2022年电商企业大数据分析平台建设方案完整版.pptx

【电商大数据平台综述】 电商企业的大数据分析平台是企业应对海量业务数据，提升决策效率，推动业务创新的关键基础设施。目前，电商集团企业已经建立了面向零售业务的数据仓库，整合了前台运营和后台管理数据，用于零售管理分析应用。然而，存在一些问题，如缺乏统一的电商集团客户360度视图，数据标准建设不完善，数据仓库中的信息未能充分利用，缺乏全面的风险评估体系，以及数据平台架构、数据应用和管控等方面的问题。 【电商大数据分析平台总体架构】 电商大数据分析平台的构建通常包括以下几个层次： 1. 数据产生层：由内部业务系统生成的结构化数据，如供应商信息、采购、商品和销售数据，以及来自外部的非结构化数据，如社交媒体、用户评价和移动互联网访问日志等。 2. 数据交换层：负责不同系统间的数据传输，包括数据库、数据交换组件和数据安全措施，确保数据的准确性和安全性。 3. 数据存储层：分为源数据区、大数据区、历史数据查询区和实时数据查询区，分别处理原始数据、大规模数据、历史查询和实时查询需求。 4. 数据处理层：包括主数据区、数据计算区、数据监控和报警区，以及数据清洗和整合，确保数据质量。 5. 数据应用层：构建各种业务应用，如客户管理、财务管理、风险管理等，以及数据增值产品，提供给内部用户和外部用户访问。 6. 数据管控层：涵盖数据标准、流程调度和元数据管理，确保数据一致性、合规性和可追溯性。 7. 用户访问层：为内部员工和外部客户提供统一的分析工具和报表，支持自定义报表和多维度分析。 【电商大数据分析平台演进路线】 演进路线可能包括逐步完善数据整合，强化数据质量管理，建设数据应用，优化数据平台架构，引入更高效的数据处理技术，如实时计算和大数据分析工具，以及加强数据安全和隐私保护。 【电商大数据分析平台实施重点】 - 数据整合：将分散在各个业务系统中的数据整合到一个统一的平台上，形成企业级视角。 - 数据应用建设：开发满足业务需求的分析模型和预测工具，支持业务创新。 - 数据质量管理：设立数据标准，确保数据的一致性和准确性。 - 流程调度和监控：自动化数据处理流程，实时监控数据状态。 - 安全与隐私：保障数据在传输和使用过程中的安全，符合法规要求。 【大数据分析平台建设预期收益】 1. 数据共享：通过集中数据资源，提升数据的使用效率和业务价值。 2. 业务协作：建立统一视图，促进部门间的协同工作。 3. 业务创新：基于详尽的数据分析，驱动产品和服务创新。 4. 建设效率：简化系统建设模式，提高IT系统建设和运行效率。 5. 数据质量：通过持续的数据清洗和整合，提升数据质量，增强数据实用性。 总结来说，电商企业大数据分析平台的建设是一个系统工程，涵盖了数据的采集、整合、处理、应用和管控等多个环节。通过构建这样的平台，电商企业可以更好地理解市场趋势，优化业务流程，提升竞争力，并为未来的业务发展提供有力的数据支持。