集团企业大数据治理平台解决方案.ppt

【集团企业大数据治理平台解决方案】 集团企业在面临海量数据的挑战时，往往需要构建一个高效、统一的大数据治理平台，以实现数据的集中管理、共享和分析。这样的平台旨在解决集团企业在数据分散、标准不一、难以整合的问题，提高数据质量和业务洞察力。以下是基于给定内容的具体知识点： 1. **大数据分析平台建设目标**： - 构建统一的大数据共享和分析平台：通过数据平台和商业智能（BI）应用，集成不同来源的数据，提供全面的业务洞察。 - 提升数据共享与流转能力：打破信息孤岛，促进数据在整个集团内的流通和利用。 - 统一制定目标和分析模型：确保所有分析活动遵循统一的标准和方法，提高分析的准确性和一致性。 2. **BI应用的统一规划**： - 集团企业决策层：提供定制化的报表工具和分析，支持高层决策。 - 集团企业职能管控层：整合外部非结构化数据和其他业务系统数据，辅助职能管理。 - 各级业务操作层：满足各级业务人员的操作需求，实现数据驱动的业务执行。 3. **数据治理的意义、作用和价值**： - 数据治理是数据资产管理的关键，保证数据的完整、准确、一致和时效性。 - 数据治理确定了岗位角色、责任和管理流程，优化数据架构，提升决策科学性。 - 通过提高数据质量，企业可以挖掘更多业务价值，支持精细化管理和决策。 4. **数据治理框架**： - 包括数据战略、数据应用与服务、数据管理、数据架构等层面，确保数据的全面管理。 - 数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、主数据管理等子领域共同构建数据治理体系。 5. **数据平台建设原则**： - 应用驱动：以业务需求为导向，快速响应并展示建设效果。 - 快速见效：初期项目不宜过大，尽快展现价值。 - 借鉴经验：采用成熟技术架构和解决方案，适当创新。 - 人才培养：重视内部团队建设和运营管理制度。 6. **某集团数据现状及问题**： - 业务职能和数据视角不统一，缺乏数据标准和统一定义。 - 数据架构竖井化，信息孤岛严重，数据整合不足，难以支持共享应用。 - 数据冗余和历史数据缺失，影响数据分析和决策效率。 集团企业大数据治理平台的建设是一个综合性的工程，涉及到数据的获取、整合、标准化、分析和应用等多个环节。通过有效的数据治理，集团企业可以充分利用大数据资源，优化业务流程，提升竞争力。同时，解决数据分散、孤岛和质量问题，是实现这一目标的关键。