浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响
浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大,数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代,数据将成为企业的核心资产,在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。

1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强,

在大数据时代来临之前,数据作为特殊“资产”,人们更多的是从历史数据中总结规律,查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来,也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷,以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解,但自己所在的企业不能,那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险,在数据时代,这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中,体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。

2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。

大数据的优点在于引导价值,促使企业价值根据良性化发展,对于企业来说,企业价值体现在其企业管理组织架构中,企

业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代,企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础,提高企业在市场经济的核心竞争力,也就是说,企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化,大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去,大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动,从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。

3.企业创造价值的方式发生改变

在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法,但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平,这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法,但在未来,数据驱动模式将代替业务驱动模式,大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法,从而分析问题出现的原因,并帮助决策者做出正确决策,这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响,也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源,它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值,产生更多经济收益。因此,要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型,全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息

化思维,将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来,通过将不同数据集进行重组和整合,发挥就数据集所不具有的新功能,从而为企业创造出更多的价值。利用有效的

4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变

企业传统的决策模是高层管理者进行决策,大数据的建立和数据收集处理的建设可以为其提供科学、及时、准确的为其决策提供数据之策。但是企业的管理决策是一个多变复杂的系统工程。

我们就要保证大数据系统的多样性和全面性。在大数据的应用过程中也会产生负面效应。

1、数据支撑决策的准确性

管理决策发生在精密的数字化的分析上。如果数字化分析依托对象是有规律的物体,则可能问题问题不大。但如果是对经济市场,市场风险、市场导向、的大规模数据的分析。数据的支撑将会变得渺小,我们可以这样认为,人有可预知的部分也有不可预知的部分,前者属于理性,可以交给大数据,后者属于感性,无法用数字衡量,如果想通过大数据全部还原和分析人本身,进而作为商业发展的判断依据,大有可为。但不是万能的解决方案。

2、数据存储

大数据发展面临的问题是来自不同地方、不同标准、数据量

大、多种结构形式、实时性等多样化要求的数据信息。这些问题无疑增加了数据采集和整合的困难,数据分析是大数据处理流程的核心,因为大数据的价值就产生于分析的过程,但是它同样带来了很大的挑战。首先,数据量大带来更大价值的同时也带来了更多的数据噪音,在进行数据清洗等预处理工作时必须更加谨慎,若清洗的粒度过细,很容易将有用的信息过滤掉,而清洗的粒度过粗,又无法达到理想的清洗效果,因此在质与量之间需要进行仔细的考量和权衡,同时也对机器硬件和算法都是严峻的考验[其次,传统的数据仓库系统对处理时间的要求并不高,而在很多大数据应用场景中,不仅要考虑算法的准确性,还要考虑实时性的要求。

3 、数据显示

与数据分析相比,很多用户往往更关心数据结果的显示。传统的以文本形式输出结果或者直接在电脑终端上显示结果的方法在面对小数据量或许是很好的选择,但是对于形式复杂的海量数据是不可行的。这就需要引入可视化技术来可视化最终甚至是中间的计算结果,此外,还需要人机交互技术或者数据起源技术,使得用户在得到结果的同时更好的理解结果的由来。

4 、数据安全

数据的持续增长带来了数据的安全问题。首先,大数据因为目标大而在网络上更容易被发现;其次,大数据存在更敏感

更有价值的数据,对潜在攻击者的吸引力更大。近两年来,有些互联网公司用户信息泄露的数据量非常庞大,此外,个人信息的曝露,也会造成个人安全的问题。

因此面对大数据平台的建立毫不夸张地说,当前网络信息化时代已经是大数据的时代,在大量的数据信息中,企业能够通过正确利用这些巨量数据而方便。与此同时,大数据技术在推广与应用过程中仍然存在诸多需要技术人员去解决与克服的问题,这就要求我们应当正视大数据技术的作用与意义,着力推动社会活动的发展变革,为现代化建设发挥其应有的作用。

