IBM大数据实时处理与精准分析 数据质量解决方案
ibmsvc实施方案
ibmsvc实施方案ibmsvc（IBM Service Virtualization for Cloud）是一种基于云计算的服务虚拟化解决方案，旨在帮助企业加速应用程序的开发和测试过程，降低成本，提高效率。
本文将介绍ibmsvc的实施方案，包括实施前的准备工作、实施过程中的注意事项以及实施后的优化和管理。
一、实施前的准备工作在进行ibmsvc的实施前，首先需要进行详细的需求分析，了解业务流程和系统架构，明确实施的目标和范围。
同时，需要评估现有的IT基础设施和资源，确定是否满足ibmsvc的部署要求。
另外，还需要制定详细的实施计划，包括人员安排、时间节点、风险评估等内容。
二、实施过程中的注意事项在实施过程中，需要注意以下几个方面：1. 系统集成：ibmsvc需要与现有的系统进行集成，因此需要确保各个系统之间的兼容性和稳定性，避免出现数据不一致或者系统故障的情况。
2. 安全性保障：在实施过程中，需要严格控制访问权限，确保敏感数据不被泄露，同时需要加强系统的安全防护措施，防范潜在的安全威胁。
3. 性能优化：实施过程中需要对系统进行性能测试和优化，确保ibmsvc能够满足业务需求，并且在高负载情况下保持稳定运行。
4. 人员培训：在实施完成后，需要对相关人员进行培训，使其熟悉ibmsvc的操作和管理，提高系统的可用性和稳定性。
三、实施后的优化和管理实施完成后，需要进行系统的优化和管理，包括以下几个方面：1. 运维管理：建立完善的运维管理体系，确保系统能够持续稳定运行，及时处理各类故障和问题。
2. 性能监控：建立性能监控体系，对系统的各项指标进行实时监测，及时发现并解决性能问题。
3. 安全管理：加强系统的安全管理，定期进行安全漏洞扫描和修复，防范潜在的安全威胁。
4. 系统优化：定期对系统进行优化，包括数据库清理、系统调优等工作，提高系统的性能和稳定性。
总结ibmsvc的实施是一个复杂的过程，需要充分的准备和周密的计划，同时需要注重系统的安全性和稳定性。
IBM数据
IBM ：地方政府信息整合解决方案概述省市两级分布的纵向系统之间数据共享与交换困难，这是很多政府机构或面临的难题。
重要数据无法共享或交换，进而导致数据不一致或重复，造成缺乏可比数据，缺乏分析、缺乏管理，影响管理决策的效率和准确性。
由于现有系统数据多、复杂性大，以上的挑战很难通过推倒重来、简单地建立新系统的传统思路进行解决。
必须从整体架构平台的角度出发，一方面最大限度地利用现有的数据资源，另一方面应避免未来新的系统面临类似的问题。
本文讨论和分析了信息整合的数据分布模式，在介绍纵向信息整合中采用的IBM信息整合关键技术基础上，提出了分阶段实施的省市两级纵向信息整合方案。
数据分布模式数据是否集中，怎样做数据集中，也就是按照什么样的数据分布来进行信息整合，往往是省市两级信息整合中用户最先关注的问题。
采用IBM信息整合技术，提供三种数据分布模式供用户选择，分别为数据物理集中、逻辑集中而数据物理分布，以及逻辑集中与数据物理集中相结合。
这三种模式各有所长，有着各自的适用范围和实施特点，需要根据整合所服务的具体的业务和业务的分布情况来判断和选择。
如下图所示：数据分布模式的选择数据物理集中将全部数据放在一起，由一个统一的数据库服务器来管理，实现数据统一访问，访问效率最优，适合大数据量查询访问的决策分析等。
缺陷是如果新数据产生在别的业务系统（如决策分析业务数据物理集中，而新数据产生在生产系统中），则可访问数据的实时性差。
另外，若通过实施数据物理集中来整合现有业务，往往风险大、时间长。
逻辑集中而数据物理分布适用于业务系统分布在多个地方，由统一的整合平台实现各物理分布之间的数据共享，可实时访问分布在各处的数据。
缺陷是访问效率受到网络传输能力的局限，不适合长事务。
实施速度快，从数据层整合对原有业务系统影响小，能够降低实施风险。
逻辑集中与数据物理集中相结合这种模式结合了逻辑集中与物理集中的优势，可以在实施初期采用逻辑整合，快速实现统一访问和数据共享，对访问量大、实时性要求不高的数据逐步实现物理集中，从而提高访问效率。
大数据4v
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2001年，高德纳分析员道格·莱尼在一份与其2001年的研究相关的演讲中指出，数据增长有三个方向的挑战和机遇：量（Volume），即数据多少；速（Velocity），即资料输入、输出的速度；类（Variety），即多样性。
在莱尼的理论基础上，IBM提出大数据的4V特征？得到了业界的广泛认可。
第一，数量（Volume），即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，多样性（Variety），即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；第三，速度（Velocity），即处理速度快；第四，真实性（Veracity），即追求高质量的数据。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据平台数据管控整体解决方案
大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。
随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。
本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。
数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。
数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。
对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。
数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。
制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。
大数据十大经典案例
07
