数据管理系统之数据可视化设计
大数据管理方法及大数据管理系统

大数据管理方法及大数据管理系统一、引言随着互联网和信息技术的迅猛发展,大数据已经成为各个行业中不可忽视的重要资源。
大数据管理的有效性和高效性对于企业的发展至关重要。
本文将介绍大数据管理的方法和大数据管理系统的设计与实施。
二、大数据管理方法1. 数据采集大数据管理的第一步是数据采集。
数据可以来自各种来源,例如传感器、社交媒体、日志文件等。
数据采集的方法包括主动采集和被动采集。
主动采集是通过主动请求数据来获取,例如用户调查、在线问卷等。
被动采集是通过监测和采集现有数据,例如网络日志、交易记录等。
2. 数据清洗数据清洗是大数据管理中的重要环节。
由于数据来源的多样性和复杂性,数据中往往存在噪音、缺失值、异常值等问题。
数据清洗的目标是去除这些问题,保证数据的准确性和完整性。
数据清洗包括数据去重、数据格式化、缺失值填充、异常值检测和处理等。
3. 数据存储大数据管理需要一个高效可靠的数据存储系统。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
选择合适的数据存储方式需要根据数据的特点和需求进行评估和选择。
4. 数据分析数据分析是大数据管理的核心环节。
数据分析可以匡助企业发现潜在的商机、优化业务流程、改善决策等。
常见的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
数据分析需要根据具体的业务需求选择合适的方法和工具。
5. 数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来,使得数据更加直观和易于理解。
数据可视化可以匡助用户更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
三、大数据管理系统大数据管理系统是支持大数据管理的软件系统。
大数据管理系统需要具备以下特点:1. 可扩展性:能够处理大规模数据和高并发访问。
2. 高可用性:系统需要具备高可用性,保证数据的可靠性和稳定性。
3. 安全性:系统需要具备安全机制,保护数据的机密性和完整性。
4. 实时性:系统需要具备实时处理和分析大数据的能力。
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件

桌面可视化技术
3.R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时,R还是一种编程语言,具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具,使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1.Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性,为用户提供个人桌面应用程序,以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件,可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染,还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换,为用户提供友好的数据源页面,还提供打印 面板和分析注释页面;支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测,能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
LabVIEW中的数据可视化和形界面设计

LabVIEW中的数据可视化和形界面设计LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一种用于数据获取、处理与可视化的图形化编程环境。
在实验室工作和科学研究中,数据可视化和用户界面设计是两个重要的方面。
本文将介绍LabVIEW中的数据可视化和界面设计的相关内容。
一、LabVIEW简介(200字左右)LabVIEW是由美国国家仪器公司(National Instruments)开发的一款图形化编程软件,旨在帮助工程师和科学家进行各种测量和控制任务。
LabVIEW以其直观的可视化编程环境和强大的功能而被广泛应用于各个领域。
二、数据可视化(400字左右)在科学实验和工程控制中,数据的可视化是非常重要的。
LabVIEW 提供了丰富的工具和函数来实现数据的可视化。
通过简单的拖拽、连接和配置,用户可以创建各种图表、图形和仪表盘,将复杂的数据以直观的方式展示出来。
1. 图表绘制:LabVIEW提供了各种类型的图表控件,如折线图、柱状图、饼图等。
用户可以根据实际需求选择合适的图表类型,并通过配置参数设置图表的样式、颜色和轴标注等。
