大数据分析平台的整体结构——高级工作流程及实施设计方案（详细版）

大数据分析平台的总体架构消除一数多义，提升数据的唯一性和一致性。将逐步形成的数据标准纳入规范管理流程，包括更新、发布和监督使用等工作。数据标准管理工作涵盖数据标准的建立和维护、执行以及考评。建立和维护数据标准涵盖数据分类、数据结构、关键业务对象和关键代码的数据维度映射。执行数据标准涵盖定性和定量考评，生成数据标准分析报告并推广数据标准理念。

大数据分析平台总体架构——数据访问层 即席查询：通过即席查询工具或手工书写SQL语句，完成业务信息的即席查看。 多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等。 主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮件等方式报警。 决策层管理层业务人员即席查询静态报表多维分析仪表盘挖掘预测 仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供直观的数据支持。 静态报表：按照预先定义格式，批处理报表，在线查询报表等。 Office集成：将分析应用嵌入到Office界面中，利用Office的方便、易用特性，降低用户使用难度。 问题发现Office集成Web服务 挖掘预测：使用专业的软件工具，通过数理统计等高级统计分析算法，分析结构化、非结构化数据，通过数据模型去挖掘隐藏在数据中的价值。 数据科学家业务系统 Web服务：将分析应用的功能发布为Web服务，注册在企业服务总线上，供其它业务系统或分析应用调用，获取分析结果。 多种展现形式满足各层级用户及应用系统使用需求。

电商大数据实践已经在外部非结构化数据统一制定目标和分析模型自定义报表工具行列简单定义方式多种格式报表集团决策层集团职能管控层各级业务操作层关注集团主要经营指标业务人员使用BI应用实现业务协作和创新BI分析工具供应链金融系统POP系统其他业务系统云数据推送平台已实现了主要零售及金融业务系统数据清洗整合，为未来金融集团数据平台提供了丰富的数据源。通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力采购管理系统查看职能部门的业务经营情况统一定义BI应用统一划分分析主题统一设计数据模式统一规划分析方法统一部署技术基础

基于数据分析和建模的工作流程在现代技术背景下显得尤为重要。它不仅仅是一个流程，更是一种深入理解业务和数据的方式。通过数据分析和建模，企业能够更好地理解市场需求，优化决策过程，并提高运营效率。

电商大数据分析平台演进路线 本方案以电商大数据实践为背景，详细阐述大数据分析平台的演进路线、实现步骤与设计方案。 第一阶段：基础平台搭建 (2013年) 以基础平台搭建为主，配合初期业务开展。 应用建设从客户信息管理、风险管理和运营管理三方面开展。 搭建大数据处理平台和实时分析平台。 应用方面开展实时分析和数据产品封装。 开展客户信息管理、信用风险评级和业务统计分析三类应用建设。 开展贴源数据整合，初步建立企业级数据视图。 实现对管理分析类应用和实时分析类应用的支撑。 规划数据管控蓝图，初步实施数据质量和技术元数据管理。 第二阶段：深化分析体系 (2014年-2015年) 全面开展内部管理分析、实时分析和沙盘演练应用建设。 初步展开增值数据产品开发工作。 全面开展大数据分析平台建设，引入更多数据源。 丰富并完善平台数据区建设。 随着应用体系的搭建，完善数据质量和元数据建设。 开展数据标准化工作。 深化分析体系，形成深度智能化业务分析。 第三阶段：持续优化提升 (2015年以后) 性能持续优化、数据平台持续完善。 持续深化数据管控体系，形成金融集团企业级的数据管控体系。 总结 该方案涵盖了大数据分析平台从基础搭建、深化分析到持续优化的完整演进路线，为电商企业构建高效、智能的大数据分析体系提供了清晰的路径和指导。

实施Oracle工作流程 V1.pdf

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Application Master 分配资源。 Application Master 启动任务： Application Master 在分配的容器中启动任务。 任务运行： 任务在容器中执行用户代码，并与 Application Master 通信汇报进度和状态。 任务完成： 任务完成后，Application Master 向资源管理器注销，释放资源。

通过加强业务协作，将分散在供应链金融、人人贷、保理等业务系统中的数据集中整合到数据平台，建立企业级视图，促进业务的集成和协作。这不仅为企业级分析和交叉销售提供基础，还为金融业务创新创造了有利条件。同时，提升数据建设效率和数据质量，改善企业整体数据的实用性和安全性，有效推动IT系统的建设和运行效率。

了解大数据平台的综合解决方案对于业内人士至关重要。