数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
本文是关于企业大数据分析治理平台的总体框架、数据架构和逻辑架构建设方案，主要由多个部分组成，涵盖了从数据梳理、数据汇聚、数据治理到数据应用的全过程。
- 企业大数据应用之路：
- 第一步：建立数据资源目录全集，理清组织数据家底。
- 第二步：借助数据交换平台，以物理+逻辑的混合汇聚模式形成组织大数据中心。
- 第三步：借助大数据分析平台实现数据共享、开放，引导全员发掘数据应用价值。
- 第四步：通过语义表述与语义关联等技术，实现各类数据融合联通。
- 数据梳理与汇聚：
- 数据梳理包括信息架构、价值能力蓝图、现状分析等步骤。
- 数据汇聚涉及数据标准化，使用工具如浪潮MDM进行数据标准化处理。
- 数据采集工具包括经营数据（聚数IDI）、设备数据（Storm）、网络数据（droData）、填报数据（直报SR）等。
- 大数据治理的意义、作用和价值：
- 意义：构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障。
- 作用：确定岗位角色和责任，保证业务数据的完整性、准确性、一致性和时效性。
- 价值：提高数据质量，优化数据架构，支持管理能力的提高和决策的科学性。
- 大数据治理框架：
- 包括数据战略与规划、数据组织与职责、数据制度与管理流程等。
- 数据管理涵盖数据服务管理、数据需求管理、数据架构与模型管理等多个方面。
- 数据平台架构：
- 数据平台包括大数据平台、数据管理系统、数据传输、数据服务等组件。
- 数据仓库层次架构分为贴源层、整合层、汇总层、集市层。
- 数据平台建设原则：
- 应用驱动主导数据平台的实现，加强业务的关注和参与。
- 初期快速见效，不盲目投入，借鉴同业成功经验和成熟技术架构。
- 重视内部人员培养，建设配套运营制度和管理体系。
- 数据质量问题与解决方案：
- 通过分析源系统表数据，发现并记录数据质量问题，生成数据质量问题报告。
- 建设数据质量检核系统，实现重要业务数据质量的周期性动态检查。
- 数据标准梳理及归纳：
- 基础数据标准从业务、技术、管理三个方面规范数据的使用。
- 指标数据标准通过梳理和筛选重要业务指标，形成全行一致的指标数据标准。
- 数据仓库模型设计：
- 采用TD模型进行业务剪裁，设计整合层模型、逻辑模型和物理模型。
- 模型映射确保源业务系统与数据仓库模型之间的数据一致性。
- 数据应用与服务：
- 高管驾驶舱提供经营概览、专项分析、热点地图等功能，支持决策制定。
- 客户360度统一视图通过整合层模型落地，支持客户营销和忠诚度分析。
本文详细阐述了企业大数据分析治理平台的各个方面，从数据治理的重要性到具体的实施步骤、技术架构、数据标准、模型设计，再到数据应用与服务，为企业提供了一套完整的数据治理和应用解决方案。
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