数据共享平台相关技术与应用
数据共享平台的设计与实现
数据共享平台的设计与实现随着信息技术的发展，数据已经成为企业和政府在决策中的重要组成部分。
然而，数据的价值不仅在于获取，更在于共享。
企业之间，政府之间，甚至跨国界的组织之间，数据的共享已经成为提高效率和效益的重要手段。
在这样的前提下，数据共享平台应运而生。
1. 数据共享平台的基本功能数据共享平台是为了让各个组织间可以互相拥有和共享数据而设计的。
其基本功能如下：（1）数据集成：即将来自不同来源的数据进行整合和清洗，形成完整、准确、可用性高的数据。
（2）数据管理：对上述整合和清洗后的数据进行分类、存储、管理和权限设置，防止用户未经许可访问和操作数据。
（3）数据共享：实现数据的共享、分发和调用，以便不同组织能够共同参与分析和决策。
（4）数据分析：提供数据分析工具和技术，方便用户在数据平台上进行数据分析、建模和预测等操作。
2. 下面，我们从技术和安全两个方面来讨论数据共享平台的设计与实现。
（1）技术方面如何设计一个高效、易用且稳定的数据共享平台是制约其发展的主要问题。
为此，我们需要从以下几个方面进行设计：1）平台架构：数据共享平台在设计时需要考虑平台的性能、扩展性、容错性和安全性等。
因此，平台的架构是非常重要的。
可采用类似分布式的架构方式进行设计，比如将平台分成多个独立的模块，并使用REST API来实现各个模块间的通信。
2）数据存储：平台需要能够对大数据进行存储、管理和访问。
因此，可以采用分布式文件系统（比如Hadoop），并建立数据仓库，实现数据的存储和访问。
3）数据加工：数据平台需要能够对数据进行加工，包括ETL和数据清洗等。
为此，可采用Apache Spark等大数据处理工具，以加快数据处理速度和提高数据准确性。
4）数据分析：为了方便用户进行数据分析、建模和预测等操作，数据平台需要提供可视化分析工具。
同时，可使用机器学习或者深度学习等技术，对数据进行模型构建和预测分析。
（2）安全方面随着数据共享平台的应用越来越广泛，越来越多的人开始担心数据的安全性问题。
数据共享交换平台解决方案
数据加密存储
对敏感数据进行加密存储 ，即使数据被非法获取， 也无法被轻易解密和利用 。
数据存储安全
存储设备安全
确保存储设备的安全，对存储设备进行物理 保护，防止未经授权的访问和窃取。
数据备份与恢复
建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据 不会因为意外情况而丢失。
数据存储加密
对存储数据进行加密处理，确保数据在存储 过程中的机密性和完整性。
，提高风控和授信能力。
征信数据共享
02
平台支持各类征信机构的数据共享，促进征信行业的健康发展
。
跨境金融数据交换
03
平台支持跨境金融数据的安全、高效交换，促进国际金融合作
。
其他领域的数据共享交换
01
02
03
医疗数据共享
平台支持医疗机构之间的 数据共享，促进医疗行业 的协同发展。
教育数据共享
平台支持教育机构之间的 数据共享，提升教育教学 的质量和效率。
通过数据共享交换平台，企业各部门可以快速 获取所需数据，提高工作效率。
供应链数据共享
平台支持企业与供应商、客户之间的数据共享 ，提升供应链的协同效率。
数据分析与决策支持
平台提供数据分析工具，帮助企业进行数据驱动的决策。
金融数据共享交换
金融机构之间的数据共享
01
通过数据共享交换平台，金融机构可以获取更全面的金融数据
根据技术架构
可分为基于云计算的数据共享交换平台和基于传统架 构的数据共享交换平台。
03
数据共享交换平台解决方案
解决方案的概述
数据共享交换平台解决方案是一种用于实现不同组织或机构之间数据共享 和交换的系统。
该解决方案旨在提供一种安全、可靠、高效的数据交换方式，以促进跨组 织的数据共享和业务协同。
网络数据共享管理技术在数据共享平台构建中的应用(十)
网络数据共享管理技术在数据共享平台构建中的应用随着互联网的迅猛发展，信息时代已经深深影响了我们的生活方式，其中网络数据共享管理技术则成为了信息化的重要组成部分。
在这场信息化浪潮中，数据共享平台的构建成为了一个不可或缺的环节。
而网络数据共享管理技术的应用，则为数据共享平台的构建提供了强有力的支撑。
