中使 用自助服务。 帐户管理 客户反馈 评价 解决问题 创新管理
降低你的客户 流失。 增强内容 知识库 专家
客户保留
客户接触点
客户成长 客户服务 客户购买 获取客户 目标客户
客户的生命周期
8
目标
降低风险
运营效率
提升收入 客户忠诚度
9
大数据处理与分析平台设计与实现
大数据处理与分析平台设计与实现随着信息技术的飞速发展，我们正处于一个数据爆炸时代。
大量的数据被不断产生，如何高效地处理和分析这些数据成为了亟待解决的问题。
因此，设计和实现一套高效的大数据处理与分析平台变得至关重要。
一、需求分析在设计与实现大数据处理与分析平台之前，首先需要进行需求分析。
我们需要考虑以下问题：1. 数据规模和处理速度：数据规模是平台设计的基础，需要确定处理的数据量和要求的响应速度。
通过分析和估算，确定合适的硬件和软件配置，以满足大规模数据处理的要求。
2. 数据来源和格式：不同类型的数据可能会有不同的来源和格式，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
需要根据数据来源和格式的不同，设计相应的数据导入和转换模块，以便将数据整合到平台中。
3. 数据存储和管理：大规模的数据需要进行有效的存储和管理。
设计一个可靠的分布式存储系统，可以提供高容量、高可用性和高性能的数据存储和管理功能。
同时，要考虑数据的安全性和隐私保护，确保数据的机密性和完整性。
4. 数据处理和分析功能：根据业务需求，设计相应的数据处理和分析功能。
可以利用现有的开源工具和算法，如Hadoop、Spark、Python等，实现数据的清洗、转化、统计和挖掘等功能，以及数据的可视化和报表生成等。
二、架构设计在需求分析的基础上，可以进行平台的架构设计。
在架构设计时，需要考虑以下几个方面：1. 分布式计算：大数据处理和分析需要利用分布式计算的优势。
设计一个分布式计算架构，可以将任务划分为多个子任务，并将子任务分配给不同的计算节点进行并行计算，以提高处理速度和效率。
2. 弹性扩展：随着数据规模和处理需求的增加，需要能够对平台进行弹性扩展。
设计一个可扩展的架构，可以根据需求增加或减少计算和存储资源，以适应不同规模和负载的变化。
3. 多层次架构：采用多层次的架构，可以将平台的功能和模块进行分层管理，提高系统的可维护性和可扩展性。
例如，将数据存储、数据处理和数据分析等功能进行分层，形成清晰的模块关系和接口规范。
大数据平台数据治理和挖掘综合解决方案
数据治理的策略和方法
制定明确的数据治理…
制定具体的治理计划和目标，明确各项任务和时间节点，确保治理工作的有序推进。
建立专门的数据治理委员会和团队，明确各部门的职责和分工，确保治理工作的协调和有效实施。
建立严格的数据管理制度和流程，规范数据的收集、存储、使用和处置等环节，确保数据的合规性和质量。
客户分析
通过数据挖掘技术分析历史市场数据，预测未来的市场趋势和发展，为企业决策提供支持。
市场预测
通过数据挖掘技术检测出异常数据或行为，进行及时的预警和处理，提高企业运营的安全性和稳定性。
异常检测
通过数据挖掘技术发现商品之间的关联关系，优化商品布局和推荐方案，提高销售效果和客户满意度。
关联销售
大数据平台数据治理和挖掘的挑战
目标
数据治理的目标是实现数据资产的增值利用，提高数据资产的质量和可靠性，同时降低数据风险和成本。
数据治理的概念及目标
制定和实施针对不同数据类型和业务场景的数据治理策略，包括数据定义、数据分类、数据标准化、数据质量监控、数据安全控制等。
策略
采用成熟的数据治理方法论，如数据湖、数据仓库、元数据管理、数据质量管理等，建立完善的数据治理体系，实现对数据的全面管理和控制。
与区块链的融合
强化数据安全和隐私保护
随着数据泄露和隐私侵犯事件的不断发生，数据安全和隐私保护成为数据治理和挖掘的重要发展方向。
数据治理和挖掘的发展趋势和展望
实现更高层次的数据价值
通过更高效的数据治理和挖掘，发现数据的潜在价值，为决策提供更准确、更有价值的信息。
跨行业应用的发展
通过不同行业的数据融合和共享，实现跨行业的数据应用和发展，推动行业的智能化升级和创新。
- 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)。
业务部门
技术主管部门
评审委员会
统计部门（业 务部门）负责 业务规则的制 定，在业务层 面统管数据质 量和安全。
技术部门负责数 据集成、使用等 过程中的数据质 量，并对数据质 量报告进行定期 发布。
技术部门设置评 审委员会，对数 据方面的变更进 行管控，具备技 术方案否决权。
数据治理 大数据平台设计
万振龙
议程
• • • • • • 数据治理的背景和现状 数据治理策略 元数据管理 主数据管理 数据质量管理 大数据平台设计
数据治理背景
1 大数据时代凸现数据重要性
2
数据治理是大数据的基础
数据 治理
5 6
3
4
信息孤岛现象严重 数据质量问题严重
数据应用未得到有效管理
数据安全问题日益严峻
议程
• • • • • • 数据治理的背景和现状 数据治理策略 元数据管理 主数据管理 数据质量管理 大数据平台设计
什么是主数据
• 企业主数据分散存储在企业各系统内，对 企业至关重要的核心业务实体的数据，比 如客户、合作伙伴、员工等
– 关键 – 分散 – 缓慢 – 共享
主数据类型
当事人 地域 财务和组织
结构
数据管理政策、方针等 配置管理、版本管理等
管理 质量 应用
模型设计 标准
准确性 、完整性、实时性、一致性
查询结果的准确性、使用便利性、查询结果的迅速性
