大数据基础平台建设方法

大数据建设方案解读

大数据建设目的及建设方式

大数据建设的核心目的是解决企业内部应用系统相互独立、数据分散、管理困难等问题。通过建立统一的数据管理平台，实现数据的集中化、标准化和共享化，提升企业数据管理效率和决策支持能力。

大数据方案解读

大数据管理解决的问题

1. 一物一码：确保同一对象（人、物、单位等）在不同系统中具有统一标识。
2. 核心信息的权威化：通过专门的维护点和审核点，建立创建流程和变更流程的记录。
3. 扩展信息的完善管理机制：实现对扩展信息的系统化管理。
4. 企业规范的合法化：为IT部门进行数据整合提供技术基础。

大数据管理的实质

大数据管理的实质是通过建立编码规范、企业服务规范、数据清理方案和接入系统改造方案，实现数据的标准化、集中化和共享化。

大数据标准解决方案组成

1. 编码规范：定义管理对象的编码体系，包括分类码、顺序码和组合码，确保数据的唯一性和共享性。
2. 企业服务规范：规定大数据平台与接入业务系统之间的数据交换方式，包括服务种类（查询、申报、变更等）和事件种类（推送、审核完成等）。
3. 数据清理方案：对原始数据进行处理，包括修改数据规则、清理不符合规范数据和重复记录。
4. 接入系统改造：对数据库、档案、属性对照关系和用户信息进行改造，并调整系统功能以适应大数据管理需求。

场景样例

1. 多点维护、统一认证：适用于分子公司系统异构、允许直接增加数据但需集团核准的场景。
2. 统一维护、多点使用：适用于分公司系统统一、人员信息单一维护、客商货品信息多级审批的场景。

服务定义样例

• 服务标识：PT_C_003
• 服务名称：获取指定类别客商数据（GetCustByTypeSrv）
• 服务描述：根据客商类别返回对应类别的客商数据，采用分页形式获取，限制返回数据集合数量为1000。

数据清理方案

• 原始数据处理：包括修改数据规则、清理不符合规范数据和重复记录。
• 重复记录处理：建立专用区域存放被清理数据，标明合并目标对象，并保留一定时间。

接入系统改造方案

• 数据库改造：包括档案改造、属性对照关系处理和用户信息改造。
• 系统功能改造：包括历史数据处理、新增数据处理和反馈信息处理。

大数据部署模式

1. 独立部署模式：所有系统通过服务与管理平台对接。
2. 模块部署模式：作为NC模块部署，共享NC基本档案数据。

系统运行效果演示

• 大数据管理平台：提供数据初始化服务、数据日常申报服务、数据查询服务、数据管理服务和数据推送服务。
• 大数据服务总线：负责数据发布，支持多种发布方式。
• 接入业务系统：实现数据无缝提交和数据推送。

总结

大数据建设通过建立统一的数据管理平台，实现数据的集中化、标准化和共享化，解决企业内部应用系统相互独立、数据分散、管理困难等问题，提升企业数据管理效率和决策支持能力。方案包括编码规范、企业服务规范、数据清理方案和接入系统改造方案，适用于不同企业场景，并通过大数据管理平台和服务总线实现数据的高效管理和应用。