集团企业大数据云平台建设方案

集团企业大数据云平台建设方案

目录 第1章方案总述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (2) 1.3项目建设原则 (2) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (4) 2.1.1.1 业务范围 (4) 2.1.1.2 组织范围 (4) 2.1.1.3 数据范围 (4) 2.1.2 项目建设内容 (4) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (6) 2.1.2.3 统一报表平台 (6) 2.2集团(企业)数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团(企业)数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团(企业)数据平台二期建设目标 (7) 第3章整体设计方案 (8) 3.1系统设计方法论 (8) 3.1.1 方法论 (8) 3.1.2 设计原则 (10) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (12) 3.1.2.4 高性能 (13)

3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (18) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (19) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (20) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (20) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (21) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (21) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (21) 3.2.2 数据采集设计 (21) 3.2.2.1 T+1数据采集 (22) 3.2.2.2 数据补录 (23) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (24) 3.2.2.2.2 录入任务管理 (24) 3.2.2.2.3 数据录入 (26) 3.2.2.2.4 查询操作 (27) 3.2.2.2.5 录入任务审批 (28) 3.3数据平台数据体系 (28) 3.3.1 数据架构设计 (28) 3.3.1.1 源系统数据落地区 (29) 3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (30)

中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料

中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力,对驱动企业管理的精细化、智能化,对外提供信息服务型产品,实现大数据开放后的运营和服务提升,公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作,通过整合全公司数据资源,盘活数据资产,助力公司第三条曲线的拓展,以服务“增效、外增收”的整体企业战略,保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台,通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”,形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力;具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力,辅助企业决策,彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面: (一)建好组织:建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构,立足公司全局,全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维,以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 (二)搭好平台:企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要

求,实现逻辑集中;全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点,进行物理分散,同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 (三)做好服务:企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地(位置等)、专业公司(咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等)、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下: (一)企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责,在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分: 数据基础服务能力:数据基础服务能力是大数据平台的基础,包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力:大数据平台需具备系统平台管理能力,提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理,包括诸如资源管

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 项目需求与技术方案) 、项目背景 十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息 化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。*** (某政府部门)为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它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。 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。 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。 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。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心,以需求为导向, 以服务为目的,突岀重点,注重实效,加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求,密切跟踪信息技术发展趋势,不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度,促进跨界融合,丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性,我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范,建立多维度数据库,拓宽 数据来源,通过不同的方式汇聚数据,增强分析力度,提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口,支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据,过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代,企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理,如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理,如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长,产生了海量的数据,企业会仔细收集这些数据,并将其存储起来,以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术,企业可以将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产

品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准定位,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比,确定客户上网的习惯;信息的主要话题,以及相关媒体平台曝光量,企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等,提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

生产企业大数据平台建设项目建议书

大数据平台建设项目建议书

目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。

第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视,也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统,2015年公司共投资了175万元,按集团分步建设、逐步投入的规划,完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合,构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心,生产信息能够上至集团,下至车间的生产调度网络系统。 农务系统,2005年开始实施,经过多次升级,现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块,覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司,实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统,利用用友NC供应链系统,以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台,实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台,建立了公司对各直属厂工作的监督平台,总部可以实时对下属各公司的工作进行监督,实时对各公司的具体业务执行情况进行查看,及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效,但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 (一)总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上,又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁,在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析,企业总部与原先六厂为一套架构,而三博总部与下 属五厂为一套架构,各自独立,暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定,企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理,农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建,因此出现各厂建设系统的厂家不同, 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。(二)总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建,因此不管是企业总部,或者