大数据经典案例六：沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商，拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况，沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素，沃尔玛能够预测各 分店的商品需求，从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率，减少了 滞销和缺货现象，还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一：Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二：亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四：阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五：腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六：沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七：Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整，有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略，缩 短了配送时间，提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本，提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度，增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎，每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术，谷歌能够实时分析用户搜索行 为，提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法，提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统， 将海量数据分散存储在多 个节点上，确保数据可靠 性和可扩展性。
智慧楼宇IBMS信息化管控平台建设总体解决方案
安装和配置所需的操作系统、数据库、中间件和其他 软件。
部署方式
采用分布式部署或集中式部署，以满足不同规模和需 求的智慧楼宇。
系统部署实施
部署计划
制定详细的部署计划，包括时间表、人员分 工和任务安排。
系统上线
完成部署后进行系统集成和调试，确保系统 稳定运行。
数据迁移
将旧系统数据迁移至新平台，确保数据完整 性和连续性。
有利于提升楼宇的安全保障 能力和应急响应能力，保障 人员和财产安全。
02
智慧楼宇IBMS信息化管控平台 需求分析
需求调研
调研目标
明确智慧楼宇IBMS信息化管控平台的建设目标， 为后续需求分析和设计提供依据。
调研内容
收集楼宇内各部门、各系统的业务需求和数据需 求，了解现有系统的运行状况和存在的问题。
智慧楼宇IBMS信息化管控平 台建设总体解决方案
汇报人： 2024-01-09
目录
• 智慧楼宇IBMS信息化管控平 台概述
• 智慧楼宇IBMS信息化管控平 台需求分析
• 智慧楼宇IBMS信息化管控平 台设计
目录
• 智慧楼宇IBMS信息化管控平 台开发与实现
• 智慧楼宇IBMS信息化管控平 台测试与部署
易用性
界面设计友好，操作简单易懂，方便用户快 速掌握系统的使用方法。
03
智慧楼宇IBMS信息化管控平台 设计
系统架构设计
架构概述
智慧楼宇IBMS信息化管控平台采用分 层架构设计，包括数据采集层、数据 处理层、应用层和展示层。
01
02
数据采集层
负责收集楼宇内各种设备、传感器等 的数据，包括环境参数、设备运行状 态等。
报表与可视化
智能化集成管理系统(IBMS)解决方案
智能化集成管理系统（IBMS）解决方案一、概述1.1 系统简述IBMS智能化集成管理平台（以下简称IBMS平台）是该项目智能化系统的上层建筑，是该项目中所有智能化子系统的大脑，扮演着沟通者、监护者、管理者与决策者的角色。
它利用标准化/或非标准化的通讯接口将各个子系统联接起来，共同构建一个全设备、全空间、全时域、全过程的有机整体。
它通过统一的平台，实现对各子系统进行全程集中检测、监视和管理，同时将所有子系统的数据收集上来，存储到统一的开放式关系数据库当中，使各个原本独立的子系统，可以在统一的IBMS平台上互相对话，做到充分数据共享。
IBMS平台采用模块化架构，每个模块既可以完成相应的功能，每个模块即可独立完成相应的单一功能操作，又可与其它模块配合完成更加复杂的联合功能操作。
在办公楼的智能集成管理系统项目中的智能系统集成平台作为核心软件，有机地将各个子系统整合起来，集中监控，统一管理，使它们协调工作，共同为办公楼创造一个舒适、便捷、绿色、安全的办公、购物、休闲环境。
在办公楼的智能集成管理系统项目中，我司将充分考虑项目每一项目前具体需求，同时兼顾未来发展，IBMS集成管理平台预留其他系统接口功能，以便该项目后期项目子系统及其他的分站可接入IBMS集成管理平台主系统。
充分发挥IBMS的特点与优势，使得IBMS一次投入，终身享用。
1.2 设计目标1.2.1 扁平结构IBMS在确保能够与各种常用标准化数据通讯接口可靠进行数据交换的同时，又能利用特有的专利技术（规约适配器）与各类标准/或非标数据通讯接口直接进行对话，完成其与各子系统的信息交换和通讯协议转换。
尽量将整个系统结构扁平化，减少数据通讯的中间环节，提高数据通讯速度与可靠性，降低故障率。
1.2.2 集中协调IBMS把各种子系统集成为一个“有机”的统一系统，实现五个方面的功能集成：所有子系统信息的集成和综合管理，对所有子系统的集中监视和控制，全局事件的管理，流程自动化管理。
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常见数据质量问题
数据不完整
关键ID 缺少，或者明 显位数不符；
部分辅助信息的代码不 规范很多是文本描述；
历史数据保留期限不一 致。
数据 不完整
数据 不一致
数据质量表现
数据不一致
相关联业务系统数 据不同步；
不同系统之间描述 同一业务问题的数据 定义存在差异。
数据逻辑错误 违反业务规则 违反业务代码定义
8
Information Analyzer 功能?
