共建共贏 打造中建企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開放平臺-數(shù)據(jù)供應鏈

用友網(wǎng)絡科技股份有限公司中建企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開放平臺試點建設數(shù)據(jù)供應鏈2024/5/3目錄數(shù)據(jù)供應鏈背景與理解數(shù)據(jù)供應鏈建設目標數(shù)據(jù)供應鏈整體架構數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)驅動應用場景12345數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)倉庫構建路徑系統(tǒng)數(shù)據(jù)手工數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)非結構化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)生產數(shù)據(jù)使用系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳輸組織間數(shù)據(jù)傳輸內外部數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)間數(shù)據(jù)整合異構系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合實時數(shù)據(jù)整合結構與非結構數(shù)據(jù)整合接口數(shù)據(jù)層整合數(shù)據(jù)層匯總數(shù)據(jù)層面準實時數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)供應鏈的背景與理解企業(yè)數(shù)據(jù)供應鏈——企業(yè)應將數(shù)據(jù)視為供應鏈，使其在企業(yè)整個組織內便利和有效的流通來，從企業(yè)自身數(shù)據(jù)中充分挖掘價值潛力，最終形成貫穿企業(yè)組織間、業(yè)務間、產業(yè)鏈伙伴間的完成數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)供應鏈的背景與理解

“DT”時代的到來，讓企業(yè)重新審視自已所擁有的數(shù)據(jù)，如何利用好已有的數(shù)據(jù)，讓“沉睡”的數(shù)據(jù)產生價值并成為企業(yè)的核心競爭力之一，是企業(yè)面臨的機遇和挑戰(zhàn)。在”DT“時代背景下，企業(yè)應該將數(shù)據(jù)流動性充分釋放，賦予數(shù)據(jù)以應用場景，對內以企業(yè)管理為基礎，實現(xiàn)企業(yè)內部數(shù)據(jù)共享，建立符合企業(yè)經(jīng)營監(jiān)管的決策與管控分析體系。對外可將一部分(可公開)高質量、高價值的數(shù)據(jù)以合適的價格交付給我們重要的合作伙伴或客戶，對一些潛在的客戶可將一些低價值的數(shù)據(jù)作為營銷手段進行贈送。內外內外高值數(shù)據(jù)賣產業(yè)鏈利益參與方實現(xiàn)價值構建中建總分析體系分析報表、考核指標低值數(shù)據(jù)送潛在客戶維系關系數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)供應鏈背景與理解數(shù)據(jù)供應鏈建設目標數(shù)據(jù)供應鏈整體架構數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)驅動應用場景12345數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)倉庫構建路徑數(shù)據(jù)供應鏈-總體目標智慧中建互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)運營平臺定標準建體系搭平臺立應用實現(xiàn)企業(yè)自上而下的數(shù)據(jù)管理規(guī)范與標準的頂層設計跨業(yè)務、跨組織、跨領域統(tǒng)一標準與規(guī)范建設企業(yè)經(jīng)營監(jiān)管的決策與管控分析體系、多層級、多角色、多領域實現(xiàn)由“數(shù)據(jù)驅動”的企業(yè)經(jīng)營與管控目標建設企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理平臺，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)供應鏈”的數(shù)據(jù)生產、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲全過程，為數(shù)據(jù)應用奠定平臺基礎實現(xiàn)知識共享、監(jiān)控預警、運營評價、決策分析、數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)服務等多種數(shù)據(jù)應用方式，滿足“用戶至上”的企業(yè)要求目錄數(shù)據(jù)供應鏈背景與理解數(shù)據(jù)供應鏈建設目標數(shù)據(jù)供應鏈整體架構數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)驅動應用場景12345數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)倉庫構建路徑數(shù)據(jù)供應鏈-整體架構圖財務人力供應鏈資金成本預算售樓商務其他業(yè)務系統(tǒng)音頻視頻SNS網(wǎng)站文本微信微博行業(yè)其他非結構化半結構化UDH（低價值密度數(shù)據(jù)）半結構化數(shù)據(jù)非結構化數(shù)據(jù)結構化數(shù)據(jù)HIVEPIGMapReduceHDFS流處理技術列存儲粗粒度索引壓縮技術SQL優(yōu)化動態(tài)擴展資源管理大表關聯(lián)并行數(shù)據(jù)加載ODSDW元數(shù)據(jù)管理主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)安全ODSODSDMDMDMETLETLETLCDCETLMQ存儲數(shù)據(jù)模型算法管理數(shù)據(jù)挖掘多維模型建?！瓟?shù)據(jù)倉庫統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務統(tǒng)一數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)接口數(shù)據(jù)共享業(yè)務報表分析指標預警考核指標業(yè)務問題流程優(yōu)化數(shù)據(jù)產品數(shù)據(jù)服務管理報表統(tǒng)一訪問PCPAD移動APPMPP數(shù)據(jù)庫（高價值密度結構化數(shù)據(jù)）行業(yè)對標宏觀經(jīng)濟目錄數(shù)據(jù)供應鏈背景與理解數(shù)據(jù)供應鏈建設目標數(shù)據(jù)供應鏈整體架構數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)驅動應用場景12345數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)倉庫構建路徑技術業(yè)務管理數(shù)據(jù)驅動數(shù)據(jù)管理規(guī)模：GB-〉TB、PB數(shù)據(jù)管理類型：行存儲、列存儲-------------------------------------數(shù)據(jù)服務：DaaS數(shù)據(jù)挖掘：OLAP、DM、機器學習、R、Spark-------------------------------------數(shù)據(jù)集成：ETL\ELT、實時、MDM數(shù)據(jù)采集：ERP、CRM、在線、移動商業(yè)模式創(chuàng)新--------------------營銷策劃流程績效優(yōu)化------------------分析決策指標監(jiān)控思想、思維、文化--------------------數(shù)據(jù)架構數(shù)據(jù)標準數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)驅動數(shù)據(jù)驅動會對管理、業(yè)務、技術三方面影響數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)驅動-業(yè)務場景以下示例用“工程盈利率”指標為案例理解數(shù)據(jù)驅動對業(yè)務的影響。首先將工程盈利率指標進行分解，從最基礎的數(shù)據(jù)進行取數(shù)，經(jīng)過加工計算，得到最終的單個項目工程盈利率工程盈利率項目盈利額項目總收入項目總收入自行施工總收入+

