大数据平台交流PPT课件
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大数据平台技术实例教程【ch02】数据采集和大数据 PPT课件
互联网数据形式的不断丰富 和网络技术的不断发展，图 像、数据库、音频、视频、 多媒体等不同类型数据大量 出现，通用搜索引擎往往对 这些信息含量密集且具有一 定结构的数据无能为力，不 能很好地发现和获取它们。
01 03
02
通用搜索引擎的目标是实现 尽可能大的网络覆盖率，有 限的搜索引擎服务器资源与 无限的网络数据资源之间的 矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列 大数据平台技术实刚教程
01 数 据 采 集 和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加 工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。 研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式， 要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。 银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们 通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不 具备这样的天然条件。
05 07
06 08
NumPy
使用Python进行科学计算 所需的基础包。它提供了强 大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码 的工具及有用的线性代数、 傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并 从其页面中提取结构化数据， 还可用于从数据挖掘到监控 和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码 和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种 函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一 处，方便用户使用。
01 03
02
通用搜索引擎的目标是实现 尽可能大的网络覆盖率，有 限的搜索引擎服务器资源与 无限的网络数据资源之间的 矛盾将进一步加深。
第二章
数据采集和大数据
新工科建设之路·数据科学与大数据系列 大数据平台技术实刚教程
01 数 据 采 集 和 E T L
在数据库建设过程中有ETL的操作。ETL即在数据抽取过程中进行数据的加 工转换，然后加载到存储器中，常用工具有Kafka、Flume、Kettle等。 研究大数据、分析大数据的首要前提是拥有大数据。而拥有大数据的方式， 要么是自己采集和汇聚数据，要么是获取别人采集、汇聚、整理之后的数据。 银行、电商、搜索引擎等公司具备从事大数据分析的资源和条件，因为它们 通过业务系统积累了大量的业务数据和用户行为数据，而普通的IT公司并不 具备这样的天然条件。
05 07
06 08
NumPy
使用Python进行科学计算 所需的基础包。它提供了强 大的连维数组对象,集成 C/C++和FORTRAN代码 的工具及有用的线性代数、 傅里叶变换和随机数功能。
Scrapy
快速的高级Web爬行和Web 抓取框架，用于抓取网站并 从其页面中提取结构化数据， 还可用于从数据挖掘到监控 和自动化测试的各种用途。
开发工具JupyterNotebook
JupyterNotebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码 和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，方便研究和教学。在原始的 PythonShell与IPython中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料及各种 函数和类脚本包含在独立的文档中。JupyterNotebook能将这一切集中到一 处，方便用户使用。
大数据平台技术实例教程【ch11】数据应用篇 PPT课件
数据可视化
(1)从scikit-leam包中的datasets数据集中导入相关数据; (2)为了进一步对数据进行分析，需要将不同类别的数据提取出来。先设置空 的列表setosa_list>versicolor_list>verginica_list,再根据target属性 值对应的类别对数据进行提取，将各奖数据的结果分别放入对应的列表中； (3)以鸯尾花的花萼长度、花萼宽度为一组，花瓣长度、花瓣宽度为一组，画 出3类莺尾花的花萼长度和花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度的分布情况； (4)统计每类莺尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的平均值， 利用Matplotlib画出折线图。
数据集介绍
scikit-learn包中的datasets数据集提供了一些自带的小数据集，其中每个 数据集都是一个类似字典的对象。特征数据存储在data成员中，常见的有： • 莺尾花：load_iris() • 乳腺癌：load_breast_cancer() • 手写数字：load_digits() • 糖尿病：load_diabetes() • 波士顿房价：load_boston() • 体能训练：load_linnerud() • 图像数据：load_sample_Jmage(name)
