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  • 數據中臺項目建設方案.數據中臺的建設能夠把企業海量的死/活數據變成資產并有效利用,使數據持續地服務于業務,實現春風化雨、潤物無聲的目標

    數據中臺項目建設方案


    數據中臺的建設能夠把企業海量的死/活數據變成資產并有效利用,使數據持續地服務于業務,實現春風化雨、潤物無聲的目標

    探碼數據中臺探碼數據中臺方法論

    方案概述

    客戶對象: 垂直門戶平臺,行業營銷中心,數據信息化部門

    典型描述:客戶作為專業的行業門戶平臺,為商業用戶提供及時、全面、準確、權威的行業新聞、產品、設計、應用和市場信息,同時也為產品的最終消費者提供集交易 、生活 、娛樂于一體的綜合服務,是上下游企業推廣商務應用、產品及方案、進行市場調查、提升品牌形象的專業首選平臺。
    解決目標: 探碼科技結合客戶在垂直行業領域的深刻理解及沉淀,利用技術手段,設計出一款能夠解決客戶當前在內部各部門數據孤立、數據清理工作困難、數據分析能力薄弱的問題,降低服務成本,提升服務效率。

    項目需求

    需要貴公司提供的完整的數據應用服務,涵蓋企業數據管理全流程:數據采集、數據清理、數據存儲、數據計算框架、數據分析報表輸出、管理儀表盤等可視化應用、數據挖掘模型設計開發與維護等,幫助企業建立“以數據還原歷史,以數據管理現在,以數據預測未來”的數據驅動機制,提高企業運營效率和效能、市場快速響應能力和產品開發能力,提高投入產出比。

    數據中臺

    項目需求

    解決方案

    這是一個通用的大數據平臺項目:首先部署一套大數據平臺,幫助收集、歸納、整理數據。把數據集中以后,基于一個統一的分析平臺,數據工程師可以去分析它,商業智能實驗, 得到一些決策信息(這里如果是有用的決策信息,那么就可以反推給企業帶來了什么收益,也有可能得到一些無用的決策洞察)。

    數據中臺

    探碼數據中臺-圍繞著大數據開發、大數據應用兩個核心階段展開為用戶搭建了一個強大的數據清洗、存儲、分析的平臺。支持多元異構數據的存儲,支持不同字符的數據集成。強大的模型算法支持數據的實時多維分析,并且根據檢索的元素生成對應的數據畫像,支持營銷決策。通過有形的產品支撐和實施方法論,解決企業面臨的數據孤島、數據維護混亂、數據價值利用低的問題。

    探碼科技基于云計算研發的探碼Web大數據集成系統,利用眾多的云計算服務器協同工作,能快速采集大量的多源異構數據,從而解決了客戶內部數據零散,且數據清洗繁瑣的問題。數據整合分為7個子系統,分別為大數據集群系統、數據調研、數據清洗、數據合并、任務調度、搜索引擎系統、數據分析。

    1. 大數據集群系統:本系統可以儲存TB級數據,實現數據持久化。數據存儲采用MongoDB集群方案。
    2. 數據源調研:本系統是在“數據集成系統”開始之前,必不可少的一個環節,經過調研,得出客戶內部需要集成的數據、過濾的關鍵字、需要提取的內容等。
    3. 數據清洗系統:通過Web前端展示出集合的數據,對數據進行直觀分析,得出哪些條件的數據需要刪除,哪些條件的數據需要修改。我們把這種模式記錄在程序里,將來的數據只要匹配這種模式,數據將來會被自動清洗,不再需要人工清洗。
    4. 數據合并系統:本系統通過微服務技術框架,實現Web前端展示,對數據進行合并。數據被清洗之后,數據合并系統會自動匹配大數據集群中的數據,通過相識度評分,關聯可能相識的數據。通過Web前端展示匹配結果,可以人工或自動合并數據。
    5. 任務調度系統:本系統通過Sidekiq隊列調度,Redis調度數據持久化,實現Web前端任務調度系統。通過任務調度系統,可以動態開啟、關閉,定時啟動數據整合的程序。
    6. 搜索引擎系統:本系統通過ElasticSearch集群,實現搜索引擎服務。搜索引擎是PC端檢索系統能夠從大數據集群中、快速地檢索數據的必要工具。
    7. 數據分析:數據分析處理中心含概了二大核心功能:一種是用于構建數據流程,另一種是用于在整個組織中共享和管理流程的。

    總結

    在數字化轉型的關鍵時期,以客戶為中心的理念將會持續地影響企業的商業決策,而以數據中臺為核心的洞察系統,將會通過建立數據技術、數據體系和數據服務的全流程平臺,驅動企業穩健行動,并且支持大規模商業模式創新,幫助企業構筑堅實壁壘以保持持續領先的競爭優勢。

    蜀ICP備15035023號-4