2. 数据处理与分析:LabVIEW内置了各种数据处理和分析的函数模块,如平均值、滤波、快速傅里叶变换等。
用户可以通过这些函数对采集到的数据进行处理和分析,进而得到更有意义的结果。
3. 3D可视化:除了传统的2D图表外,LabVIEW还支持三维数据的可视化。
用户可以创建三维图表、曲面图等,以展示更为复杂的数据关系。
三、用户界面设计(500字左右)一个简洁、易用的用户界面对于实验和控制系统来说至关重要。
LabVIEW提供了丰富的界面设计工具和控件,使用户能够轻松创建出符合自己需求的用户界面。
1. 控件选择:LabVIEW提供了各种常见的控件,如按钮、滑动条、输入框等。
用户可以根据实际需求选择适合的控件,并进行自定义配置,使界面功能齐全、易于操作。
数据分析与可视化基础知识

数据分析与可视化基础知识在当今数字化的时代,数据无处不在。
从企业的运营管理到个人的日常生活,我们都在不断地产生和接触大量的数据。
然而,仅仅拥有数据是不够的,如何理解和利用这些数据才是关键。
数据分析与可视化作为处理和呈现数据的重要手段,能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息,并以直观易懂的方式展示出来。
接下来,让我们一起深入了解数据分析与可视化的基础知识。
一、数据分析的概念和重要性数据分析,简单来说,就是对数据进行处理和分析,以获取有用的信息和见解。
它不仅仅是对数字的计算和统计,更是一种深入挖掘数据背后隐藏模式、趋势和关系的过程。
通过数据分析,企业可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手的情况,从而制定更有效的营销策略和业务决策。
例如,一家电商企业通过分析用户的购买历史和浏览行为,能够精准地推荐商品,提高销售转化率;一家制造企业通过分析生产数据,可以发现生产流程中的瓶颈,优化生产效率,降低成本。
对于个人而言,数据分析也具有重要意义。
比如,我们可以通过分析自己的财务数据,制定合理的预算和理财计划;通过分析健康数据,了解自己的身体状况,采取相应的锻炼和饮食调整措施。
二、数据分析的基本流程数据分析通常包括以下几个主要步骤:1、数据收集这是数据分析的第一步,需要确定数据的来源和收集方法。
数据可以来自内部系统(如企业的数据库、销售记录等),也可以来自外部渠道(如市场调研、社交媒体等)。
收集到的数据需要确保其准确性和完整性。
2、数据清理在实际情况中,收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清理和预处理。
这包括删除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等操作,以保证数据的质量。
3、数据分析在数据清理完成后,就可以进行具体的分析工作。
这可能涉及到描述性统计分析(如均值、中位数、标准差等)、相关性分析、回归分析等方法,以揭示数据中的规律和关系。
4、数据可视化将分析结果以可视化的方式呈现出来,如制作图表(柱状图、折线图、饼图等),能够更直观地传达信息,帮助决策者快速理解数据的含义。
大数据中的五种管理方法

大数据中的五种管理方法在大数据时代,企业面对的挑战日益增加,如何管理大数据成为企业急需解决的问题。
大数据中的管理方法主要包含五种,本文将对这五种方法进行详细探讨。
一、数据质量管理数据质量是大数据管理的核心,数据质量的好坏关系到企业的决策和业务流程的顺畅。
数据质量管理可以从数据源头开始,制定数据采集标准和规范,对数据进行清洗、去重、格式化等操作,确保数据的准确性和完整性。
此外,数据质量管理还需要建立数据质量监控机制,对数据质量进行持续跟踪和监测,及时发现问题并进行纠正。
二、数据安全管理数据安全是大数据管理的重要一环,随着企业数据规模的不断扩大,数据安全越来越得到关注。
数据安全管理包括数据加密、访问控制、审计跟踪等,以避免敏感数据的泄露和非法访问。
同时,需要建立完善的数据备份和恢复机制,以备不时之需。
三、数据治理管理数据治理是指企业利用大数据进行资源分配的一种管理方式,它将数据作为一种资源,采用全新的方式进行数据分配。
在数据治理过程中,需要对数据进行分类和标签化,以方便企业进行数据管理和利用。
同时,还需要建立数据管理委员会,对于数据的分配和管理进行统一协调。
四、数据分析管理大数据管理的重点是数据分析,利用数据分析可以对企业进行更加精细化的管理。
数据分析管理需要建立完善的数据统计和分析系统,对数据进行整合和分析,以提供有效的决策支持和业务流程优化方案。
同时,还需要建立数据挖掘和机器学习系统,以提高数据分析的效率和准确性。
五、数据可视化管理数据可视化是指利用图像、表格、地图等方式对数据进行展示和呈现,以便企业更加直观、清晰地了解数据。
数据可视化管理需要建立完善的数据展示系统,对于数据的展示进行统一规划和设计,避免信息冗余和重复,提高信息的可读性和可视化效果。