在集群中安装相关依赖包，并使用JupyterNotebook运行可视化代码。 在Windows本地环境中安装相关依赖包，并使用PyCharm运行可视化
代码。
绘制折线图
绘制柱状图
ห้องสมุดไป่ตู้
绘制直方图
绘制散点图
绘制饼图
绘制极坐标图
绘制极坐标图
绘制热力图
绘制3D图
04
综合实例——鸢尾花 数据集的可视化分析
实验环境搭建
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
城市大数据平台ppt课件
数据共享 截止2月24日，已对智 慧城市6个项目组共享开 放23个数据服务接口，累 计提供41100次查询服务 。平均每天共享400万条 数据。
数据挖掘 截止2月24日，已在户 籍人口、流动人口、新房 交易、车辆、城管案件、 政务、智慧交通、GDP领 域分析主题40多个。
26
大数据项目案例——人口库项目
公共 服务
改善教育、医疗、交通、旅游 资源分配，指导就业
© ZTEsoft Technology Co.,Ltd. All rights reserved
大数据分析案例
20
大数据分析案例
21
大数据分析案例
22
大数据分析案例
✓ 百姓反映的事项共覆盖全区11个街道和10个乡镇，事项范围涵盖市政、水利、食品药品等19个领域。 ✓ 类似主题：12345市长热线、12366税务热线、12333社保热线、12315消费者热线，及对应的微博、微信公众账号。
8
市长云
应急
使用
决策…
数据服务总线平台
（流控、鉴权、监控、编排、路由）
注册
旅游
交通
……
废弃点对点连接 建立总线式连接 清晰化职能，标准化服务 统一交互协议 统一服务目录
大数据平台——数据服务总线模块
9
大数据平台——数据管理平台模块
10
大数据平台——大数据挖掘分析模块
流程化、可视化的灵感表达支撑 参数配置:灵活的定制能力
多个点的所有相关教育单位和 学校，将学生、教职员工、学
校、教育局等教育单位信息采
云计算平台
虚拟化
数据库集群
分布式并行计算 分布分式布文式件存存储储
集入库。并与太仓市人口库及 省市其他教育平台互联互通，
【最全】大数据ppt.优质PPT
含义：大数据(big data)：是指无法在可承
受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处 理的数据集合。从某种程度上说，大数据是数据分析 的前沿技术。
通俗含义：简言之，大数据就是从各种各样类
型的数据中，运用一定的方法快速获得有价值信息的
能力。
大数据的四个V特征
1 volume：海量化 2 Variety：多样化 3 Velocity：快速化 4 Value：价值密度低
大数据ppt
将从如下几个方面为大家介绍大 数 据 何为大数据？
1
2 技术核心？
安全威胁有哪些？ 3 4 现阶段应用？ 5 为何选址贵阳？
何为大数据？
首先来了解一下大数据到底有多大？
一组名为“互联网上一天”的数据告 诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容 可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940 亿封之多,相当于 两年的纸质信件数量;发出 的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂 志770年的文字量。一分钟内，微博推特上 新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱” 的浏览量超过600万……由此可见，大数据 不仅量大，而且更新快。
空气清新，达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限。 为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎事故，在货车上装有传感器、无线适配器和GPS。
大数据的核心技术： 例如实名注册一个社交网站后，用户信息将不再受用户本人支配，攻击者可通过攻击社交网站窃取用户信息。
大数据中用户无法知道数据的确切存放位置，用户对其个人数据的采集、存储、使用、分享无法有效控制。 网络服务提供商就是一朵云 如论坛、博客、微博等为黑客窃取个人信息提供了平台。 厂家可以通过产品的销售情况对产品的销售模式进行调整：如可以根据某款产品在各地的销售量情况可以适时调整供货量。 即从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取出我们想要的、或者有潜在价值的信息的过程。 一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万； 这其实就涉及到了数据的积累。