兖矿集团大数据平台建设

兖矿集团大数据平台建设 完成单位:兖矿集团有限公司 兖州煤业股份有限公司 兖矿集团信息化中心 西安兖矿科技研发设计有限公司 一、项目承担单位基本情况 兖矿集团是以煤炭、煤化工、电解铝及机电成套装备制造、金融投资等为主业的省属国有企业。兖州矿区开发建设始于1966年,1976年7月成立兖州矿务局,1996年3月整体改制为国有独资公司,1999年5月成立兖矿集团。 二、大数据平台建设背景 近年来,兖矿集团作为传统能源企业必须对企业管理方式、运营方式、发展方式、业务流程进行颠覆性创新。企业的战略转型,信息化是重要支撑,加强企业管控必须有可靠的内、外部数据支持,因此在集团层面进行数据整合、统一数据标准成为迫切的需求。 三、大数据平台建设基本情况 (一)项目建设思路及目标 兖矿集团大数据平台建设,以兖矿集团改建国有投资公司

战略发展规划为指导,首先对兖矿集团信息化进行高阶诊断及业务流程优化,针对集团公司在计划、财务、投资等业务管理领域的信息化建设现状进行诊断分析。 然后根据信息化建设高阶诊断结果,列出兖矿集团信息化建设与业务流程优化问题清单。依据问题清单对集团各业务部门流程进行优化,在此基础上,建设大数据软件平台,利用大数据技术对重点流程进行分析,为兖矿集团公司改革提供支持。 (二)项目建设主要内容 矿集团信息化经过多年的发展,各业务应用系统已经基本建设完成,具备了良好的数据基础。针对数据没有整合,业务流程没有优化这些需求,兖矿集团大数据平台的实施主要按照信息化高阶诊断与业务流程优化、大数据软件平台实施两大部分内容开展。 1、信息化高阶诊断与业务流程优化 通过信息化高阶诊断旨在发现现有信息化管控模式、业务能力是否能够支撑集团公司战略转型,存在哪些问题,并提出整改方案。 诊断过程主要按照现状调研、问题诊断、领先实践对比分析、提出改进方案、对改进方案进行优先级排序五个步骤进行。 现状调研以现场访谈与问卷调查为主,对18个集团总部部

企业大数据平台下数仓建设思路

企业大数据平台下数仓建设思路 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要:介然(李金波),阿里云高级技术专家,现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历,对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验,曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。与阿里云大数据数仓结缘介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施,数仓开发和实施都是基于传统的 免费开通大数据服务:https://https://www.360docs.net/doc/d77880118.html,/product/odps 介然(李金波),阿里云高级技术专家,现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历,对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验,曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。 与阿里云大数据数仓结缘 介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施,数仓开发和实施都是基于传统的基础架构。2008年加入阿里进入淘宝数据平台部后,他开始接触分布式计算平台Hadoop。 初始时在Hadoop平台上构建数仓主要解决企业内部数据分析的需求,在2010年公司决定对外开放数据后,开始于2011年利用自建的数仓体系支持对外数据产品数据魔方、淘宝指数。后续在平台和产品上不停的丰富数据内容,同时离线和流式两套数据体系支持数据产品。 从2012年开始,之前在Hadoop上的数据体系搬迁到阿里云数加MaxCompute (原ODPS)(原文链接: https://https://www.360docs.net/doc/d77880118.html,/product/odps?spm=5176.100239.blogcont67020.17.8 okFBH),并完成了数据体系的重构,此时介然负责平台基础数据的建设支持全

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 4、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。GG(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它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。 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。