一、数据共享平台的重要性首先，我们来谈一谈数据共享平台的重要性。
在当今社会，各个领域都需要进行大量的数据共享，比如医疗、金融、教育等。
通过数据共享平台，不同机构和个人可以方便地共享自己的信息和数据，从而实现更高效的资源整合和协同工作。
此外，数据共享平台还可以促进信息共享和互联互通，为社会的发展和进步提供了有力的支持。
二、网络数据共享管理技术的作用网络数据共享管理技术是指利用网络技术对数据进行管理和共享的一种技术手段。
它可以帮助数据共享平台实现数据的安全可控共享，提高数据的利用效率，降低数据处理的成本，同时保护数据的隐私和安全。
在数据共享平台的构建中，网络数据共享管理技术起到了至关重要的作用。
首先，网络数据共享管理技术可以帮助数据共享平台实现数据的安全共享。
通过对数据进行加密、访问控制和审计追踪等手段，可以有效保护数据的安全，防止数据泄露和滥用。
这对于一些敏感数据的共享来说尤为重要，比如医疗、金融等领域的数据。
其次，网络数据共享管理技术可以提高数据的利用效率。
通过数据共享平台，不同机构和个人可以方便地获取到所需的数据资源，从而避免了重复采集和处理数据的工作，提高了数据的利用效率，降低了数据处理的成本。
另外，网络数据共享管理技术还可以保护数据的隐私和安全。
在数据共享平台中，用户可以根据自己的需求，对数据进行隐私保护和访问控制，从而保护自己的信息安全，防止未经授权的访问和使用。
三、网络数据共享管理技术的应用案例下面我们来看一些网络数据共享管理技术在数据共享平台构建中的应用案例。
以医疗行业为例，随着信息化的推进，各医疗机构之间需要进行大量的医疗数据共享。
资源共享平台的技术创新与运营模式
资源共享平台的技术创新与运营模式随着信息技术的飞速发展，互联网的普及，资源共享平台已经成为了人们分享、交流信息、知识和技能的最主要方式之一。
资源共享平台可以帮助人们享受更为便捷、快捷的服务，同时也能够让人们更加高效、简单地解决问题。
而在资讯共享平台的构建过程中，技术创新和运营模式则是至关重要的两个方面。
一、技术创新是资源共享平台不可或缺的元素技术创新，是资源共享平台建设的核心要素之一。
当代资源共享平台，应该借鉴先进的技术创新和科技运用，在交流、分享、传播信息的过程中，提高共享效率和体验。
具体而言，技术创新的应用包括但不限于以下几个方面。
1、大数据技术的应用在资源共享平台的设计中，大数据技术的应用起到了至关重要的作用。
大数据平台首先要有一个完善的数据管理和分析的系统，这样可以让平台在运转过程中可以获得大量、高效、准确的数据信息。
利用大数据的分析，可以制定更加科学和合理的规划和政策决策，实现平台的最大利用效益，同时也能够提高公司和用户的决策能力。
2、人工智能的运用近代资源共享平台不仅从不断积累的数据信息中加强了自身技术创新能力，同时不断吸纳了人工智能的发展成果，让平台拥有更加高效的决策能力，并且更加贴近用户的使用需求。
通过在平台建设中应用人工智能的控制，可以有针对性地扩大传播范围，更直接地与用户进行互动和沟通，更加深入地了解用户的决策需求，进一步优化共享服务的品质。
二、运营模式的改进是平台发展的突破口在技术创新之外，平台的运营模式也是资源共享平台不可或缺的元素之一。
新型的平台运营模式，意味着企业创新思路和商业模式的重构，能够挖掘出新的商业机会，更高效的转变管理方式进而实现可持续的发展。
1、智能化运营管理模式智能化运营管理模式，能够实现对用户需求的备忘、存储、分析等工作，为用户提供更加精准、高效的服务。
这样，共享平台就可以更自然、更便捷、更准确地了解用户需求，快速响应用户，提高交互体验，满足用户的需求。
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究
公共数据融合与共享平台的构建及其应用研究随着信息技术的快速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。
大量的数据正在被产生、收集和存储，同时也面临着被滥用、泄露的风险。
在这个背景下，如何实现公共数据的融合与共享成为了摆在我们面前的一道难题。
本文主要介绍公共数据融合与共享平台的构建，以及与之相关的应用研究。