综上所述,大数据中的管理方法包括数据质量管理、数据安全管理、数据治理管理、数据分析管理和数据可视化管理。
企业需要综合考虑这五个方面,针对性地制定相应的管理策略和机制,以实现更加高效的大数据管理和利用。
2024版大数据导论数据可视化教案

化教案contents •数据可视化基本概念与意义•数据可视化基本原理与方法•大规模数据集处理与可视化挑战•经典案例分析与实践操作指导•数据可视化评估标准与未来发展趋势•课程总结与拓展资源推荐目录数据可视化基本概念与意义数据可视化定义及发展历程数据可视化定义发展历程数据可视化在大数据分析中应用价值快速识别模式和趋势通过可视化展示,可以快速发现数据中的模式和趋势。
提高决策效率直观的数据呈现可以帮助决策者更快地做出决策。
加强数据沟通可视化使得数据更易于被理解和交流,促进团队协作。
常见数据可视化工具与平台介绍功能强大的电子表格软件,内置多种图表类型,适合初学者使用。
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,适合进阶用户。
商业智能工具,支持数据可视化、报表和仪表盘等功能,适合企业用户。
JavaScript库,支持高度自定义的数据可视化,适合开发者使用。
Excel Tableau Power BI D3.js教学目标与要求01020304数据可视化基本原理与方法数据可视化感知原理数据到视觉元素的映射01感知的层次性02感知的群组性03色彩、形状、位置等视觉元素运用技巧形状运用色彩运用通过不同的形状来表示数据的不同类别和特征,如圆形、方形、三角形等。
位置运用常见图表类型及其适用场景分析01020304柱状图折线图散点图饼图以用户为中心,提供直观、易用的交互方式,使用户能够轻松地探索和理解数据。
交互式设计原则常见交互方式交互式可视化工具交互式可视化案例分析包括鼠标悬停、点击、拖拽、缩放等,以及多视图协同、过滤、排序等高级交互方式。
介绍常用的交互式可视化工具,如Tableau 、D3.js 、Echarts 等,并分析其优缺点和适用场景。
通过实际案例展示交互式可视化的应用效果和价值,如商业智能分析、社交媒体数据分析等。
交互式数据可视化方法探讨大规模数据集处理与可视化挑战大规模数据集特点及其处理挑战数据量大维度高数据质量不一计算资源有限降维技术在高维数据可视化中应用t-SNE 主成分分析(PCA)自定义降维方法UMAP类似,也是一种非线性降维方法,适用于大规模高维数据的可视化。
数字化管理平台总体设计方案

根据需求制定接入策略,包括接口协议、数据格式、安全认证等。
开发接入接口
依据接入策略开发相应的接口,确保第三方系统能够顺利接入并进行数据交互。
测试与调试
对接入接口进行测试和调试,确保接口的稳定性和可靠性。
硬件设备选型及配置要求
服务器
选择高性能、高稳定性的服务器,确保 系统能够处理大量数据和高并发请求。
数据存储与备份方案
关系型数据库
采用关系型数据库存储结构化数据,保证数据的完整性和一致性 。
非关系型数据库
采用非关系型数据库存储非结构化数据,如文档、图片、视频等 ,提高数据存储的灵活性和可扩展性。
数据备份与恢复
制定完善的数据备份和恢复方案,确保数据的安全性和可靠性。
系统安全策略部署
访问控制
实现基于角色的访问控制,对用户进 行身份认证和权限验证,保证系统的 安全性。
设计原则
遵循一致性、可用性、美观性等设计 原则,确保界面功能明确、操作便捷 、视觉舒适。
交互设计策略部署
导航设计
合理规划导航菜单和页面布局,提供清晰的信息 架构和路径指引。
交互元素设计
运用按钮、表单、弹窗等交互元素,引导用户完 成操作,并提供必要的反馈。
响应式设计
针对不同设备和屏幕尺寸,优化界面布局和交互 方式,提高用户体验。
软件环境搭建
安装所需的数据库、中间件等软件环境,确 保系统能够正常运行。
系统部署
将系统部署到服务器上,并进行相应的配置 和调整。
调试与测试
对系统进行全面的调试和测试,确保系统的 稳定性和功能完善性。
07
测试、维护与升级策略
测试方法、流程和计划安排
01
02
《可视化管理》课件

通过可视化管理,企业能够实时监控 项目进度,及时调整资源分配,提高 项目成功率。
可视化ERP管理有助于企业整合资源 ,提高生产效率和供应链协同能力。
医疗领域
01
在医疗领域,可视化管 理有助于提高医疗服务 质量和效率。
02
可视化病例管理系统有 助于医生快速了解患者 病情,制定更准确的诊 疗方案。
03
总结词
学习进度可视化
详细描述
将学生的学习进度进行可视化展示, 方便学生和教师了解学生的学习状况 ,及时调整教学策略。
案例三
总结词
数据分析辅助教学
详细描述
通过收集和分析学生的学习数据,为教师提供可视化报告,辅助教师进行教学决策,提 高教学质量。
案例三
总结词
个性化学习推荐
VS
详细描述
基于学生的学习数据和可视化结果,为学 生提供个性化的学习推荐和辅导,帮助学 生提升学习效果。
02