GBASE企业级大数据平台-功能测试报告

GBASE企业级大数据平台功能测试报告

目录 1.基础功能 (4) 1.1.基础SQL功能测试 (4) 1.1.1.建立数据库 (4) 1.1.2.建表 (4) 1.1.3.建立,修改,删除视图 (4) 1.1.4.INSERT语句 (5) 1.1.5.SELECT 语句 (5) 1.1.6.DELETE (6) 1.1.7.UPDA TE (6) 1.1.8.join 关联查询 (6) 1.1.9.函数建立,修改,运行,删除 (7) 1.1.10.存储过程建立,修改,运行,删除 (8) 1.1.11.建用户,设置密码,删除用户,赋权限 (8) 1.2.数据加载 (9) 1.2.1.工具简介 (9) 1.2.2.启动dispatch服务 (10) 1.2.3.准备测试数据文件 (10) 1.2.4.建立ctl加载任务文件 (10) 1.2.5.导入命令 (11) 1.2.6.数据导出 (11) 1.3.数据库备份与恢复 (12) 1.3.1.简介 (12) 1.3.2.建立备份测试表 (12) 1.3.3.建立备份目录 (13) 1.3.4.登陆gcrcman工具,查看备份内容 (13) 1.3.5.第一次全备 (14) 1.3.6.第二次备份 (15) 1.3.7.第三次备份 (17) 1.3.8.备份注意事项 (19) 1.3.9.使用备份命令注意事项 (20) 1.3.10.清除数据,整理备份数据 (21) 1.3.11.第一次恢复到第三次备份状态 (21) 1.3.12.第二次恢复到第二次全备状态 (23) 1.3.13.使用恢复命令注意事项 (25) 1.3.14.删除备份点 (25) 1.3.15.使用删除命令注意事项 (26) 1.3.16.集群相关操作 (27) 1.4.jdbc连接8a集群未测试,没有直连的myeclips (27) 1.4.1.环境准备 (27) 1.4.2.测试JA V A程序 (27)

大数据平台数据治理体系建设和管理方案

XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的 建设和管理方案

目录 1.范围 (5) 2.规范性引用文件 (5) 3.术语、定义和缩略语 (17) 4.总体说明 (23) 4.1.概述 (23) 4.2.目标 (23) 4.3.原则 (24) 5.数据治理体系 (25) 5.1.总体框架 (25) 5.2.组织架构 (26) 5.2.1.组织构成 (26) 5.2.2.角色职责 (27) 5.3.系统架构 (29) 5.3.1.系统功能框架 (29) 5.3.2.系统模块流程 (32) 5.4.系统边界 (33) 5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34) 5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34) 5.4.3.与平台运维系统关系 (34) 6.数据治理核心模块 (35)

6.1.数据标准管理 (35) 6.1.1.背景 (35) 6.1.2.目标及原则 (37) 6.1.3.业务分类和定义 (37) 6.1.4.技术功能要求 (45) 6.1.5.本期建设范围及内容 (51) 6.1.6.实施要求 (52) 6.2.元数据管理 (52) 6.2.1.背景 (52) 6.2.2.元数据运营模式 (55) 6.2.3.元模型标准 (55) 6.2.4.元数据运维 (62) 6.2.5.本期重点建设内容 (63) 6.3.数据质量管理 (64) 6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64) 6.3.2.范围和原则 (66) 6.3.3.与其它功能模块的关系 (67) 6.3.4.本期数据质量功能需求 (70) 6.3.5.本期数据质量运维要求 (72) 6.4.数据资产管理 (73) 6.4.1.数据资产概述 (73) 6.4.2.数据资产范围 (75)

GBase 8a MPP企业级大数据平台-性能测试报告

GBase 8a MPP企业级大数据平台 性能测试报告

目录 第1章测试定义 (1) 1.1测试背景 (1) 1.2测试目的 (1) 1.3测试时间 (1) 第2章测试环境 (2) 2.1硬件环境 (2) 2.2软件环境 (2) 2.3测试数据 (2) 2.3.1 测试数据加载 (3) 第3章测试内容 (6) 3.1测试项目 (6) 3.2测试内容 (6) 3.2.1 13个标准sql的串行执行测试 (6) 3.2.2 小查询并发性能测试 (7) 3.2.3 大查询并发性能测试 (8) 3.2.4 并发插入性能测试 (9) 3.2.5 并发加载性能测试 (10) 第4章性能测试结果 (10) 4.1测试结果 (10) 4.1.1 十三条sql (10) 4.1.2 并发性能 (11) 4.1.3 加载性能 (12) 4.2测试资源使用情况 (14) 4.2.1 十三条sql执行过程 (14) 4.2.2 Sql并发压力测试 (16) 4.2.3 三加载机并发加载 (18) 4.2.4 单加载机多加载进程测试 (19) 第5章附件 (21) 5.1标准查询13个SQL (21) 5.2经改造的SQL12 (21) 5.3 SSB测试包 (21) 4.2测试脚本 (22)