一、公共数据融合与共享平台的构建公共数据融合与共享平台是指基于互联网、云计算等技术手段，建立起一个能够集中管理、统一规范、安全可靠地存储和共享各类公共数据的平台。
这个平台能够集成来自不同行业、不同部门的数据，提供一站式的数据服务，在数据质量保障的基础上，通过数据开放、标准化、互联互通等方式，促进各方数据资源的互联互通、高效利用。
公共数据融合与共享平台的构建需要考虑以下几个方面的因素：1. 数据标准化由于来自不同行业、不同领域的数据具有各自的特点和技术要求，因此需要对这些数据进行统一的标准化处理，包括数据格式、元数据等方面。
只有数据标准化了，才能够实现数据的互联互通、共享利用。
2. 数据安全随着数据的集中存储和管理，数据安全问题也变得尤为重要。
数据加密、权限管理、备份恢复等技术手段需要得到充分的考虑和应用，以确保数据的全面保护。
3. 数据质量公共数据平台的数据质量直接影响到其应用价值和用户信任度。
对于数据的采集、验证、清洗、处理等环节，需要建立完善的检测体系和质量评价机制，严格把关数据的质量。
4. 数据应用构建公共数据平台不是一个目的，而是为了更好地促进数据应用。
平台需要提供数据查询、分析、挖掘、可视化等多种功能，支持多种数据挖掘和分析技术，以满足广泛的数据应用需求。
二、公共数据融合与共享平台的应用研究随着公共数据平台的逐渐完善，其应用研究也在不断深化。
以下是一些典型的应用场景：1. 国土资源信息查询国土资源信息是关系到国家重要利益和民众切身利益的关键信息之一。
公共数据平台可以将国土资源信息进行标准化处理，建立相关的查询接口，以方便广大群众进行在线查询。
气象数据共享平台的构建与应用研究
气象数据共享平台的构建与应用研究在当今数字化和信息化的时代，气象数据的重要性日益凸显。
气象数据不仅对于天气预报、气候研究等专业领域至关重要，还在农业生产、交通运输、能源供应等众多与人们日常生活息息相关的领域发挥着关键作用。
为了更好地利用和管理这些宝贵的数据资源，构建一个高效、便捷、准确的气象数据共享平台成为了必然的需求。
一、气象数据共享平台的需求分析气象数据具有多样性、复杂性和大规模性的特点。
它包括了气温、气压、湿度、风速、风向、降雨量等多种观测数据，以及通过数值模拟和预测生成的各类气象产品。
不同的用户群体，如气象部门、科研机构、企业和普通公众，对气象数据的需求和使用目的也各不相同。
气象部门需要实时、准确的气象数据来进行天气预报和灾害预警，以保障公众的生命财产安全。
科研机构则更关注长时间序列的气象数据，用于气候研究和模型验证。
企业可能会根据气象数据来优化生产计划，例如农业企业根据天气情况安排种植和收获，能源企业根据气象条件调整能源供应策略。
普通公众则希望能够方便地获取与日常生活相关的气象信息，如出行时的天气状况。
因此，气象数据共享平台需要具备以下功能：1、数据整合与管理：能够整合来自不同来源、不同格式的气象数据，并进行有效的管理和存储。
2、数据检索与查询：提供便捷的检索和查询功能，使用户能够快速找到所需的数据。
3、数据处理与分析：具备一定的数据处理和分析能力，帮助用户对数据进行初步的加工和解读。
4、数据可视化：以直观的图表、地图等形式展示气象数据，便于用户理解和使用。
5、用户权限管理：根据用户的身份和需求，设置不同的访问权限和数据使用权限。
6、数据更新与维护：确保数据的及时性和准确性，定期进行数据更新和维护。
二、气象数据共享平台的构建技术1、数据库技术选择合适的数据库管理系统是构建气象数据共享平台的基础。
关系型数据库如 MySQL、Oracle 等常用于存储结构化的气象数据，而NoSQL 数据库如 MongoDB、Cassandra 等则适用于处理大规模的非结构化或半结构化数据。
公共数据共建共享平台平台解决方案
公共数据共建共享平台平台解决方案随着信息技术的发展和数据的爆炸式增长，公共数据共建共享成为一种趋势和需求。
公共数据是指由政府、企业、学术机构等机构或组织产生的与公共利益相关的数据，如交通数据、气象数据、人口数据等。
在传统的数据管理模式下，这些数据往往被各方片面地看作是自己的私有资源，难以实现有效利用和共享。
因此，建立一套公共数据共建共享平台的解决方案就显得尤为重要。
