数据管理知识体系.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,.,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,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,数据,管理,现状,没有独立的数据管理组织,数据生命周期,管理不完整,缺少数据,活动管理,无企业级架构,各部门用户,对数据架构,没有共识,缺乏数据质量,管理体系,缺乏数据标准,缺少主数据管理,数据安全,认识不全,无元数据管理,.,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,-The Basic Structure of the CIF,External world,ERP,Internet,Enterprise,transactions,Data acquisition,Reference Data,Applications,ERP(tx),Integration/,transformation,layer,ODS,Primary storage management,Historical,Reference,Data,Alternative,storage,Data,worehouse,Data delivery,Exploration,warehouse,Data mining,warehouse,Statistical,Analysis,eComm,CRM,ERP(rpt),Bus Int,DSS,applications,finance,sales,Marketing,Accounting,Data,marts,Raw detailed data,External data,Operational reports,.,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,蒱获,编辑,调入应用程序,在线访问,与其他应用程序集成（企业数据）,调入数据仓库,使用频率下载,近线数据存储,存档存储,数据生命周期,EDW,数据仓库,&,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,财务账户,活动,理赔,事件,收付费处,理,资金供应,角色,实物,地理位置,协议,产品,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,S,O,A,基本结构,S,O,A,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,.,数据管理实施规划,P8.,建立内容管理系统,P10.,建立企业数据模型,P11.,优化整合企业物理模型,P12.,定义企业数据架构,P13.,建立企业级数据交换平台,数据管控,参考数据和主数据,数据服务管理,数据库运营管理,元数据管理,数据管理,十大领域,文档和内容管理,数据研发,P9.,建立数据标准,P15.,建立数据管理机制,数据质量管理,数据架构管理,数据安全管理,P5.,实施,ECIF,实现客户主数据管理,P16.,建立元数据管理平台,P14.,建立数据质量管理平台,P1.,在,E,服务平台增加数据服务功能,P2.,研究和设计总分一体化的数据服务架构,P3.,建立总部决策支持系统,P4.,建立分公司销售分析系统,P6建立面向业务部门的深度数据分析平台,P7.,建立客户信息深度挖掘平台,P15.,建立数据管理机制,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,大集中管理,流程化管理,虚拟化管理,自动化管理,*,资料来源：,新一代数据中心新理念,流程化管理,-ITIL,（,IT,基础架构库）,.,服务提供流程,服务级别管理,IT,服务财务管理,IT,服务持续性管理,可用性管理,能力管理,服务支持流程,事故管理,问题管理,配置管理,变更管理,发布管理,管理职能,服务台,服务提供,服务支持,新一代数据中心新理念、新技术,.,.,