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术，实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序，从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口，获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗（如去除停用 词、特殊符号等）。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式，如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库，如MongoDB、 Cassandra、Redis等，并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库，并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具，支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等，提供强大的数 据可视化功能，可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化，对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显，如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展，为 行业转型升级提供有力支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3
2、建设目标 1、数据管理目标：建设统一的数据管控体系，对整个集团各个项目的数据进行集 中化管理，保障数据质量。 2、数据应用目标
➢ DaaS：Data as a Service，使数据管理集中化管理，让更多的用户无需去 注意底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据。 ➢ BIaaS：Business Intelligence as a service，提供一系列数据分析、数据可 视化组件，作为一种敏捷的BI服务为项目提供支撑。
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
11
数据存储架构
历 史 归 档 数 据
临 时 数 据 区
区
应用数据区 主题数据区
源数据区
索
沙
引
盘
数
演
据
练
区
区
12
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
13
1、数据治理过程中遇到的问题 在业务需求方面：缺乏企业级通用的业务规则。各业务部门制定自己的业务标准， 部门之间的标准常常有矛盾或相互混淆。 在数据质量方面：以满足功能应用为主，未形成企业级的整体数据架构设计，数 据共享上比较困难，数据冗余、数据完整性、数据合规性、数据一致性等问题突出； 在组织管控方面：针对数据质量管控提升，业务部门与信息部门之间未达成共识， 职责划分不清，标准规范不统一，未形成企业级统一的管理体系、管理规范和执行 流程。 在数据发现方面：各部门建设了大量的业务系统，信息资源数量多、门类广、分 布分散、信息不对称的特性，没有统一的机制进行资源的发现和定位。
数据质量问题处理 流程
数据资源目录发布 流程
数据服务申请流程
数据访问流程
数据安全控制流程
18
3、总体框架---技术平台
19
4、数据治理：数据标准管理 什么是数据标准化：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、 数据类型、复制规则等的定义基准，并提供运维这套数据标准成功的科学流程。 有哪些数据标准类型：术语标准、代码标准（代码集）、层次代码标准、规则标准、 引用分类标准 数据标准化的目标是什么：通过统一信息标准制定、发布使用、制度约束、系统控 制等手段，实现信息的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理， 提高信息化水平
OL AP分析
数据挖掘
全文检索
大数据基础平台
iPaaS
数据采集
数据清洗
数据服务
数据分发
数据库、文件、接口、协议适配
业务系统
APP应用
自动化运维
资源监控
事件管理
问题处理
运维服务
7
2、大数据平台关键技术
汇聚 存储
治理
分析
共享
数据适配 数据采集 数据清洗 数据校验
HDFS HBase 索引库
数据标准
即席分析
数据分析员 业务系统 数据管理员
5
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据汇聚 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
6
1、总体框架
数据应用
数据开放门户
平台管理门户
数据增值应用
业务应用
数据治理
数据标准 元数据
数据资源目录 数据质量监控
数据安全
数
据
分
析
即席分析
数据可视化
数据挖掘：通过数据挖掘工具分析结构化、非结构化数据， 通过数据模型挖掘隐藏的数据价值。
数据共享：访问数据平台汇聚的不同项目共享的数据。 数据分析：提供工具，实现数据的分析与可视化
数据管控：提供对数据标准、元数据、数据质量的管控体系 数据安全：对数据平台的数据进行安全访问控制和监控
决策层
业务人员
元数据
OLAP分析
数据资源目录 数据挖掘
数据质量
全文检索
数据安全
数据可视化
数据服务 数据分发 数据订阅
8
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据汇聚 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
9
数据汇聚过程
10
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
14
2、解决这些问题需要哪些手段？