首先，为了建立公共数据共建共享平台，需要支持该平台的基础设施和技术架构。
这包括数据存储和管理系统、数据传输和交换系统以及数据分析和挖掘系统等。
这些系统需要在安全性、可靠性和可扩展性等方面做好设计和实现，确保公共数据的安全性和有效性。
其次，建立公共数据共建共享平台还需要制定一系列政策和法律法规，保障公共数据的合法性和规范性。
这包括数据共享协议、数据授权机制、数据隐私保护等。
政府需要制定相关政策，鼓励和引导各方主动参与到公共数据共建共享平台中，并明确各方的权利和义务。
第四，建立公共数据共建共享平台需要推进数据开放和开放数据的文化建设。
政府和机构需要树立数据开放与共享的理念，鼓励和支持各方参与到数据共建共享平台中。
同时，需要建立相应的奖惩机制，激励和引导各方主动贡献和共享数据。
第五，公共数据共建共享平台还需要建立一个有效的数据治理机制。
这包括数据的采集、清洗、整合、分析和应用等环节。
政府和机构需要制定相应的数据管理规范和流程，确保公共数据的质量和可信度。
第六，为了更好地推进公共数据共建共享平台的建设，需要建立一个统一的数据发布和共享平台。
这个平台可以集中管理和发布公共数据，方便各方获取和使用数据。
同时，还可以提供数据查询、数据分析和数据挖掘等功能，提高数据的利用价值。
最后，为了推动公共数据共建共享平台的建设和发展，需要开展相关的培训和推广活动。
政府和机构可以组织数据的培训和技术交流活动，提高各方对公共数据共建共享平台的认识和理解。
同时，还可以设立相关的奖励机制，鼓励和激励各方参与到公共数据共建共享平台中。
元数据技术在数据共享平台中的应用
随 着 信 息 技 术 的 不 断 发 展 以 及 人 们 对 信 息 共 享 的
迫 切 需 求 ， 数 据 技 术 被 应 用 于 更 多 的领 域 。 为 了 适 应 元
１ 元 数 据 技 术
１ １ 元 数 据 定 义 ．
网 络 环 境 下 信 息 资 源 共 建 共 享 的 需 求 ， 数 据 的 研 究 成 元 为 一 个 热 点 。 国外 关 于 元 数 据 研 究 已经 很 成 熟 ， 内 的 国 研 究 正 处 于 起 步 发 展 的 过 渡 时 期 ¨ 。 如 何 低 代 价 、 便 ｌ １ 方
标准。
的 跨 企 业 实 体 的 商 务 应 用 系 统 的 对 接 ， 当 前 互 联 网 环 是 境 下 每 个 企 业 发 展 所 面 临 的 一 个 大 问题 。由 于 系 统 的 开 发 语 言 、 行 平 台 和 通 信 协 议 不 同 ， 外 数 据 交 换 的 数 运 对 据格 式也存 在很 大 的差异 ，因此 如何 解 决语 言差 异 、 平
地 将 企 业 内 部 或 企 业 问 异 构 数 据 进 行 交 换 ， 现 大 范 围 实
元 数 据 是 关 于 数 据 的 组 织 、 数 据 域 以 及 关 系 的 信 息 ， 就பைடு நூலகம்是 “ 于数 据 的数据 ” 也 关 【 。
- 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)。
传统数据仓库
低 中 低 高 中 中 高 TB级别 对关系型操作效率中 结构化数据
Hadoop 在处理非结构数据和半结构数据上具备优势，尤其适合海量数据批处理等应 用需求。当然随着Hadoop技术的成熟，基于Hadoop的即席查询技术也逐渐崭露头角。 比如仿照Dremel的开源项目Apache Drill以及Cloudera Impala。 MPP适合替代现有关系数据结构下的大数据处理，具有较高的效率，但其在大规模集 群（超过100个节点）下的可用性还有待试点证实。 MPP数据库场景下经常需要扫描大量的数据，所以对磁盘存储系统的I/O性能要求非 常高，在测试和日常运行中，I/O多大情况下是瓶颈，这点与Hadoop平台可以明显区 分开来。
数据质量管理
新数据源 稽核 数据质量 监控 数据质量 评估 数据质量 配置管理 数据质量 两级联动 数据质量 问题处理 平台管理
数 据 管 理 域
隐私管理 审计追踪
数据处 理域
统一ETL管理 传统技术ETL HadoopETL 流式计算ETL
生命周期管理
入库存储 数据清理 调度管理 监控管理
数据源
