2017云栖大会-苏州峰会：数据中台解决方案价值及案例分享
数据中台解决方案PPT模板
提出有效解决方案
1. 明确问题：在提出有效解决方案之前，首先要对问题进行深入的理解和分 析。这包括了解问题的背景、原因、影响以及可能的解决方案。只有明确了 问题，才能找到最合适的解决方案。 2. 创新思维：在寻找解决方案的过程中，需要运用创新思维，避免陷入传统 的思维模式。这可能需要我们跳出现有的框架，从不同的角度和层面去思考 问题，寻找新的解决方案。 3. 实施策略：找到解决方案后，还需要制定出详细的实施策略。这包括确定 解决方案的实施步骤、时间表、责任人等。同时，还需要考虑到可能遇到的 困难和挑战，提前做好应对措施。
4. 分析和解读数据：收集到的数据需要进行深入的分析和解读， 以便从中提取有价值的信息。这可能包括使用统计方法进行数据 分析，或者进行定性分析以理解数据背后的含义。
收集信息
Collect information
02
确定收集信息的目标
1. 确定收集信息的目标：明确信息收集的目的，以便在解决问题时能够有针对性地获取相关信息。例如，为了优化生产流程，我们需 要收集关于生产线效率、员工技能和设备状况等方面的数据。
持续改进，提高效率
1. 优化流程设计：通过重新审视和调整现有的工作流程，消除不必要的 步骤和冗余，以提高效率。例如，使用精益生产的原则，如消除浪费、 拉动生产等，来改进流程设计。 2. 引入自动化工具：利用现代技术，如人工智能和机器学习，来自动化 一些重复性的任务，从而减少人工操作的时间和错误。例如，使用自动 化的数据分析工具，可以快速准确地完成数据整理和分析工作。 3. 培训员工：通过定期的培训和教育，提高员工的技能和知识，使他们 能够更有效地完成任务。例如，提供时间管理和项目管理的培训，可以 帮助员工更好地管理自己的时间和任务。 4. 建立反馈机制：通过收集和分析员工的反馈，了解流程中的问题和瓶 颈，以便及时进行改进。例如，建立一个匿名的反馈渠道，让员工可以 随时提出他们对流程的建议和意见。
袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案
推荐
营销
智能
舆情
分析
数据
机器
人脸
图像
数据地图
分析
画像
引擎
引擎
风控
分析
报表
大屏
学习
识别
识别
数仓规划
数据血缘 资产分析
全域数据中心
萃取数据中心
指标规范 模型构建
资产管理 资产运营
统一ID
数据类目体系
数据标签体系
数据同步 数据开发
数据集成 外部数据
实时计算 爬虫数据
离线计算
数据智能平台
机器学习
数据管理
埋点数据
数据中台解决方案
传统数据仓库架构无法满足日益增长的大数据业务需求
Client
Client
Client
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
磁盘
SMP
代表：小型机
SAN共享磁盘
共享磁盘
代表：Oracle RAC
⚫ 存储能力受到制约，在数据日益增长的今天，集中式架构已不满足大数据的存储需求。 ⚫ OLTP与OLAP混合，导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求(任务管理，元数据管理等）。 ⚫ 针对日益增长的大数据业务需求，需要提供大数据算法、组件支持。
2017云栖大会
THE COMPUTING CONFERENCE
解决方案
用
一切数据业务化
数据中台
解决数据“存”、“通”、“用”难题
数据中台，是基于分布式数据平台之上，根据行业客户的业务场景量身定制的一整套数据 智能解决方案，基于“互联网+”时代的数据价值思考，赋能企业，提升竞争力
数据中台大屏可视化解决方案
03 04
Flink
流处理框架，适合实时数据处理 和分析场景。
ticsearch
分布式搜索和分析引擎，提供全 文搜索、结构化搜索和分析功能 。
软硬件环境配置建议
服务器配置
选择高性能的CPU、大内存、高速存储和网络设备，以满 足大数据处理和实时分析的需求。
操作系统
选择稳定、安全、易用的操作系统，如Linux或Windows Server。
