大数据平台数据中台解决方案

大数据平台——

数据中台解决方案大数据治理平台，通过结合完善的数据治理方法论，构建出一整套通用大数据工具，从而以更加安全、可靠、灵活、便捷的方式支撑多源异构数据的融合应用。

大数据产品是以平台

+服务的综合产品线，把海量结构化、非结构化、半结构化数据处理技术和国内外主流大数据架构进行有效结合集成，并结合军营在数据采集、计算存储、数据治理、分析挖掘、可视化应用方面的具体需求，开发出客户业务数据、物联网数据、社会

化数据等全生命周期数据治理的产品及服务。数据来源烟囱数据数据存储平台(海量数据存储管理能力)采用列式存储、自适应压缩、水平分区、智能索引、

并行处理技术、存储空间比传统存储压缩十倍以上数据治理平台(统一数据治理能力)元数据、数据地图、数据全生命周期、集成的数据质量管理及安全管理等功能数据采集平台(全渠道数据集成和整合能力)提供部队、政府、企业及各行业外部数据的获取通道及分析的服务能力，可私有云或公有云及混合云部署数据服务平台(一站式数据资产服务能力)支持多种数据库数据集成；支持实时增量式数据集成；

支持海量结构化和或非结构化数据集成数据计算平台(全面数据计算和AI融合能力)提供部队、政府、企业及各行业的多维分析、分布式计算、数据挖掘和流计算数据分析平台(丰富的数据可视化分析能力)丰富的仪表盘、多维度数据分析、中国式报表、智能报告展现、支持嵌入式分析、数据下钻、多维展现数据中台：大数据平台支撑大数据采集、共享管理专题应用

智能化：

分布式人工智能算法、机器学习

云化：

容器化弹性资源管理和调度

融合化：统一了数据集市、数据仓库和数据湖

全：覆盖数据类型全、具备功能全、适用场景全

深：与数字孪生、

AI等深度融合关系型数据库

快：数据处理速度快、检索快物联网数据其他数据流媒体数据互联网数据文本文件其他战备值班安全管理政治教育环境态势战场态势后勤保障装备管控保密态势战备训练•

支持多种数据库数据集成•

支持实时增量式数据集成•

支持海量结构化或非结构化数据

集成数据存储•列式数据库：采用列式存储、自适应压缩、

水平分区、智能索引、并行处理等技术，存储空间比传统存储压缩10倍以上•分布式存储：实现PB级别结构化和非结构化数据存储数据计算•

多维分析:大规模结构化数据的即时分析•分布式计算:海量结构化或非结构化分布式数据计算能力•

数据挖掘：传统数据挖掘算法•

流计算：信息流处理连续计算•

元数据管理功能•

数据地图功能•

数据生命周期•

集成的数据质量管理功能•

集成的数据安全管理功能数据可视化•

支持丰富的仪表盘、多维分析展现。•

支持中国式报表、智能报告展现。•

支持嵌入式分析。•

支持多移动分析展现。数据服务•

提供政企、行业外部数据的获

取通道，

以及分析的服务能力。•

提供私有、公有以及混合数据

部署。数据中枢：大数据平台的数据湖能力数据治理数据要素成为经济发展的核心要素，数据中台是激活数据要素的核心工具大力推进产业数字化转型。加快企业数字化转型升级，全面深化重

点行业、产业园区和集群数字化转型，培育转型支撑服务生态。加快推动数字产业化。增强关键技术创新能力，加快培育新业态新模式，营造繁荣有序的创新生态。充分发挥数据要素作用。强化高质量数据要素供给，加快数据要素市场化流通，创新数据要素开发利用机制。数据来源：国务院《“十四五

”数字经济发展规划》020301三、构建数据治理体系加快集团数据治理体系建设，明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主

数据管理工作，定期评估数据

治理能力成熟度。强化业务场

景数据建模，深入挖掘数据价

值，提升数据洞察能力。运用5G、云计算、区块链、人工智能、数字孪生、北斗通信等新一代信息技术，探索构建适应企业业务特点和发展需求的

“数据中台”“业务中台”

等新型IT架构模式，建设敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施应用两化融合管理体系标准（GB/T23000系列），

加快建立数字化转型闭环管理机制，以两化融合管理体系促进企业

形成并完善数字化转型战略架

构。数据中台是党政机关国企数字化转型的核心手段建设态势感知平台，加强平

台、系统、数据等安全管理。数据来源：国务院《“十四五

”数字经济发展规划》一、建设基础数字技术平台二、建立系统化管理体系四、提升安全防护水平烟冲式架构业务A1、技术2、数据3、中间件业务A1、技术2、数据3、中间件1、技术2、数据3、中间件基础设施层小前台

中台架构数据、技术融合层1、部门信息化各自为政，壁垒重

重2、各系统数据分散，缺乏统一、完整的数据视图难以融合沉淀成资产3、基础建设重复浪费，耦合关系复杂，但又无法统一升级4、业务迭代创新更快，但应用刚

性，无法及时响应5、临时报表需求多，时间紧，但无法及时准确提供当下列情况出现时，数据中台是最好解决思路1

、具备敏捷数据运营能力2、具备技术沉淀能力3、具备精细化管理能力PaaS运行层基础设施层●

盘活企业历史系统，构建一种“创新型

”的数字化建设、运营、管控模式业务A业务B业务C业务A提出了新的要求面临着的问题如何做？采集整合多来源：

RDBMS，

Hadoop，文本、接口

..