我们需要一个尺度作为判断的依据来衡量 --- 建立数据标准体系 我们需要一个监测、报告、协助分析数据问题的系统 --- 数据质量管理 我们需要对数据问题的影响进行分析，对数据进行统一的版本管理和规范管理控 制 --- 元数据管理 我们需要有一套完整的定义、度量、分析、评估、执行的完整制度规范和流程 --管理规范和流程 我们需要业务人员、开发人员、数据管理员、数据治理人员等相关人员的通力合 作，各司其职对数据负责 --- 组织和角色职责 我们需要一种方式，对众多的分布分散的信息资源进行发现、定位和使用资源 --信息资源目录
数据治理制度规范
数据治理考核办法
数据 标准 管理
元数 据管 理
数据 质量 管理
数据 资源 目录
数据 安全 管理
数据标准需求管理 流程
数据标准制定流程
数据标准执行流程
数据标准维护流程
元数据需求管理流 元数据变更流程
数据质量需求管理 流程
数据质量核检定义 流程
数据质量问题排查 流程
数据 生产者
数据 使用者
✓理解数据标准、管理制度 ✓提出数据质量问题 ✓数据发现、定位、使用
数据治理
组织体系
✓执行数据标准化流程 ✓修复数据质量问题 ✓按照标准建设系统
数据 拥有者
数据 管理者
✓数据治理绩效评估 ✓日常数据管理维护 ✓数据安全防护
17
3、总体框架---制度流程
数据治理组织架构 与岗位职责
大数据平台交流
1
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据汇聚 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
2
1、总体思路 以大数据支撑平台建设为核心，为后续数据应用提供有力支撑 建立数据管控体系，汇聚集团所有数据，通过数据治理手段保障数据质量 提供一系列数据应用支撑组件，为项目人员、业务分析人员、数据分析员提供 可视化的数据应用机制。 以大数据平台为中心，建立系统之间的共享协同机制 选取一到两类示范业务作为试点，展示大数据平台的魅力
4
3、不同用户对数据平台的关注点
仪表盘：通过图表的方式对关键指标数据进行展示，为领导 决策提供直观的数据支持。 报表：按照预定义的格式，在线查询报表 即席查询：通过即席查询工具或者自定义SQL方式，完成业 务信息的检索 多维分析：从多个维度灵活组合进行分析，提供上下钻取等 信息检索：对文档数据进行全文搜索
15
3、数据治理框架
组织架构
数据生产者 数据使用者 数据管理者 数据拥有者
制度流程
数据治理基本制度 数据治理管理办法 数据治理实施细则 数据治理管控流程
技术平台
支持
数据标准管理 元数据管理
数据质量管理
资源目录体系
16
3、总体框架---人员组织
✓数据标准核对 ✓数据质量初审 ✓数据质量绩效执行
2、建设目标 1、数据管理目标：建设统一的数据管控体系，对整个集团各个项目的数据进行集 中化管理，保障数据质量。 2、数据应用目标
➢ DaaS：Data as a Service，使数据管理集中化管理，让更多的用户无需去 注意底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据。 ➢ BIaaS：Business Intelligence as a service，提供一系列数据分析、数据可 视化组件，作为一种敏捷的BI服务为项目提供支撑。
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
11
数据存储架构
历 史 归 档 数 据
临 时 数 据 区
区
应用数据区 主题数据区
源数据区
索
沙
引
盘
数
演
据
练
区
区
12
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
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1、数据治理过程中遇到的问题 在业务需求方面：缺乏企业级通用的业务规则。各业务部门制定自己的业务标准， 部门之间的标准常常有矛盾或相互混淆。 在数据质量方面：以满足功能应用为主，未形成企业级的整体数据架构设计，数 据共享上比较困难，数据冗余、数据完整性、数据合规性、数据一致性等问题突出； 在组织管控方面：针对数据质量管控提升，业务部门与信息部门之间未达成共识， 职责划分不清，标准规范不统一，未形成企业级统一的管理体系、管理规范和执行 流程。 在数据发现方面：各部门建设了大量的业务系统，信息资源数量多、门类广、分 布分散、信息不对称的特性，没有统一的机制进行资源的发现和定位。
数据质量问题处理 流程
数据资源目录发布 流程
数据服务申请流程
数据访问流程
数据安全控制流程
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3、总体框架---技术平台
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4、数据治理：数据标准管理 什么是数据标准化：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、 数据类型、复制规则等的定义基准，并提供运维这套数据标准成功的科学流程。 有哪些数据标准类型：术语标准、代码标准（代码集）、层次代码标准、规则标准、 引用分类标准 数据标准化的目标是什么：通过统一信息标准制定、发布使用、制度约束、系统控 制等手段，实现信息的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理， 提高信息化水平
OL AP分析
数据挖掘
全文检索
大数据基础平台
iPaaS
数据采集
数据清洗
数据服务
数据分发
数据库、文件、接口、协议适配
业务系统
APP应用
自动化运维
资源监控
事件管理
问题处理
运维服务
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2、大数据平台关键技术
汇聚 存储
治理
分析
共享