上线发布及持续迭代优化策略
上线发布
经过严格的测试和验证后，将集成方案正式上线 ，并发布到大屏可视化平台上。
持续监控
在上线后，持续监控数据接口的运行状态和数据 传输质量，及时发现并解决问题。
迭代优化
根据用户反馈和实际需求，对集成方案进行迭代 优化，不断提升大屏可视化的功能和性能。
06
数据安全保障措施
机器学习
集成机器学习算法和模型 ，为上层应用提供智能化 的数据分析和预测能力。
数据服务与应用层
数据服务
01
提供统一的数据服务接口，支持数据的查询、分析、挖掘等操
作。
数据可视化
02
通过大屏可视化技术，将数据以图表、地图等形式直观展示出
来，方便用户理解和分析。
业务应用
03
基于数据中台提供的数据服务和可视化能力，开发各类业务应
有效支撑企业战略目标实现
数据中台大屏可视化平台已经成为企业战略决策的重要支撑，为企业发展提供了有力的数 据保障。
经验教训分享交流
重视数据质量和准确性
在项目实施过程中，发现数据质量和准确性 对可视化效果影响巨大，因此在后续项目中 需更加重视数据治理工作。
强化跨部门沟通与协作
大屏可视化项目涉及多个部门和业务，需要强化跨 部门沟通与协作，确保项目顺利实施并达到预期效 果。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
云数据中心建设解决方案-ppt课件精选全文
数据中心（集成）是一种环境技术，数据中心同时是一种综合性产业，
它包括温度、湿度、防尘、有害气体、电磁干扰、屏蔽、防静电、防漏水、隔热、保温、防火、美学、光学、噪声、振动等方面综合的考虑设计。
它涉及到多种专业：空调、配电、照明、自动检测与控制技术、抗干扰技术、综合布线技术、净化、消防、建筑、装潢等。
地面工程 整个机房区的地面在铺设地板之前，需作防尘、防潮处理，活动地板下的建筑面应平整、光滑并做保温防尘处理，机房内防静电地板需做等电位体，
机房装修系统
隔断工程 无框玻璃隔断，应采用槽钢、全钢结构框架。 石膏板、吸音板等隔断墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨建筑围护结构内表面之间应衬垫弹性密封材料后固定。 竖龙骨准确定位并校正垂直后与沿地、沿顶龙骨可靠固定。 全钢防火大玻璃隔断，钢管架刷防火漆，玻璃厚度不小于12mm，无气泡。
数据中心机房等级划分
Tier I 基本
Tier II 冗余单元
Tier III 可并行维护
Tier IV 容错
可用性
99.671%
99.749%
99.982%
99.995%
每年IT 服务 中断时间
28.8小时
22.0小时
1.6小时
0.4小时
建筑类型
租用
租用
自建
自建
线路冗余
N
N+1
1主＋1备
双主
面积功率(w/ft)
Private IaaS
Private PaaS
虚拟私有云
混合云
PaaS
SaaS
IaaS
私有云
自助服务 策略资源管理 扣款 能力规划
Private IaaS
Private PaaS
智慧中台解决方案
自动调参、自动优化、自动学习
详细描述
通过持续集成和持续改进的方式，不断优化算法和提升模型性能，保证智慧中台解决方案的先进性和实用性。
AI算法优化与迭代
AI应用场景拓展
详细描述
详细描述
详细描述
总结词
总结词
总结词
01
02
03
04
05
06
总结词
详细描述
总结词
详细描述
总结词
详细描述
AI与业务的融合
灵活扩展
智慧中台注重数据和系统的安全性、可靠性和稳定性，保障企业数字化转型的安全与稳定。
安全可靠
智慧中台的数据处理
03
标准化数据
智慧中台对数据集成进行了标准化处理，通过制定统一的数据规范和标准，确保不同来源和类型的数据能够相互兼容和互操作。
数据清洗与整合
在数据集成过程中，需要对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以确保数据的准确性和完整性。同时，还需将不同来源的数据进行整合，以形成一个统一的数据共享平台。