第1章测试定义 1.1测试背景 本次测试是建立在36节点GBase8a MPP集群数据库环境上,测试数据均为在其他负载的情况看下测得,能够比较客观的反应出GBase8a MPP集群数据库在该环境下的性能表现。 1.2测试目的 本次测试旨在评估GBase8a MPP集群数据库在串行、小查询并行、大查询并行、加载模式并行的场景下其的性能表现,以及评估在类场景下系统资源的使用情况。 1.3测试时间

金融大数据平台建设方案详细

二、大数据平台建设 (一)大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源,打破行业、部门之 间的信息壁垒,运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析,将数 据价值融入到金融之中,从而提升创新能力和产品服务能力。 主要包括以下三部分: 1.大数据分析基础平台 按照功能划分数据区,设计数据模型,在统一流程调度下,整合各类数据,同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起,形成基础数据体系,提供支撑经营管理的各类数据应用,支撑上层应用。 2.大数据应用系统 基于基础数据平台,持续建设各类数据应用系统,通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段,对丰富的大数据资源进行开发使用,并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营 管理活动,充分发挥大数据价值。 3.大数据管控 建立数据标准,提升数据质量,加强元数据管理能力,为平台建设及安全提供保障 (二)大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施,其设计、建设和系统实现过程中,应遵循如下指导原则: 经济性:基于现有场景分析,对数据量进行合理评估,确定大数据平台规模,后续根据实际情况再逐步优化扩

容。 可扩展性:架构设计与功能划分模块化,考虑各接口的开放性、可扩展性,便于系统的快速扩展与维护,便于第三方系统的快速接入。 可靠性:系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上,在技术服务和维护响应上同用户积极配合,确保系统的可靠;对数据指标要保证完整性,准确性。 安全性:针对系统级、应用级、网络级,均提供合理的安全手段和措施,为系统提供全方位的安全实施方案,确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性:涵盖结构化,半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践,使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求,引入对应大数据相关技术。 平台性:归纳整理大数据需求,形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦:大数据平台提供开放的、标准的接口,实现与各应用产品的无缝对接 (三)基础数据来源 1.银行内部大数据资源

大数据中心建设方案

工业产品环境适应性公共技术服务平台 信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 (4)产品环境适应性技术规范制定; 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成,即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联,大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 (1)测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕

处理、收费管理等全流程电脑信息化管理;同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 (2)实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理;实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输;实现主要试验场的远程视频监控。 (3)多方远程通讯 以广州为总部,实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯,提供异地账户登录,满足异地多方人员(如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等)开展影音交流和现场办公; 总体要求 (1)人机界面采用WINDOW界面,直观简单易学; (2)数据或信息一次录入,多系统共用; (3)人员身份识别; (4)检测报告唯一性识别; (5)不合格自动提醒报警; (6)短信通知,软件将重要事项,如不合格记录及时发送至指定人员手机上。 (7)数据溯源,所有修改行为均留记录; (8)提供多层密码、权限,避免越权操作

生产企业大数据平台建设项目建议书v

大数据平台建设项目建议书 目录 第一章、项目背景...................................... 第二章、项目思路...................................... 第三章、建设内容与方案................................ 第四章、时间进度...................................... 第五章、项目预算...................................... 第六章、企业效益及社会效益............................ 第七章、结论.......................................... 第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视,也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等: 调度系统,2015年公司共投资了175万元,按集团分步建设、逐步投入的规划,完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合,构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心,生产信息能够上至集团,下至车间的生产调度网络系统。 农务系统,2005年开始实施,经过多次升级,现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块,覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司,实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统,利用用友NC供应链系统,以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台,实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台,建立了公司对各直属厂工作的监督平台,总部可以实时对下属各公司的工作进行监督,实时对各公司的具体业务执行情况进行查看,及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效,但在实际应用过程中仍然存在一些较为显着的问题。

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