数据适配 数据采集 数据清洗 数据校验
HDFS HBase 索引库
数据标准
即席分析
数据分析员 业务系统 数据管理员
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一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据汇聚 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
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1、总体框架
数据应用
数据开放门户
平台管理门户
数据增值应用
业务应用
数据治理
数据标准 元数据
数据资源目录 数据质量监控
数据安全
数
据
分
析
即席分析
数据可视化
数据挖掘：通过数据挖掘工具分析结构化、非结构化数据， 通过数据模型挖掘隐藏的数据价值。
数据共享：访问数据平台汇聚的不同项目共享的数据。 数据分析：提供工具，实现数据的分析与可视化
数据管控：提供对数据标准、元数据、数据质量的管控体系 数据安全：对数据平台的数据进行安全访问控制和监控
决策层
业务人员
元数据
OLAP分析
数据资源目录 数据挖掘
数据质量
全文检索
数据安全
数据可视化
数据服务 数据分发 数据订阅
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一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据汇聚 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
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数据汇聚过程
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一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
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2、解决这些问题需要哪些手段？
我们需要一个尺度作为判断的依据来衡量 --- 建立数据标准体系 我们需要一个监测、报告、协助分析数据问题的系统 --- 数据质量管理 我们需要对数据问题的影响进行分析，对数据进行统一的版本管理和规范管理控 制 --- 元数据管理 我们需要有一套完整的定义、度量、分析、评估、执行的完整制度规范和流程 --管理规范和流程 我们需要业务人员、开发人员、数据管理员、数据治理人员等相关人员的通力合 作，各司其职对数据负责 --- 组织和角色职责 我们需要一种方式，对众多的分布分散的信息资源进行发现、定位和使用资源 --信息资源目录
数据治理制度规范
数据治理考核办法
数据 标准 管理
元数 据管 理
数据 质量 管理
数据 资源 目录
数据 安全 管理
数据标准需求管理 流程
数据标准制定流程
数据标准执行流程
数据标准维护流程
元数据需求管理流 元数据变更流程
数据质量需求管理 流程
数据质量核检定义 流程
数据质量问题排查 流程
数据 生产者
数据 使用者
✓理解数据标准、管理制度 ✓提出数据质量问题 ✓数据发现、定位、使用
数据治理
组织体系
✓执行数据标准化流程 ✓修复数据质量问题 ✓按照标准建设系统
数据 拥有者
数据 管理者
✓数据治理绩效评估 ✓日常数据管理维护 ✓数据安全防护
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3、总体框架---制度流程
数据治理组织架构 与岗位职责
大数据平台交流
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一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据汇聚 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
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1、总体思路 以大数据支撑平台建设为核心，为后续数据应用提供有力支撑 建立数据管控体系，汇聚集团所有数据，通过数据治理手段保障数据质量 提供一系列数据应用支撑组件，为项目人员、业务分析人员、数据分析员提供 可视化的数据应用机制。 以大数据平台为中心，建立系统之间的共享协同机制 选取一到两类示范业务作为试点，展示大数据平台的魅力
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3、不同用户对数据平台的关注点
仪表盘：通过图表的方式对关键指标数据进行展示，为领导 决策提供直观的数据支持。 报表：按照预定义的格式，在线查询报表 即席查询：通过即席查询工具或者自定义SQL方式，完成业 务信息的检索 多维分析：从多个维度灵活组合进行分析，提供上下钻取等 信息检索：对文档数据进行全文搜索
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3、数据治理框架
组织架构
数据生产者 数据使用者 数据管理者 数据拥有者
制度流程
数据治理基本制度 数据治理管理办法 数据治理实施细则 数据治理管控流程
技术平台
支持
数据标准管理 元数据管理
数据质量管理
资源目录体系
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3、总体框架---人员组织
✓数据标准核对 ✓数据质量初审 ✓数据质量绩效执行