智慧中台包括业务中台、数据中台、技术中台和运营中台等部分，这些部分共同构成了智慧中台的体系结构。
智慧中台的组成
智慧中台的定义
1
智慧中台的发展背景
2
3
随着数字化时代的到来，企业需要加快数字化转型的步伐，以适应市场的变化和需求。
企业数字化转型的需求
传统的IT架构已经无法满足企业数字化转型的需求，需要更加灵活、可扩展的IT架构来支撑企业的数字化转型。
2023
智慧中台解决方案
汇报人
智慧中台概述智慧中台的解决方案总体架构智慧中台的数据处理智慧中台的AI能力智慧中台的行业应用智慧中台的部署与实施
企业数据中台整体介绍及建设方案(51页 PPT)
企业数据中台整体介绍
什么是数据中台数据中台怎么建设 数据中台产品怎么选 数据中台案例介绍
企业大数据面临什么样的问题
01
混乱的、困惑的
数据口径不统一数据视角不一致
02
渴望的、不满足的每个岗位都希望得到数据的支撑很多种智能的应用都需要数据的支撑
03
基础不牢、价值不高的底层建设严重匮乏高价值数据难以产生当前的数据业务价值低下
实施流程一整套体系化的数据中台建设实施流 程，包括需求调研、需求分析、架构 设计、数据与应用开发、部署和测试 运维等。
数据中台体系涵盖整个数据中台解决方案框架 图，既包含数据技术平台，也包含数据开发、数据 模型、数据资产和数据产品应用。通过建设数据中 台建立数据资产体系，规模化服务业务，保证数据 质量，更大限度的发挥数据价值。
数据资产在线化传统数仓的数据管理和治理，往往花费大量精力，最 终形成的是离线的规范和文档；数据中台则强调元数 据管理统一入口的自动化和数据资产管理的在线化
数据应用创新传统数仓以某个业务主题的BI报表和决策支持为主，目的性 单一，烟囱式建设；数据中台则主张全域数据打通数据孤 岛，释放业务方数据应用创新的能量
step2
step3
step4
step1
step2
step3
step4
办公自动化 •
大量应用与部署 •
ERP • Soa系统的大量内部集中 • Esb集团管控 • portal
应用中台分布式自研发
业务产生数据 • 会计电算化
财务报表业务报表企业编码规范
BI分析管理驾驶舱数据中心数据挖掘
数据治理大数据数据中台数据应用
1
3
5
7
2
4
876【57页PPT】数据治理服务解决方案及应用案例(精品)
个人征信
管理驾驶 舱
营销管理
产品定价
资本充足
1104报送
EAST报送
……内外部数据使用者
数据使用
上千张表
上千张表
上千张表
几十-~几百个应用
解决什么问题 ? 为什么开展数据治理/数据资产管理?
起到有力的支撑作用，加强数据管理和数据服务，更好的满足业务发展需求。
数据可视
典型问题 ▪ 组织有多少数据资源？ ▪ 来源、种类、大小 ▪ 数据之间关系？ 典型系统： ▪ 信息资源目录 ▪ 信息资源管理平台 ▪ 数据地图--元数据
贴源数据整合平台
数据仓库整合平台
风险数据 集市
财务数据 集市
报表数据 集市
客户数据 集市
监管数据 集市
审计数据 集市
……依据需求建设
数据整合
信用风险 计量
操作风险 计量
客户360
市场风险 计量
风险资本 计量
成本分摊
报表指标
绩效计算
流动性计 量
压力测试
……依据需求建设
数据加工
0秒贷 企业征信 管理会计
立案意外信息
立 案 _意 外 信 息
出险人客户编号 立 案 编 号 (FK)
意外类型代码 意外类型名称 意外代码 意外名称 意外原因代码 意外原因名称
立案诊疗信息
立 案 _诊 疗 信 息
出险人客户编号 立 案 编 号 (FK)
医院代码 医院名称 诊断医生号码 诊断医生名称 门诊日期 疾病类型代码 疾病代码 疾病名称 诊断类型代码
数据定义
数据治数理据/资数产据管资理产管理
报案基本信息
报 案 _基 本 信 息
报案编号 立 案 编 号 (FK)
企业数据中台建设方案
企业数据中台建设方案企业数据中台是指在企业内部，基于数据共享与数据流转的方式，集中管理和整合企业各部门的数据资源，实现数据的统一管理和高效利用，提升企业的数据驱动能力。
企业数据中台的建设方案需要综合考虑企业的业务需求、数据治理、数据安全、数据平台架构和数据运营等方面。