实施路线
模型诊断
模型优化
设计规范
设计指南
按照模型设计规范和指南统一设计企业内部数据模型
标准化体系（数据定义&模型设计）
标准 规范
模型
制定 完善
议程
• • • • • • 数据治理的背景和现状 数据治理策略 元数据管理 主数据管理 数据质量管理 大数据平台设计
关于大数据的几个问题
• 什么是大数据 • 大数据与传统数据仓库是什么关系 • Hadoop与MPP数据库
传统数据仓库
数据采集 数据存储计算 数据展现
源数据
数据转换
数据仓库
数据展示
策略
方法
Description of the contents
系统的数据 结构变更需 要进行严格 评估
数据质量 报告定期 发布
数据发生 变更时， 通报所有 相关方
技术手段
从源头改起，形 成良性循环 24小时监控，及时 按照预案处理问题 多环节设置数据 质量监控功能
短信及时通知相关 业务人员核对问题 BI系统不断整合
引用 提交 审核、评估、发布
可使用
要素
关系
元数据管理系统
反馈
指 导 数 据 库 设 计 注 册 元 数 据 库 脚 本 同 步 元 数 据 服 务
可管理
定义
可控制
规则
应用系统
元数据管理工具的选择
• • • • • • • 元模型易于扩展 界面友好 安全和系统管理 配置管理 发布、查询、报表功能 平台开放 提前试用
1
意识到了问题的严重
2 “维持”代替“管理”
数据 治理 现状
3 历史“包袱”沉重 4 相关方利益交织，协调困难 5 方案规划容易，落地困难 6 过度依赖技术工具 7 对于数据没有明确区分
议程
• • • • • • 数据治理的背景和现状 数据治理策略 元数据管理 主数据管理 数据质量管理 大数据平台设计
词素分析
月销售量
月
＋
销售
＋
量
标准域
标准用语
标准单词
数量
类型： 数字型 长度： 19，0
月度销售数量
类型： 数字型 长度： 19，0
月度 销售 数量
分类词(域) 标准单词
分类词
修饰词 标准单词 标准单词
数量
月度
销售
＋
数量
数据定义标准体系
标准单词
标准用语
标准 体系
标准域
数据模型标准化
实体、属性、关系、主键，范式化等 命名规则、用语词典、标准域等
版本管理
ERP
CRM
人事
财务
……
议程
• • • • • • 数据治理的背景和现状 数据治理策略 元数据管理 主数据管理 数据质量管理 大数据平台设计
数据质量问题
数据质量 1、数据的值域
2、数据的定义
3、数据的完整性
4、数据的有效性
5、业务规则 7、数据转换
6、结构完整性 8、数据流
组织架构设计
持之以恒
绩效评估
经验总结
标准先行
使用工具
数据 治理
实事求是 确定方法
做好绩效
奖惩机制
实施建议
*数据质量提升是目标
*主数据管理是关键
*元数据管理是基础
议程
• • • • • • 数据治理的背景和现状 数据治理策略 元数据管理 主数据管理 数据质量管理 大数据平台设计
什么是元数据
• 元数据的定义
数据治理要素
组织
Organization
流程、活动与机制
Process & Activities & Mechanism
技术平台与工具
Platform & Tools
计划、制度 与标准规范
Plan & Rule & Standards
数据治理策略
获得支持 引入外援 找到“痛点” 确定“起点”
责任到人
不断改进工具软件
最佳实践
从数据剖析（Profiling）开始 尽量使用工具进行数据剖析 数据剖析工作需要持续开展 数据集成过程也需要进行数据剖析 数据质量评估和改进需要被动和主 动两种方式
最佳实践
得到高层的支持 关键数据先行，渐进开展 在数据的“上游”解决质量问题 “防患于未然”优于“后期治疗” 数据质量报告要大范围发布
事物
主数据与参考数据
• 参考数据可以是主数据，但不一定是主数 据
为什么要作主数据管理
数据冗余 Why? 数据冲突
难于应变
阻碍业务
如何做好主数据管理
经常遇到的问题
如何做好主数据管理
识别并管理主数据相关方 整理并分析主数据的生命周期
识别主数据含义、上下文、类型
主数据实施流程
运行 维护 数据 梳理 主数据 识别 项目 实施
数据质量治理流程
复制 ETL
录入 修改
数据录入/质量检查
应用服务
生产库
后台库
《数据质量管理规范》 二级检控
一级检控
短信通知
业务部门管理员
数据仓库
短信通知 确认
技术主管部门
策略和方法
反面影响和 正面的效果 征得了领导 层关注 应用系统 需求和架 构经过严 格评审
改进工作 分布实施， 循序渐进
Description of the contents
– 技术元数据 – 业务元数据 – 操作元数据
为什么要进行元数据管理
1
数据的参考框架 解决数据模糊性 可视化数据流动 影响和血缘分析 推进标准化建设 规范化数据审计
2
Why?
3
4
5
6
经验分享
1.
2. 3. 4. 标准先行
全局治理 尽快见效
高层支持 业务参与 奖惩机制
5.
6.
数据定义标准化
原属性名(标准化对象) 词素 标准单词对象 词素 词素
报表展现
业务用户
ERP
CRM
ODS 抽取 转换 清洗 加载
EDW
数据挖掘
分析 人员
财务
数据集市
多维分析
人事
管理员
Q&A
项目实施要点
• 选择工具 • 定制开发 • 制定标准规范 • 确定组织架构
主数据 管理体系
提升数据质量 统一数据共享 强化决策支持
标准规范 组 织 机 构 主数据管理系统
访 问 服 务 数 据 导 入
通知 注册 准入 申请 流 程
废弃
审批
维护
匹配查重
查
询
数据校验