• 源系统分析
Table & Primary KeyTaAbnlaely&sPisrimary Key Analysis
• Column analysis
Column Analysis
• Table analysis
Source 2
• Primary Key analysis • Foreign Key analysis
标准化 & 清洗
•InfoSphere QualityStage •InfoSphere MDM
监控 & 管理
•InfoSphere Information Analyzer •InfoSphere Meta Data Workbench
数据质量剖析：InfoSphere Information Analyzer
Information Server – Data Quality
清洗数据，监控数据质量，将数据资产变为可信赖的信息
分析数据，清洗数据并控制数据质量
分析
利用源数据分析了解您的问题 自动发现关键数据和隐藏的数据关系
清洗
分析，标准化，匹配，存留数据 最广泛以及定制化的解决方案
控制和监控数据质量
在任意位置跨系统的访问和监控你的数据质 量（数据库或数据流） 通过独一无二的功能优化数据质量指标，以
•Current-to-Prior Comparison •Content & Structural Variation
基于业务规则的数据质量分析
Exames below 0.
Director Metadata Workbench
元数据管理
大数据质量
BigInsights BigQuality
Blueprint Director Discovery Information Analyzer QualityStage Information Services
Data Profiling: Cross Table Analysis
•Foreign Key Relationships •Referential Integrity •Cross-Domain Relationships •Data Redundancy
Data Profiling: Baseline Analysis
未能及时发现问题将花费 10 到 100 倍成本解决上游遗留下来问题
数据质量管理
剖析和定义
•InfoSphere Discovery •InfoSphere Data Architect •InfoSphere Business Glossary •InfoSphere Information Analyzer
IBM 数据质量解决方案
何应龙
大数据整合及大数据质量管理
主要组成部分
大数据整合
BigInsights BigIntegrate
Blueprint Director Discovery Data Architect FastTrack Data Click DataStage Change Data Delivery Information Services
What is it? 用于企业数据源的数据剖析、分析和监控工具
• 数据剖析 • 数据质量监控
What does it do? 分析数据源，揭示信息的结构、内容和质量
• 发现缺失、不准确和不一致的数据 •贯穿生命周期监控数据质量 Who uses it? 商业和数据分析员、数据质量专员、数据架构师和数据管理员、 数据集成项目领导和实施人员。
Source 1
• Duplicate analysis
• 规则分析
• 建立和执行多种层面的规则 （通过规则、记录和模式）
Foreign Key & Duplicate Analysis
Foreign Key & Duplicate Analysis
• 运行调度机制
• 产生各种类分析报告
Information Analyzer 自动剖析
数据逻 辑错误
数据 有错误
数据有错误 重复数据记录 冗余数据 非法键值
痛苦之处 – 脏数据带来的代价
83% 数据整合项目不能按时 完成或失败
调整和重做增加 成本
使用人缺乏信心
不准确或不完整数据是导致BI 和CRM项目失败的主要原因
25% 时间浪费 在对“坏”数据作
澄清处理
失去商机
数据质量较差导致公司每年 花费 $6110 亿
•Domain Values & Validation •Data Classification •Data Properties •Formats
Data Profiling: Table Analysis
•Primary Keys (single or multicolumn) •Key Duplicates
数据源分析 - 多功能数据档案轮廓内容 分析：
定义& 元数据术语 对分析结果或分析行动作
注释说明 数据结构属性评估 从域、格式和重要识别对
数据冗余作评估
- 交付分析结果：
报告 可共享元数据 发布分析结果
•关键分析数据的完整图形 支持和显示
•潜在问题进行了标记，便 于识别
•识别和分类数据的算法
Data Profiling: Column Analysis
Director Metadata Workbench
Information Governance Catalog
Blueprint Director Discovery Data Architect Information Services
Director Metadata Workbench