一、业务需求分析首先，企业数据中台建设方案需要明确企业的业务需求，包括业务流程、数据指标、数据需求和数据应用场景等。
通过与各部门的沟通和调研，了解各部门的数据需求和痛点问题，确定数据中台的建设目标和重点。
二、数据治理数据治理是企业数据中台建设的基础，包括数据质量管理、数据一致性管理、数据安全管理和数据合规管理等。
在建设方案中，需要确定数据采集、数据清洗、数据集成和数据验证等数据治理环节的具体方案，并建立相应的数据治理团队和数据治理流程。
三、数据安全数据安全是企业数据中台建设不可忽视的重要方面。
建设方案中，需要考虑数据的机密性、完整性和可用性，并提供相应的技术手段和策略，包括数据加密、权限控制、访问控制和备份恢复等。
另外，还需要建立数据安全管理的机制和流程，加强对数据安全的监控和管理。
四、数据平台架构数据平台架构是企业数据中台建设的核心。
建设方案中，需要明确数据平台的总体架构和技术选型，包括数据存储、数据处理和数据分析等方面。
可以选择建立集中式的数据仓库或分布式的数据湖，使用云计算等先进技术，实现数据的实时流转和分析。
另外，还需要考虑数据平台的扩展性和可持续发展能力。
五、数据运营数据运营是企业数据中台建设的关键环节。
在建设方案中，需要定义数据中台的运营模式和运营指标，包括数据质量、数据时效性和数据价值等方面。
可以建立数据运营团队，负责数据中台的日常维护和运营，协助各部门进行数据分析和决策。
六、组织架构和人才培养企业数据中台的建设需要配备相应的人员和团队。
建设方案中，需要明确数据中台的组织架构和人才培养计划，包括数据管理人员、数据治理人员、数据分析师和数据工程师等。
数据中台解决方案20190929[1]
适当的数据冗余换取查询和刷新性能，不宜过度 冗余与数据复制。
开发过程规则
表命名需清晰、一致，表名需易于消费者理解和 使用，相同的字段含义在不同表中字段命名必须 相29
规范定义是指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、 维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、衍生指标等。 一般指标组成体系可以划分为：原子指标、衍生指标、修饰类型、修饰词、时间周期。
数据中台的内核包括两方面：一个是应用数据的技术能力，另一个是数据资产的管理。
数据中台解决方案20190929
全流程一体化
从数据采集到数据服务全链路通
向上多样化赋能场景
通用产品+行业产品+专享产品
向下屏蔽多计算引擎
公共云+专有云+混合云
双向联动
业务与产品&技术协同互助
One Data
数据标准化
数据规范定义从业务源头标准化
基础配置
模型设计
检测中心
规范化
表级 模型层级（ODS/DWD/DWS） 主题域（销售、库存、用户） 刷新频率（天、周、日） 增量定义（全量、增量） 模型生成规则
字段级 原子指标 衍生指标
规则生成
层级 +
主题域 +
刷新频率 +
自定义
示例： ODS_sales_D_customAnaly
基本管理
自动探查平台内存在的表信息， 记录表名、字段、分区、存储等
信息，同时支持数据预览。
血缘关系管理
根据任务、脚本等因素自动 建立血缘关系，实现数据链
路的可查询、可跟踪。
生命周期管理
覆盖全部数据的自动化生命 周期管理，提高存储系统利
- 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)。
技术让生态普惠人类袋鼠云数据解决方案架构师王立飞
生态聚合数据中台解决方案技术普惠社会（案例）
231
阿里云生态技术先锋ITP（Incrediible Technical Pioneer）
•常态组织•共塑品牌
•联合运营
•沉淀内容•分享传播
•共建平台
云产品、云安全、数据中台、业务中台、行业方案产品方案云市场、云安全、AliWare
、数加、阿里云大学
合作渠道
阿里云：商机、赋能、咨询、解决方案、项目管理袋鼠云：咨询、解决方案、方案落地、项目管理
合作分工
生态效应
生态聚合数据中台解决方案技术普惠社会（案例）231。