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news 2025/10/24 23:01:43

手机wap网站导航模板,广元做网站站排名,苏州保洁公司有多少家,推广策略和促销策略的区别内容简介关键字数字化生产已经成为普遍的商业模式#xff0c;其本质是以数据为处理对象#xff0c;以ICT平台为生产工具#xff0c;以软件为载体#xff0c;以服务为目的的生产过程。信息与通信技术平台#xff08;Information and Communication Technology Platf…内容简介关键字数字化生产已经成为普遍的商业模式其本质是以数据为处理对象以ICT平台为生产工具以软件为载体以服务为目的的生产过程。信息与通信技术平台Information and Communication Technology Platform,ICT 数据孤岛 IT系统中的数据语言不统一不同I系统之间的数据不贯通同样的数据需要在不同TT系统中重复录入甚至不同I系统中的同一个数据不一致等。这些问题限制了运营效率的提升和效益的改进华为迫切需要数字化转型来改变这种状况。数字化转型怎么做 ToB / ToC 数据入湖数据入湖是指将数据从各种数据源如数据库、文件系统、实时流数据等导入到数据湖中的过程。数据湖是一个存储系统能够以原始格式保存海量结构化、半结构化和非结构化数据为后续的数据分析、机器学习和数据驱动决策提供支持。数据消费数据消费是指在数据生态系统中用户或系统通过对数据的访问、分析和处理从而获取有价值的信息用于支持决策、优化业务流程或推动创新。它是数据生命周期的重要阶段通常紧接在数据存储如数据湖或数据仓库之后。数据消费的核心含义数据消费的本质是将存储在数据平台中的原始数据转化为对业务有意义的洞察和价值。数据消费的形式可以多种多样比如生成报表、构建机器学习模型、驱动实时决策等。数据消费的常见形式报表与可视化数据被消费为可视化的报表和图表用于业务监控和决策支持。工具Power BI、Tableau、FineBI 等。例子通过销售数据生成月度销售报表。业务分析与洞察利用统计学或分析工具对数据进行深度挖掘。工具Excel、PythonPandas、Matplotlib、R 等。例子分析用户行为数据发现客户流失的原因。实时数据处理消费实时流数据支持快速响应和实时决策。工具Kafka、Spark Streaming、Flink 等。例子实时监控物流运输状态。数据驱动的自动化数据直接被系统或服务消费用于触发自动化流程。例子银行的风控系统根据用户交易数据自动判定风险。机器学习与AI模型数据作为模型训练的输入驱动机器学习或人工智能应用。工具TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等。例子根据历史数据训练模型预测未来销售趋势。 API 数据消费数据通过 API 提供给应用程序消费。例子电商平台通过 API 查询库存数据并更新页面。数据消费的技术架构数据消费通常依赖于以下技术架构数据湖与数据仓库数据消费的基础是数据存储。数据湖存储原始数据数据仓库存储加工后的结构化数据。工具Hadoop、Amazon S3、Snowflake 等。数据集成与查询数据通过 ETL 或 ELT 流程集成并通过查询工具消费。工具Presto、Hive、BigQuery 等。数据可视化平台将复杂数据呈现为易于理解的图表或仪表板。工具Tableau、Power BI、Grafana 等。实时流处理实时数据的消费需要强大的流处理能力。工具Kafka、Flink、Spark Streaming 等。数据消费的挑战数据质量如果数据不准确、不完整或不及时会直接影响消费结果的可靠性。访问性能当数据量过大时如何高效查询和处理数据是一个难题。安全与隐私数据消费涉及敏感数据时如何确保合规性和安全性。数据孤岛数据分散在多个系统中导致消费过程中难以整合。数据底座数据底座是一个支持企业数字化转型的核心技术平台用来统一管理、存储和处理企业所有的数据资源。它是企业实现数据驱动决策、智能化应用的基础设施类似于建筑物的地基支撑着上层的各种数据应用。数据底座的主要组成部分数据存储数据底座需要存储结构化、半结构化和非结构化数据通常包括以下系统数据湖存储原始的、海量的多种数据类型。数据仓库存储经过处理和结构化的数据用于高效分析。云存储灵活支持弹性存储如 AWS S3、阿里云 OSS。数据集成将企业的多种数据源如数据库、日志系统、实时流数据统一整合到数据底座。工具ETL提取、转换、加载工具如 Apache NiFi、Informatica。数据治理确保数据的质量、规范性和安全性。