数据治理活动之实现方式、功能架构和可视化引擎

根据指标性质不同可以分为3类,即基础指标1046个、计算指标652个和通用营销类指标303个

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。

一、实现方式

根据指标性质不同可以分为3类,即基础指标1046个、计算指标652个和通用营销类指标303个。

二、功能架构

为了支撑指标快速,标准化实现,通过增强数据管理平台来实现指标的快速开发、部署和管理,主要包括指标信息维护、指标开发、运维管理、指标质量管理等功能。

比如指标库每月需要新增超过9. 5亿行的数据,存储周期按12+1,即123亿行,以传统关系型数据库的查询能力无法支撑,这里就采用Hbase架构支撑海量指标的快速查询。

三、可视化引擎

为了支撑指标组装报表与配置报表的快速开发,使用数据可视化引擎产品,主要包括指标组装、报表开发、报表展现功能,现在的这类产品很多了,但定制化给予一个创新性项目更大的自由度。

指标组装报表工具是区别传统基于SQL配置报表的灵活度更高的报表配置方式,主要提供基于指标选择组装生成报表。

数字化转型网数据专题包含哪些内容

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。

数字化转型网数据专题包含:

1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

4、典型案例参考:与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例,共探企业数据落地应用

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