数据管理知识体系ppt课件

数据管理知识体系,.,数据管理的演进,风险回报：风险非常高，因为数据问题会导致客户流失（因为错误理解客户价值）或不合理的业务流程；虽然没有制定相关的流程来分析孰是孰非，但还是有一些人成为替罪羊，从而受到指责；回报低，除了个别员工或部门获得成功之外，企业几乎没有从数据管理中获得任何收益,风险回报：风险高，缺少数据整合，整个公司范围内数据的整体准确性不佳；偶尔会进行数据分析和更正，但涉及跨职能时仍然会发生一些数据错误；回报有限，大多数都不确切；多数投资回报都是通过个体流程或员工个体取得的；公司层面几乎没有意识到数据管理的好处,风险回报：风险中等到较低；通过提供更优信息提高了决策的可靠性，从而降低了风险；回报中等到高；数据质量的改进通常只局限于某个职能领域，然后随着更多员工加入其中，质量改进会拓展到更宽泛的领域,风险回报：风险低；数据完全统一，并被严格控制，帮助企业维护有关客户、前景、库存、产品的高质量信息；回报高；在全公司范围内执行数据管理，有助于更好地理解企业当前的业务概况，帮助管理层提高在根据数据做决策时的信心,.,当前保险企业普遍存在不少数据的问题，如：数据来源不唯一、数据共享性差、数据准确度低、指标口径不统一等.,国内保险企业数据管理现状分析-现状,.,新一代数据中心-目标,新一代数据中心定义新一代数据中心是基于标准构建模块，通过模块化软件实现自动化724H无人值守计算与管理，并以供应链方式提供共享的基础设施、信息与应用等IT服务新一代数据中心特征1：模块化的标注基础设施2：虚拟化资源与环境3：自动化管理4：快速的可扩展能力5：节能及节省空间6：高IT资源利用率7：高可靠性和低冗余8：面向服务的计算平台,.,数据仓库设计-TheBasicStructureoftheCIF,Externalworld,ERP,Internet,Enterprisetransactions,Dataacquisition,ReferenceData,Applications,ERP(tx),Integration/transformationlayer,ODS,Primarystoragemanagement,HistoricalReferenceData,Alternativestorage,Dataworehouse,Datadelivery,Explorationwarehouse,Dataminingwarehouse,StatisticalAnalysis,eComm,CRM,ERP(rpt),BusInt,DSSapplications,finance,sales,Marketing,Accounting,Datamarts,Rawdetaileddata,Externaldata,.,数据仓库设计-CIF&MD体系结构比较,CIF体系结构,MD体系结构,准备数据仓（ODS）,DW,DM,DM,DM,。E/R模型。主题域。事务级细节。斜线以上限制终端用户存取,。多维设计和其他设计。根据业务功能的数据集市设计。汇总与细节级数据。在一个数据库实例中可能有多个数据集市,准备数据区,数据仓库总线,原子DM,原子DM,聚集DM,聚集DM,个人DM,。多维的。事务和汇总数据。数据集市单主题域（即事实表）。在一个数据库实例中可能有多个数据集市,。E/R设计或平面文件。斜线以上禁止终端用户存取,用户存取事务,.,数据的生命周期如何映射到DW&其他系统,映射,.,数据标准-标准规范的应用&建设,.,数据管理-数据模型,模型设计阶段,模型建设方法,维度建模法,范式建模法,数据仓库,实体建模法,实体,事件,实体,说明,.,数据管理-ESB企业数据服务总线,SOA基本结构,SOA服务协作,服务描述,服务描述,服务,发现,发布,绑定、调用,企业数据服务总线,服务管理,其他服务,协作服务,应用服务,访问服务,表示服务,流程服务,信息服务,公共服务,.,数据管理-数据交换平台功能架构,数据交换服务1,应用功能,数据交换服务2,数据交换服务3,数据交换服务4,数据交换服务,企业数据服务总线,元数据管理,安全管理,平台监控,数据采集,数据采集任务调度,数据复制,ETL工具,全量复制,增量复制,全量抽取,增量抽取,数据清洗,数据转换,数据装载,数据存储,专用数据采集接口,.,数据管理-数据交换（纵向&横向）,一级数据交换平台,一级业务系统,一级业务系统,二级业务系统,二级业务系统,二级数据交换平台,三级业务系统,三级业务系统,三级数据交换平台,一级ODS/DW,二级ODS/DW,横向交换,横向交换,横向交换,纵向交换,.,数据管理-元数据管理框架,元数据管理平台,系统管理,数据规则管理,变化管理,业务逻辑管理,数据展现管理,外部数据,灵活查询,多维分析,报表,数据挖掘,数据利用,业务数据库,业务数据库,ODS,EDW,DM,.,数据管理-数据挖掘,原始数据,数据集,目标数据,预处理数据,模式,知识,发现,集成,选择,预处理,数据挖掘,解释评价,运用,数据准备阶段,数据挖掘阶段,分析评价阶段,基本步骤,挖掘类型,挖掘算法,15,数据管理实施规划,16,数据管理实施规划,人/流程/策略/规划,建立元数据管理机制,建立企业数据标准,IT技术/系统,E-p平台数据服务,建立企业数据交换平台,建立企业数据模型,建立企业数据架构,设计一体化数据服务架构,建立决策支持系统,优化整合企业数据模型,建立销售管理系统,建立数据挖掘系统,建立数据分析平台,建立元数据管理平台,建立元数据质量管理平台,建立文档、内容管理平台,建立数据安全管理机制,建立数据灾难备份系统,建立ECIF系统,建立ACRM系统,建立OCRM系统,.,*资料来