结构化数据 客户信息 账务信息
新技术的引入不能影响原有的使用感知，需要按照分阶段逐步引入的方式。可以参考 如下的几个引入原则：
1、先增量后存量。现有的数据处理系统引入大数据处理技术，面临着模型改造、流程改造等一系列的问题， 可以首先在新上线应用引入大数据处理技术。 2、先边缘后核心。对于原有功能的迁移，可以先迁移非关键的应用。这些应用不涉及到关键生产任务，可以 忍受数据处理延迟和故障修复时间较高等可能出现的风险。 3、先简单后复杂。数据处理逻辑较简单的应用也可以首先尝试引入大数据处理技术，降低实施的复杂度，积 累运维经验。 通过在大数据处理技术的规划、实施及运维过程中积累经验及教训，不断提升和完善大数据技术的应用水平， 逐步拓展大数据技术应用领域。
数据目录
元数据管理
透明访问层 数 据 域
数据质量管理
数 据 存 储 层
主数据仓库
深度分析库
Hadoop云平台
安全管理
运维管理
基于高性能平台
基于X86平台 数据预处理
基于X86平台
集群监控/配置
获 取 域
统一调度
统一数据采集接口（结构化数据/非结构化数据）
中国电信Enterprise Data Analysis
目录
企业级数据中心定义
数据中心中的大数据
MPP数据库在数据中心的应用 Hadoop在数据中心的应用 大数据技术与传统数据中心的集成
数据中心BI技术选型描述 数据中心ESB技术研究
传统的数据仓库的架构
OLTP
数据源
抽取、转换、加载
ETL 元数据
企业数据仓库
传统数据仓库在大数据时代面临的挑 战： 成本居高不下，以Scale Up为主 数据量，以GB~TB为主 扩展能力 拥有成本 处理数据的能力 数据共享能力
一级数据 数据 生命 周期 管理
支撑系统的交易级核 心数据
传统RDBMS演进到“新型 RDBMS+一体机技术”
二级数据
海量查询与历史数据
传统RDBMS演进到“MPP RDBMS+分布式数据库”
三级数据
备份和备查数据
分布式文件系统、分布式数据库技 术
一句话总结未来天云数据平台
一句话定位：天云数据平台=“传统”+“现代”数据中心集 大成者。
数据中心相关技术与应用
2013-12-02
智慧物联网-体系结构
数据中心
智慧城市架构
中国移动经营分析系统新一代架构
电脑 智能手机 PAD 监控中心
基础分析应用
应 用 域 开放应用平台
挖掘分析应用 服务组件
自助分析应用 功能组件
实时分析应用 管理组件
管理域
标准化应用开放/测试/部署/运行环境
数据地图 访问接口（API/SQL） 数据联邦 数据互通
大数据在数据中心的应用场景
大数据技术可以应用在以下场景（包括但不限于）：
1、原数据仓库底层结构化数据处理（ETL或ELT）。底层结构化数据处理计算任务重但复杂性不高，不涉及多 表关联，适合引入大数据技术实现高效低成本。例如：对运营商的清单（语音详单、GPRS清单、WLAN清单 等）的清洗、转换、汇总等。 2、半结构和非结构数据处理与分析。例如对上网日志、网络信令、客服语音等数据的处理和分析，这些数据 难以利用传统数据仓库技术进行处理和分析。 3、数据集市。地数据集市应用较为独立，且对可靠性的要求并不是十分严格，适合作为引入大数据技术形成 资源池，以移动运营商为例，可实现各地市、各部门数据集市的云化、池化和虚拟化，最终实现资源动态调 配，达到高效低成本。 4、数据仓库数据分级存储。对低价值的细节数据以及长周期的历史数据（冷数据）访问频率较低，也能容忍 相对较长的响应时间，可以存储在成本更低的平台上。 5、数据挖掘。某些数据挖掘设计长周期的数据，计算时间很长（数天），占用很多数据仓库资源。还有一些 数据挖掘算法超出了关系代数计算范畴，需要抽取数据到独立的计算平台（例如SAS统计分析系统）中进行计 算。这些数据挖掘任务可以迁移到大数据平台之上进行计算。例如交往圈的计算，因其仅涉及单一数据，但 数据量非常大，且需要多次迭代计算。 6、对外查询。数据中心不仅仅是数据处理，也需要将数据处理的结果对外提供查询，而这些查询一部分是海 量的OLAP性质的查询，另外还有一部分OLTP性质的查询，即数量众多但每次查询量较少的。比如数据中心 前端库、与生产系统互动的数据库以及提供流量详单查询的数据库。这些查询任务不能很好地运行在OLAP类 数据库之上，可以迁移到大数据平台上。 针对这些应用场景，可以看到，主要需要引入的是Hadoop和MPP技术，然后逐步考虑NoSQL、流计算和内存计 算等技术的引入。