可视化管理能够将复杂的数据、 信息和流程简化为易于理解的视 觉形式,帮助管理者和员工更好 地理解、跟踪和解决问题。
可视化管理的目的和意义
01
02
03
提高沟通效率
通过可视化呈现信息,可 以快速传达关键信息,避 免语言和文字沟通的歧义 和误解。
提升决策质量
可视化形式能够直观地展 示数据和趋势,帮助管理 者做出更准确、更及时的 决策。
可视化信息设计技巧
选择合适的图表类型
根据数据的特性和需求选择合适的图 表类型,以便更好地展示数据的特点 和关系。
突出关键信息
通过调整图表的颜色、大小、形状等 方式突出关键信息,以便读者更好地 关注和理解重要数据点。
提供必要的注释和说明
在图表中添加必要的注释和说明,以 帮助读者更好地理解数据的含义和背 景。
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数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践 项目经理:李雪莉 组员:申欣 邹丽丹 陈广宇 陈思 班级:大数据&数字新媒体
一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展,企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况,即时掌握突发性事件的详细信息,快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进,企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理,以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight等浏览器插件技术进行开发,在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下,Web技术标准也随之高速发展,用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构,以及高功耗、高系统资源占用,已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃,转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等,无需技术背景,人人都能实现数据可视化无论是电子表格,数据库还是 Hadoop 和云服务,都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合,当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时,带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法,而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前,金融机构(银行,保险,基金,证劵等)面临着诸如利率汇率自由化,消费者行为改变,互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要,要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理,从而更好地把握市场在竞争中胜出。德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键,因而获得客户的高度重视及高频度使用。 激烈的市场竞争下,通过对金融机构业务数据的汇总及整理实现降低运营成本,提高利润率; 客户选择空间越来越大,通过基于大数据的业务指导及运营分析优化产品和服务,提高客户粘性; 实现数据实时监控,不断加强市场监管手段,保证各项操作的合规性; 通过对运营环节及企业内外部数据的分析,调整经营策略,提高风险管理及盈利能力;
三、项目分工 需求分析:李雪莉,申欣,陈广宇 项目设计:李雪莉,申欣 程序编码:申欣,陈广宇,邹丽丹、陈思 项目测试:陈广宇,邹丽丹、陈思 项目实施:李雪莉,申欣,陈广宇 运行维护:陈广宇,邹丽丹、陈思 其他:需要相关运营及推广人员 四、项目整体介绍 1.项目名称 数据管理系统之数据可视化设计 2.项目概述 是 1.实现企业级元数据管理和数据资产地图、实现以自动化为主的元数据采集、强化元数据质量检核,为元数据管理数据地图提供高质量的元数据。构建元数据地图,实现元数据的方便检索、浏览、分析操作。 2.强化应用系统建设过程中的数据管控,支持及强化数据类型审批流程和数据交换审批流程、有效监督设计、生产环境元数据版本的一致性。 3、为软件开发提供支持,实现元数据及USE开发平台的融合,提供元数据中数据标准信息项、数据标准代码在软件开发中的过程支持、支持开发人员通过数据管理系统进行系统调研。 4.强化数据标准管理,借助元数据,在系统中实现数据标准全生命周期管理、依托元数据,实现数据标准落地情况检查、变更影响分析及通知。 