理解应用环境,梳理业务需求,解决用户痛点。用国际化的视野,寻求切合实际的解决方案

构建层次清晰的架构,提升响应速度,降低研发运营成本,促进高质量的数字化发展。

 

企业大数据建设方案

大数据时代是企业核心竞争力的重新构建的时代。



方案特色:

1、支持多种异构数据的融合存储。

存储和计算中心,采用MPP数据库、Hadoop、文件服务器方式存储结构化数、流式数据、文件。基于ES开发,实现数据的综合查询。


2、内部和外部的数据采集

内部数据是通过数据抽取的方式,对接ERP/零售/协同等。外部数据如Saas数据、政务平台数据等是采用接口或合法的爬虫的方式获取。内部数据和外部数据统一放到中台里面。


3、循序渐进的数据质量

现实中数据质量的提高是一个逐步完善的过程,因而系统支持对运行中的质检任务,持续添加新的字段质检规则,驱使已经入仓的数据重新按照新的规则再次检查。出具用户可定制的详细的质检报告。 


4、建立主数据标准和管理

一切业务数据化,一切数据业务化。实现主数据的统一计算和服务。


5、指标风险预警

通过对企业内外部环境的分析,在预测与决策基础上,促进企业调配相应的资源,对未来一定时期的经营和财务等做出一系列调整计划。


6、多级标签满足不同角色的业务需求

系统具备字段标签、表标签、实体标签,支持工厂标签和打标签。 


7、高效的数据建模和执行效率

简单易懂的组件,组合成复杂的数据模型,执行的压力不是给数据库,而是在分布式计算节点完成。


8、快捷的接口生成方式

依据数据申请需求,自动生成安全的数据接口。应急情况下,不依赖于人力资源。 


9、NLP语义模型

业务用户可以基于“语义层”简单快速地构建语义分析,获取企业商誉分析,提升品牌意识。


10、建立全栈数据处理体系

系统连贯的协同能力,减少拼凑和不兼容,降低系统运维复杂度和人力资源要求。



企业大数据建设方案
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