元数据 应用 元数据 服务封装 元数据 分析展现 元数据 基础管理 元数据 存储 元数据 获取
安全管理
4A认证 安全服务 调用
数据分发同步处理 数据集市A 运行数据库 （RDBMS） 数据集市B 分析挖掘数 据库 (EDW,MPP) 数据集市C 非关系数据库NoSQL 分布式文件系统 ……
分布式 计算框 架
半结构/非结构化数据
网络信息 社会环境信息
流式数据 ……
系统管 理域
接口管理
数据的分级支撑体系
专题目标：通过引入大数据、NoSQL、NewSQL技术，对数据分级支撑的研究和试点， 为业务支撑系统的数据生命周期管理和数据支撑提供技术上的指导和规范。 零级数据 供应用高速直接访问 的数据 内存数据库集群技术 内存网格集群技术
权限管理 综 合 分 析 系 统 综 合 监 控 系 统 信 令 监 测 系 统 日 志 上 层 应 用 备份与恢复 其 他 应 用 设备管理 资源池管理 存储管理 日志管理 数据服务功能 服务管 理 配置类 数据服 务 信息 子层 KPI 数据 聚合 服务 OD WRD B OD WMP P 资料类数据 服务 清单累数据 服务 报表 数据 处理 服务 指标类 数据服 务 日志类 数据服 务 统一 视图 数据 查询 服务 分布式关系数据库 分布式文件系统 ETL调 度 数据交 互、转 换 设备监控指 标 OPEN API
目录
企业级数据中心定义
数据中心中的大数据
MPP数据库在数据中心的应用 Hadoop在数据中心的应用 大数据技术与传统数据中心的集成
数据中心BI技术选型描述 数据中心ESB技术研究
云计算与大数据的关系
云计算 大数据
商业模式驱动
云计算改变了IT，而大数据则改变了业务
应用需求驱动
云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行
Hadoop技术与MPP技术的比较
Hadoop
平台开放性 运维复杂度 扩展能力 拥有成本 系统和数据管理成本 应用开发维护成本 SQL支持 数据规模 计算性能 数据结构 高 高，与运维人员能力相关 高 低 高 高 低 PB级别 对非关系型操作效率高 结构化、半结构化和非结构数据
MPP
低 中 中 中 中 中 高 部分PB 对关系型操作效率高 结构化数据
数据变为企业的核心资产
市场研究机构Gartner最新报告显示，到2017年，数 据业务能力差的企业将失去核心竞争力，25%的企业 可能会被淘汰。 • 数据商业策略创造了一定的价值和资产收入，它 超越了传统的业务模式和客户体验，通过自动化 过程管理改造流程，利用数字系统建立人、地方 和事物的普遍联系。 • 如今，数据业务已迅速成为现代商业模式中的一 个共同关注的、通用的话题，它正在重塑现代企 业的组织形式和企业文化。
业务数据集市
前端分析展现工具
查询工具、应用
新一代数据中心定义
平台管理功能 用户管理 资源池指标 分布式系统 指标 数据库指标 指标汇总 性能预警 调度异常控 制 作业调度管 理 事件自动化 执行引擎 规则配置 北向接口管理 数据采集接口 管理 数据共享配置 通用接口配置
企业数据中心是指建立在数据仓库与数据仓库之上的 决策分析应用，应包括数据源、数据ETL、ODS数据 库、数据仓库、数据集市、商务智能应用、数据管理 等功能。 数据中心应该具备常见数据的处理与管理能力，具备 对结构化、半结构化、非结构化等数据的处理能力， 同时支持RDB、MPP、NoSQL，同时具备数据的通用 管理能力，以数据为中心进行平台建设。 数据中心数据平台在接口层要丰富又简单，可以提供 各种应用所需接口，最大程度匹配已有接口，对应用 改动需求力求最低。
传统=传统数据仓库/RDBMS，是基于传统基于结构化数据处 理的关系型数据(仓)库，以Scale Up为特点 现代=基于关系代数理论的MPP + Hadoop技术，以分布式处 理为基础，以Scale out为特点，可处理海量数据 适用场景：运营商跨域数据融合，智慧城市，智慧省份解决 方案，公安，医疗等。