3.项目起始、结束时间 2015年10月1日到2016年10月30日 4.项目发起人 李雪莉 5.项目经理或主要负责人 李雪莉 6.项目组成员姓名 李雪莉 申欣 邹丽丹 陈广宇 7.项目组织结构图 2.项目范围 1) 可行性分析 1、 交互性。用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据。 2、 多维性。可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量,而数据可以按其每一维的值,将其分类、排序、组合和显示。 3、 可视性。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。历史证明,人类的视觉在人类的科学发现中发挥过杰出的作用。通常在可视化方面,关键技术的出现,就是重大科学发现的前奏。可视化功能,允许人类对大量抽象的数据进行分析。新的数据开发工具,可以大大拓展我的是可视化范围,大大加快数据的处理速度,使时刻都产生的海量数据得到有效利用;可以在人及数据、人及人之间实现图像通信,而从使人们能够观察到数据中隐含的现象,为发现和理解科学规律提供有力工具;可以实现对计算机和编程过程的引导和控制,通过交互手段改变过程所依据的条件,并观察其影响。 1> 经济意义 2> 市场研究 首先,市场上的大多数网站均是偏向于“一锅粥”的状况,也就是所谓的“大而全”,而并非“少而精”。因此很难把握消费者真正的消费需求,因为现如今年轻人追求个性化定制,只是为了寻找到自己喜欢的那一款。 其次,这个网站主要面向的受众人群主要是以金融相关人员为主。因此,对于金融相关人员在使用过程中更方便的查询相关信息。 3> 技术可行性 由于我们网站的开发主要使用的编程语言是Java,且我们本身现在正在学习Java。因此这对于我们来说是一个良好的契机,可以达到“学以致用”的目的。 其次,在UI设计方面,由于本项目组中有学广告设计和美术出身的同学,刚好可以利用其之所长。 最后,项目组中有同学曾经有过在软件公司工作过的经历,相信这会在我们的项目进展过程中起到举足轻重的作用。
项目章程 1> 项目名称 数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践项目 当今社会,市场上的大多数数据可视化网站均是偏向于“一锅粥”的状况,也就是所谓的“大而全”,而并非“少而精”。因此很难把握使用者真正的使用需求,因为现如今年轻人追求个性化定制,只是为了寻找到自己喜欢的那一款。 其次,该银行数据地图主要面向的受众人群主要是以年轻人为主,年轻人现如今都自称“吃货”。因此,我们为他们推荐一款推崇个性化、实实在在做一个吃货的APP。 2> 项目目标 总目标:在不超出项目既定成本的前提下,开发出一款基于实际客户端的数据地图网站。 项目目标:
①2周完成需求分析 ②2周完成数据收集 ③3周完成数据库的架构 ④2周完成UI设计 ⑤6周完成程序编码 ⑥1周完成软件测试 ⑦1周完成项目实施 ⑧1周运行维护 注:此时间安排有同时进行的项目,因此时间上会有所重合 3> 项目范围概述 主要项目范围: 市场需求分析需要实地随机采访,发放问卷调查。 购买无线路由器、搭建硬件网络环境、对代码进行调试、对软件进行测试、后期的维护和运营 主要可交付项目成果: 4> 数据管理系统企业级数据可视化项目Html5应用实践 项目经理主要权力:招聘项目团队主要成员、组织管理项目团队人员、负责整个项目团队的任务分配及协调。 2) WBS工作分解结构图
3) 项目各个功能模块的范围如下: 1:在咨询成果的基础上,我们对采集的元数据种类、系统范围、采集方式、频度等进行了充分的调研和设计,形成了元数据采集方案。
2:强化软件开发过程中数据管控,为确保元数据采集质量,也为了强化系统建设过程中的数据管控,对数据模型评审流程进行了增强。 3:借助元数据,将数据标准及USE平台开发环境进行融合,为开发人员提供支持的同时,更好地完成标准落地工作。
4:基于咨询成果,对多层次的元数据地图进行了深化设计并结合开发加以实现。
1> 源系统数据区 业务支持类系统:总账、人力资源、财务共享系统、财务共享系统。资金系统、工作流、商业汇票、借贷系统、Teller系统、助学贷款系统(高校)、助学贷款系统(生源地)、评级器系统。 数据交换区:国际结算系统、基层业务系统高校助学贷款、工作流、中小企业贷款、人力资源。 数据集成区分为三大部分:ODS、数据仓库、汇总集、仓内集市。 ODS:国结数据、核心数据、客户数据、核心数据、票商数据、资金数据、档案数据、海外数据。 数据仓库:交易、资产、地址、当事人、机构。 汇总集:机构、科目、客户 仓内集市:风险数据集市。 数据应用区:管理分析类应用(ODS)、管理分析类应用(数据仓库) 监管合规类应用:外汇账户、反洗钱、银税系统、个人征信、资本项目报送。 资产负债类应用:资产负债管理系统