集团企业大数据治理平台解决方案.ppt

### 集团企业大数据治理平台解决方案 #### 一、建设目标 集团企业大数据治理平台旨在搭建一个统一的大数据共享与分析平台，该平台能够针对各类业务进行前瞻性的预测及分析，为不同层级的用户提供一致的决策分析支持，进而增强数据的共享与流转能力。 #### 二、统一的目标与分析模型 1. **统一定义BI应用**：确保所有商业智能应用遵循同一标准和方法论，从而提供一致性的分析结果。 2. **统一规划分析方法**：通过对不同业务场景的深入理解，制定出一套适用于整个集团企业的分析方法论。 3. **统一划分分析主题**：根据业务需求，将数据分析任务划分为若干主题领域，以便更高效地管理和实施。 4. **统一设计数据模式**：采用标准化的数据模型，确保数据的一致性和可比性。 5. **统一部署技术基础**：选择合适的技术栈，并在整个集团范围内推广使用，以支持数据处理和分析活动。 #### 三、数据源与处理 - **内部数据**：包括来自供应链系统、POP系统、采购管理系统等内部业务系统的数据。 - **外部数据**：涵盖互联网上的公开数据和其他外部来源的信息。 - **数据结构化转换**：将原始数据转化为结构化的形式，便于进一步处理和分析。 - **数据交换平台**：支持数据在不同系统间的高效传输。 - **大数据分析计算**：利用分布式数据库和文件系统等技术，实现大规模数据的存储与计算。 #### 四、数据治理概述 - **意义**：数据治理是构建和完善数据环境的基础，有助于实现数据资产的有效管理。 - **作用**：确立岗位角色及其职责，确保数据在收集、集中、转换、存储和应用过程中的完整性、准确性和一致性。 - **价值**：提高数据质量，为企业创造更多业务价值；以实现业务目标为核心，优化数据架构，提升决策的科学性和精细化程度。 #### 五、数据治理框架 - **数据战略**：明确数据治理的战略方向和目标。 - **数据架构与模型管理**：设计合理的数据架构，管理数据模型，确保数据结构的合理性和一致性。 - **数据标准管理**：建立统一的数据标准，提高数据质量。 - **元数据管理**：记录数据的属性和相关信息，便于追踪和理解数据。 - **数据质量管理**：通过质量检查和控制措施，保证数据的可靠性。 - **主数据管理**：管理和维护核心业务实体（如客户、产品等）的关键信息。 - **数据保留与归档管理**：制定数据保留策略，妥善保存有价值的历史数据。 - **数据安全管理**：保护数据免受未经授权的访问和使用。 - **内容管理**：管理和组织非结构化数据，如文档、图片等。 #### 六、数据平台建设原则 1. **应用驱动**：根据业务需求优先建设关键应用，吸引业务部门积极参与。 2. **快速见效**：确保项目能够在较短时间内见到成效，避免长时间的投资回报等待。 3. **借鉴经验**：参考同行成功案例和技术解决方案，减少试错成本。 4. **人才培养**：注重内部人才的培养，建立健全的运营制度和管理体系，为长期发展打下坚实基础。 #### 七、某集团数据现状及问题 - **数据应用现状分析**：当前数据分散在不同的业务系统中，缺乏有效的整合和统一的标准，导致信息孤岛现象严重。 - **数据架构问题**：缺乏稳定的数据层来支持未来的共享性应用，数据冗余严重，共享性差。 集团企业大数据治理平台解决方案的核心在于构建一个统一、高效且可持续发展的数据生态系统，通过标准化的数据治理框架和技术手段，实现数据的有效管理和利用，进而推动业务增长和创新。