### 集团数据资产管理平台需求方案
#### 一、项目背景与目标
- **集团业务发展现状**：集团业务范围广泛，涵盖金融、制造、零售等多个领域，但由于各业务线独立运营，导致数据孤岛现象严重。加之各业务线信息化水平参差不齐，进一步加剧了数据整合与标准化的难度。
- **数据资产管理需求分析**：
- **数据整合与标准化**：迫切需要建立统一的数据资产管理平台来解决数据孤岛问题，并进行数据的整合与标准化处理。
- **数据安全与隐私保护**：在数据采集、存储、处理、共享等各个环节都需要确保数据的安全性和隐私性。
- **数据价值挖掘与利用**：通过数据分析与挖掘，为集团决策提供支持，推动业务创新与发展。
#### 二、数据资产管理平台架构设计
- **整体架构设计思路及特点**：
- 采用以数据为中心的设计理念，围绕数据全生命周期管理，提供一站式服务。
- 分层架构设计，分为数据源层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和应用层，各层间职责明确，便于维护与扩展。
- 支持横向与纵向扩展，灵活性强，能满足快速增长的数据处理需求。
- 安全性高，采用多种安全机制确保数据安全。
- **功能模块划分与说明**：
- **数据存储模块**：提供多种存储方式，如分布式文件系统、关系型数据库和非关系型数据库等。
- **数据采集模块**：支持实时与批量数据采集，可根据需求自定义采集规则与清洗规则。
- **数据处理模块**：包括数据清洗、转换、合并等功能，以及高级数据处理功能如数据挖掘、机器学习等。
- **数据分析模块**：提供可视化分析工具，支持多维度分析、趋势预测等。
- **数据应用模块**：提供API、报表、大屏等多种应用方式，便于数据的实际应用。
#### 三、数据采集、清洗与整合方案
- **数据来源**：包括内部业务系统、外部合作伙伴及市场调研等多元化渠道。
- **采集方式**：根据实时性、准确性和完整性要求，采用批量导入、实时采集、API接口对接等多种方式。
- **数据清洗策略**：
- 制定数据质量标准与清洗规则，识别并处理异常值、缺失值、重复数据等问题。
- 清洗步骤包括数据预处理、清洗规则应用、清洗结果验证等。
- **数据整合方法**：
- 采用数据映射、ETL工具、数据仓库等技术手段实现多源异构数据的有效整合。
- 提供技术支持团队和先进的数据整合平台，确保数据整合的准确性和高效性。
#### 四、数据存储、备份与恢复策略制定
- **存储介质选择与容量规划**：
- 根据数据类型、访问频率和保留期限等因素选择合适的存储介质，如高速闪存、HDD或SSD。
- 合理规划存储容量，确保满足未来一段时间内的数据存储需求。
- **备份策略制定**：
- 根据数据的重要性和恢复时间目标(RTO)，制定不同级别的备份策略，如完全备份、增量备份或差异备份。
- 明确备份任务的执行周期、备份数据存储位置以及备份数据的验证和恢复测试流程。
- **数据恢复场景与应对方案**：
- 列举可能的数据丢失或损坏场景，如硬件故障、自然灾害、人为误操作等。
- 针对不同场景制定相应的数据恢复方案，包括恢复流程、所需资源和时间预估等，并定期进行恢复演练。
#### 总结
集团数据资产管理平台的需求方案旨在通过建立统一的数据资产管理平台来解决数据孤岛问题，提高数据质量和可用性，加强数据安全与隐私保护，最终实现数据的价值挖掘与利用，促进业务创新与发展。该方案从架构设计到具体实施策略都做了详尽的规划，为集团的数据资产管理提供了全面的支持。