多结构：结构化、半结构化、非结构化多方式：批量、实时整合打通：IDMapping，整合统一数据资产管理数据规范：数据标准化，指标体系数据建模：数据域，逻辑模型，物理模型数据管理：主数据，元数据、数据质量，数据安全数据共享：数据地图，数据接口分析挖掘自助交互式分析：智能报表，整合分析丰富的算法库：数据预处理，分类、聚类，关联，预测

…数据中台Datacenter数据可视化标签体系管理：静态标签、动态标签（算法标签），

标签生命周期管理全景洞察：用户画像，商品画像，商圈画像

…精准营销：人群筛选，智能推荐，广告投放

……规则管理：业务规则配置，预警监控…数据中台有什么本事？数据业务化企业数据资产可视化

智能报表开发与共享企业IT资源可视化大屏可视化展现与监控增加收入数据资产化后，可以通过API等方式对外交易；基于中台新的业务应用可以产生新增收入业务创新通过数据发现新的业务点，并能快速梳理新的业务流程，提供创新的商业模式提升体验通过大屏更直观的体现数据指标，让运维

更简单提升效率提升智能报表效率，节约数据运营时间节约成本可以有效节约数据分析人员数据中台的价值数据中台体系涵盖整个数据中台解决方案框架

图，既包含数据技术平台，也包含

数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。通

过建设数据中

台建立数据

资产体系，规模化服务业务，保证数据质量，更大限度的发挥数据价值。方法论整体规划，分布实施，数据中台是一个经过不断循

环、反馈而使系统不断增

长与完善的过程，这是区别于系统生命周期法的主

要特点。产品+工具大数据分布式计算平台、数据开发套件、数据质量管理工具、数据地图管理

工具数据模型管理工具、API管理工具等。实施流程一整套体系化的数据中台建设实施流程，包括需求调研、需求分析、架构设计、数据与应用开发、部

署和测试运维等。数据中台建设思路数据治理、运营管理元数据、数据质量、内部

使用，规划基于中台的新的智能应用开发数据仓库ETL的设计、

模型开发和单元测试，

数据产品开发调研包含机会评估和企

业评估两项服务●分析明确业务需求，

业

务建模，与现有系

统匹配。设计设计数据仓库和数

据应用技术体系架

构，完成详细设计数据中台实施路径集成和定制应用开发整体环境测试联调

上线部署微品一站式中台安

装或升级。

经营大脑CDP个性化推荐人群放大数据API标签引擎分析引擎报表引擎大屏引擎全域数据仓库实时数据仓库离线任务实时任务任务运维可视化实验Notebook

数据地图数据模型数据质量分布式计算存储平台（Spark/Flink/EasyManager）

|Cloudera数据智能数据服务层数据仓库层数据平台层数据采集层云平台层业务数据库传统数仓搜素引擎爬虫IOT

埋点API资产价值化数据驱动业务数据资产化数据能力共享数据中台：企业级一站式数据中台PaaS腾讯云阿里云华为云私有云销量预测智能组货渠道洞察用户观察数据门户用户洞察智慧门店智能商圈无人零售业务数据化数据基础建设供应链优化消费者体验大数据营销数据中台技术架构Step3数据导入任务Step2配置网闸任务数据采集层：多源异构数据一步跨网接入数据上云（Data2Cloud）：

一步配置实现数据跨网接入数据源Step1数据到处任务●

可适应网络、跨网闸等复杂网络环境，实现实时多源异构数据一站式上云

传统跨网闸数据接入方式数据上云（Data2Cloud）数据接入方式网闸互联网视频专网云平台数据平台层：一站式大数据研发●

提供一站式大数据开发、数据权限管理、任务离线调度等功能双模式生成APIAPI权限管控API全方位监控

企业级API市场●

可视化“零代码

”生成API，快速构建OneService数据共享服务。企业级的API市场和API服务管理平台，提供开箱即用的API服

务能力，精细化的数据安全权限管控，提高数据开放与共享效率。数据服务层：数据共享服务DataAPI「让数据快速服务化」简易数据处理可视化探索分析复杂报表设计多维度多角度分析●

可视化探索式分析「

让业务用户以最简单的方式观察数据」新一代自助大数据分析的BI工具，轻松搭建企业报表管理平台，打通企业内部数据壁垒，实现数据与前端的打通，通过自助分析即时分析，辅助决策提升业务。数据展示层：可视化探索式分析客户痛点1

、客户的数据和场景的碎片化需求，不能得到及时的响应

2

、数据的存储、治理和应用是局部发生的，存在大佬重复

工作和数据冲突情况3

、花费了大量的金钱存储数据，数据的使用价值低，投入

产出比低1

、已经建成多个业务应用2

、期待数字化转型3、数据有痛点，期望数据能成为生产力

4

、大型园区，或者有大屏建设需求1、轻量级中台，成本低2

、有丰富的案例沉淀3

、支持定制开发4

、与园区等应用无缝对接数据中台方案