包括数据清洗、数据标准化、元数据管理、数据权限控制。数据分析与服务支持多种数据分析需求包括统计分析、机器学习、实时处理等。提供数据 API 和服务支持上层应用调用数据。数据安全实现数据加密、访问控制、日志记录确保数据合规性和安全性。开发与运维支持为数据科学家、分析师和开发者提供统一的平台工具如 Jupyter Notebook、BI 工具。 ETL提取、转换、加载 ETL 是指提取Extract、转换Transform、加载Load是一种将数据从一个或多个来源提取出来经过转换处理后加载到目标系统如数据仓库、数据湖的数据集成过程。ETL 是数据处理的重要环节广泛用于数据仓库建设、数据分析和业务报表生成。 ETL 的三个主要步骤提取Extract 从多个数据源中获取原始数据包括结构化数据如数据库表、半结构化数据如 JSON、XML和非结构化数据如文本、日志。数据源示例数据库MySQL、Oracle、PostgreSQL文件系统CSV、ExcelAPI 或实时流如 Kafka 目标是尽可能完整地提取数据同时避免影响源系统性能。转换Transform 对提取的原始数据进行清洗、规范化和处理以满足目标系统的要求。通常包括以下操作数据清洗处理空值、重复值、异常值。格式转换统一日期格式、单位等。数据聚合计算总数、平均值等。维度处理将数据映射到维度表或事实表。业务规则应用根据业务逻辑衍生新字段或分类数据。加载Load 将转换后的数据加载到目标系统中如数据仓库如 Snowflake、Redshift或数据湖如 Hadoop、S3。加载方式全量加载每次将所有数据重新加载到目标系统。增量加载只加载新增或更新的数据。确保数据加载的完整性和准确性。 IoT数据 IoT数据Internet of Things 数据是指由物联网设备生成、收集和传输的数据。这些设备通过网络互联可以实时感知、监测和传输信息从而为数据分析和智能化应用提供支持。 IoT 数据的来源 IoT 数据主要来源于各种连接到互联网的设备和传感器这些设备可以分为以下几类工业设备工厂中的机器、机器人、设备传感器。例如温度、压力、振动传感器。智能家居设备智能音箱、智能门锁、智能灯泡、智能电表。例如记录室内温湿度、用电量、用户行为等。可穿戴设备智能手表、健身追踪器。例如记录心率、步数、睡眠数据。交通工具车辆中的 GPS、车载诊断系统OBD。例如车辆位置、速度、燃油使用情况。环境监测设备气象站、空气质量监测仪。例如二氧化碳浓度、噪声水平、降雨量。物流与零售包括物流追踪器、智能货架、RFID 标签。例如商品库存、运输位置、存储条件。 IoT 数据的特点实时性 IoT 数据通常以流数据的形式实时产生适合用于实时监控和快速响应。例如传感器每秒传输一次温度数据。多样性 IoT 数据可以是结构化、半结构化或非结构化的包含数值、文本、图片、视频等。例如结构化的电量数据非结构化的设备日志。海量性由于设备数量庞大数据生成频率高IoT 数据通常呈现出“数据爆炸”的特点。例如一台传感器每天产生上 GB 的数据。分布式来源数据来自分布在不同地点的设备具有高度分散性。例如不同城市的环境监测设备生成的数据。时序性数据通常是以时间序列形式产生带有时间戳用于分析变化趋势。例如每天记录温度变化曲线。 IoT 数据的存储与处理由于 IoT 数据量大、种类多且实时性强对数据存储和处理系统的要求较高。存储方式云存储使用云平台如 AWS、Azure、阿里云存储数据具有弹性扩展性。例如将 IoT 数据存储在 AWS IoT Core。边缘计算在设备附近边缘处理和存储部分数据降低传输延迟。例如工业设备实时分析振动数据异常时才上传到云。数据湖与数据仓库数据湖如 Hadoop、AWS S3存储原始数据。数据仓库如 Snowflake、Redshift存储结构化数据用于分析。处理方式实时数据处理使用流处理框架如 Apache Kafka、Flink分析实时数据。例如监控车辆速度超速时发出警报。批量数据分析将 IoT 数据定期导入数据仓库使用大数据工具如 Spark进行批处理。例如分析一周内设备的运行状态。机器学习与AI 使用 AI 模型对 IoT 数据进行预测和异常检测。例如预测工业设备的故障。 Mapping Mapping 在开发中通常指的是数据或信息之间的映射关系即将一种数据结构、字段或实体转换成另一种对应的数据结构或字段以便在不同系统或模块之间进行数据的传递或处理。Mapping 是软件开发中常见的概念广泛应用于数据传输、转换、模型映射等场景。 Mapping的常见场景 Mapping 的作用数据转换将数据从一种格式或结构转换为另一种以满足不同模块或系统的需求。