企业大数据平台践行之路.pdf

【企业级大数据平台的建设背景】 随着大数据技术的飞速发展，企业开始尝试利用分布式架构，如MPP数据库（大规模并行处理）、Hadoop、流处理等技术，以应对日益增长的数据处理需求。浙江移动在内部进行了这些技术的试点，取得了初步成效。然而，由于缺乏整体规划和统一的技术策略，出现了平台重复建设、数据冗余、质量问题，以及MPP数据库兼容性、Hadoop版本不统一、人力资源不足等问题。这些问题严重阻碍了大数据的有效应用，因此构建统一的企业级大数据平台显得尤为紧迫。 【企业级大数据平台建设规划】 企业级大数据平台的目标是实现“数据整合、能力共享、应用创新”。通过数据资产化的统一管理，实现各业务域数据的整合，包括B域（业务域）、O域（运营域）、M域（管理域）以及其他数据源，如互联网数据和IoT数据。数据采集将分为离线采集、实时采集和互联网采集，确保数据全面。平台将基于Hadoop构建云化数据处理架构，统一汇聚各域数据，形成融合的统一数据模型。同时，通过数据建模，实现数据标准化和一致性，提高数据可用性。此外，还将进行组织管理转型，组建专门的模型设计开发团队，强化数据核心能力。 【数据资产管理】 以资产的视角管理数据，构建企业数据资产目录、分类体系和部署架构，定期盘点，实现数据资产的可查、可视、可用。建立常态化的数据运营管理机制，快速响应数据变化。通过数据资产管理平台，实现数据引入、处理、发布、稽核及修正的平台化管理，提升大数据资产应用效率，实现数据资产化。 【能力开放与应用】 平台开放数据能力，提供用户轨迹信息、用户行为属性等服务，支持精准广告、地理位置服务、用户标签服务等。同时，开放应用服务，如用户信用监测、人流监控、应用数据分析等，为企业内外部提供数据产品和服务。通过SaaS、AaaS、DaaS等模式，将数据能力转化为商业价值。 【解决思路】 面对建设过程中遇到的问题，企业应制定统一的技术演进策略，消除数据孤岛，优化数据质量，统一Hadoop版本，解决兼容性问题。通过增强团队能力，合理分配资源，提高数据处理效率。建立数据标准化流程，确保数据一致性，简化数据交互。加强数据安全管理和合规性，推动数据开放共享，促进业务创新和数字化服务的发展。 综上，企业大数据平台的建设是一个涉及数据整合、资产管理和能力开放的综合工程，需要从整体规划、技术选型、数据治理、团队建设等多个方面进行考量和实施，以充分发挥大数据的潜力，为企业创造更大的价值。