系统集成在多个系统之间共享数据时通过映射来解决字段或数据结构不一致的问题。降低耦合性使用映射层可以隔离不同系统或模块的实现细节降低代码的耦合性。提升代码可维护性通过统一的映射规则或工具简化数据转换的逻辑方便后续维护。常见的 Mapping 技术与工具编程语言中的工具 JavaModelMapper、MapStruct。Pythonpydantic、Marshmallow。JavaScript手动映射如使用 map() 方法。数据库工具 Hibernate、JPAORM 工具。数据库视图用于映射复杂字段。 ETL 工具 Apache Nifi、Talend、Informatica用于跨系统的大规模数据映射和转换。配置文件与规则 JSON、YAML 配置文件中定义的映射规则。自定义映射规则文件。逻辑实体物理表虚拟表视图数据模型数据模型是一种对现实世界数据及其相互关系的抽象表达用来描述数据的结构、操作和约束。它是数据库设计、数据处理和数据管理的基础工具帮助我们理解和组织复杂的数据。 Data Lab Data Lab 是指企业数据管理和分析中的一个核心功能模块或场景通常代表了一个集中的数据实验室Data Laboratory或分析平台。它的主要目标是为用户提供灵活的探索、分析和试验数据的环境帮助实现业务洞察和智能决策。数据治理对企业的数据管理和利用进行评估、指导和监督通过提供不断创新的数据服务为企业创造价值数据源指业务上首次正式发布某项数据的应用系统并经过数据管理专业组织认证作为企业范围内唯一数据源头被周边系统调用。数据Owner 公司数据 Owner 是公司数据战略的制定者、数据文化的营造者、数据资产的所有者和数据争议的裁决者拥有公司数据日常管理的最高决策权。数据 Owner 的职责包括 ① 负责数据管理体系建设。 ② 负责信息架构建设。 ③ 负责数据质量管理。 ④ 负责数据底座和数据服务建设。 ⑤ 负责数据争议裁决。数据Owner要负责所辖领域的信息架构建设和维护负责保障所辖领域的数据质量承接公司各个部门对本领域数据的需求并有责任建立数据问题回溯和奖惩机制对所辖领域的数据问题及争议进行裁决公司有权对不遵从信息架构或存在严重数据质量问题的责任人进行问责。主数据参与业务事件的主体或资源是具有高业务价值的、跨流程和跨系统重复使用的数据。主数据与基础数据有一定的相似性都是在业务事件发生之前预先定义但又与基础数据不同主数据的取值不受限于预先定义的数据范围而且主数据的记录的增加和减少一般不会影响流程和IT系统的变化元数据定义数据的数据是有关一个企业所使用的物理数据、技术和业务流程、数据规则和约束以及数据的物理与逻辑结构的信息元数据是描述数据的数据用于打破业务和IT之间的语言障碍帮助业务更好地理解数据。元数据通常分为业务、技术和操作三类。其中业务元数据用户访问数据时了解业务含义的途径包括资产目录、Owner、数据密级等。技术元数据实施人员开发系统时使用的数据包括物理模型的表与字段、ETL 规则、集成关系等。操作元数据数据处理日志及运营情况数据包括调度频度、访问记录等。数据导航/数据地图DMAP 汇聚/钻取/切片数据粒度 SLA 第一部分第一章数字化转型目标数字化转型蓝图数据工作框架数据体系建设的整体框架第二章数据治理体系框架数据管理总纲第三章数据分类管理框架数据分类基础数据治理基础数据是用于分类或目录整编的数据通常有一个有限的允许、可选值范围。也就是常见的基础码值。如性别、币种、业务单类型等。基础数据治理无论对优化业务流程还是数据分析都有较高的价值。一方面是增强与外部系统、提高业务敏捷度另一方面减少mapping的开发支持业务端到端分析增加业务确定性。码值管理最好通过系统来管控目前的工作里也遇到这类问题因为老系统之前较为混乱新建系统建了一套全新的但当时相关标准管理系统不完善且在新老mapping上并不完善导致数据部门很难开展工作。基础数据治理的价值基础数据治理的收益基础数据治理的框架主数据治理主数据具有高业务价值的、可以在企业内跨流程跨系统被重复使用的数据具有唯一、准确、权威的数据源。通常是业务事件的参与方参与方在业务中是一个很重要的概念。常见的主数据有机构主数据、员工主数据、产品主数据、财务主数据等。华为的主数据范围包含客户、产品、供应商、组织和人员。每个主数据都有相应的架构、流程及管控组织来负责管理。目前的工作里也各自新建域来管理相应的主数据但缺少良好的流程和管控产品功能存在但实际转起来时没有那么顺畅需要不断打磨。最后的目的是保证数出一孔提高数据质量、支持交易流打通等。主数据管理策略主数据管理框架客户主数据客户数据是企业最重要的主数据之一几乎贯穿所有业务经营活动。客户数据在全流程中的及时性、准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性是业务高效运作、经营可控的重要保障。随着业务发展华为客户数量迅速增长客户数据种类复杂多样因此要构建客户数据管理和服务化能力以满足经营分析、交易打通、内外部遵从、客户价值挖掘等核心要求支撑面向多BG的战略转变。这里的“多BG”指的是“多业务群”Business Groups的意思。华为作为一个全球化的大型企业通常会根据不同的产品线、市场需求、技术方向等划分为多个业务群BGs。这些业务群可能包括消费业务、企业业务、运营商业务等。每个BG都有其独立的目标、运作模式和管理需求。因此“支撑面向多BG的战略转变”意味着要建立一个能够支持多个业务群战略需求的系统或平台以确保客户数据能够在各个业务群之间高效流通和利用。事务数据治理事务数据用于记录企业经营过程中产生的业务事件其实质是主数据之间活动产生的数据。如一条xx订单数据。事务数据会调用主数据和基础数据当然也有自身的数据。如一张订单上一般有客户、产品、机构主数据币种、订单类型等基础数据也有订单金额、订单号等事务数据。因此事务数据治理的重点是管理好事务数据对主数据和基础数据的调用以及事务数据之间的关联关系确保上下游传递顺畅数仓中间层建模时就是事实表表来源。报告数据治理报告数据是对数据进行处理加工后用作业务决策依据的数据。主要是指维度、指标。观测数据治理观测数据是观测者通过观测工具获取观测对象行为/过程的记录数据。如系统日志、物联网数据、GPS数据等。观测对象主要是人、事、物和环境观测对象要定义成业务对象进行管理。观测方式分为软感知使用软件或各种技术进行数据收集比如某log日志和硬感知收集对象为物理世界中物理实体如IOT数据。规则数据治理规则数据是结构化描述业务规则变量一般为决策表、关联关系表、评分卡等形式的数据是实现业务规则的核心数据。无法实例化只能以逻辑实体存在。如某下单流程中的定价规则风控规则等。业务规则/规则变量-规则数据一个业务规则可以包含0-N个规则数据。非结构化数据外部数据外部数据是指华为公司引入的外部组织或者个人拥有处置权利的数据如供应商资质证明、消费者洞察报告等。外部数据治理的出发点是合规遵从优先与内部数据治理的目的不同。元数据元数据是定义数据的数据是有关一个企业所使用的物理数据、技术和业务流程、数据规则和约束以及数据的物理与逻辑结构的信息。属于描述性标签描述了数据、相关概念以及他们之间的关系如业务术语、指标定义、表/字段描述等。元数据设计原则数据资产编码数据资产编码DANData Asset Numbering 是一种对数据资产进行唯一标识的编码体系用于帮助企业对其数据资产进行统一管理、标识和追踪。 Schema skiːməs给m是数据库的设计图定义了数据的结构、类型和关系为数据存储、管理和使用提供规范。元数据注册元数据注册是指将元数据Metadata按照一定的规范和标准登记到一个元数据管理平台或元数据仓库中以便统一管理和使用。这个过程确保企业或组织中的数据资源可以被清晰地描述、分类和追踪从而实现对数据的全面理解、利用和管控。元数据注册有4种模式一对一模式逻辑实体和物理表一对一、主从模式一对多逻辑实体对应多张物理表、主扩模式一对多主物理表为核心表少数属性存在其他物理表中和父子模式多个逻辑实体业务属性完全相同按照不同场景区分逻辑实体但落在同一物理表中。第二部分第四章企业级信息架构信息架构原则第五章数据底座总体架构数据湖数据湖入湖方法这里区分下物理入湖和虚拟入湖 1物理入湖是指将原始数据复制到数据湖中主要有批量集成、数据复制同步实时CDC、消息集成实时API提取数据MQ工具和流集成实时Pipline工具。 2虚拟入湖是指原始数据不在数据湖中进行物理存储而是通过建立虚拟表的集成方式实现入湖实时性强一般面向小数据量应用数据量过大可能影响源系统。主要是面向需要低数据低时延、高灵活性和临时模式不断消费下的模式的消费场景。如Denodo中的逻辑数据架构支持数据虚拟化。批量集成数据复制同步消息集成流集成数据虚拟化结构化数据入湖结构化数据是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据严格遵循数据格式与长度规范主要通过关系型数据库进行存储和管理。触发结构化数据入湖的场景有两种第一企业数据管理组织基于业务需求主动规划和统筹第二响应数据消费方的需求。结构化数据入湖过程包括数据入湖需求分析及管理、检查数据入湖条件和评估入湖标准、实施数据入湖、注册元数据。非结构化数据入湖数据主题联结第六章数据服务数据地图服务自助数字化运营过程第三部分
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