–參與成本分析的總收入指定分包完成的總收入勞務分供成本專業(yè)分供成本內部分包沖減成本材料成本機械費用項目管理費用稅金成本資金成本涉及部門+項目總成本項目部財務部數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)驅動-業(yè)務場景項目級公司級局級通過相同的方法，可以將各項目“工程盈利率”全部計算出來，并以一些適當方法（比如加權平均），匯總算出公司級和局的“工程盈利率”，這樣站在局級角度可以看各公司級的”工程盈利率”對比，站在公司級角度可以看各項目“工程盈利率”對比。同時可以以局級“工程盈利率”指標值為標準，制定此指標的考核范圍，例如：11%以上為優(yōu)，7%-10%為正常，6%以下為差，各公司可進行以對標。數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)驅動-業(yè)務場景第一建設公司項目A盈利率16.08%局平均盈利率第三建設公司項目C盈利率5.53%局平均盈利率平均盈利率=7.89%第二建設公司項目B盈利率7.96%局平均盈利率由于”項目總收入“中的“指定分包完成的總收入”高，并且”項目總成本“中“資金成本”低，所以一公司項目A的盈利率高于平均水平由于”項目總成本“中”項目管理費用”明顯高于正常水平，所以三公司項目C的盈利率低于平均水平通過數(shù)據(jù)分析結果，看到業(yè)務問題，并追蹤問題原因，體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動對業(yè)務提升或變革目錄數(shù)據(jù)供應鏈背景與理解數(shù)據(jù)供應鏈建設目標數(shù)據(jù)供應鏈整體架構數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)驅動應用場景12345數(shù)據(jù)供應鏈下的數(shù)據(jù)倉庫構建路徑4.數(shù)據(jù)存儲5.數(shù)據(jù)應用3.數(shù)據(jù)集成1.數(shù)據(jù)探查2.數(shù)據(jù)模型迭代數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的構建遵從以下原則：實用性：符合中建總信息發(fā)展需求，并與其他系統(tǒng)支持平臺相適應，建設成果能夠滿足企業(yè)的管理需求前瞻性：建設成果應滿足中建總數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)未來幾年不同發(fā)展階段的業(yè)務需求，具有較強的預見性擴展性：在滿足現(xiàn)有需求的同時，充分考慮后期的可擴展性，適應企業(yè)不同階段的發(fā)展要求開放性：具有良好的開放性，支持本身需求的同時，可與其他應用系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)共享及數(shù)據(jù)接口靈活性：系統(tǒng)架構要適應經(jīng)營戰(zhàn)略調整、組織架構變化、以及信息化規(guī)劃變化的靈活性要求，全面考慮系統(tǒng)當前與遠期的建設需求安全性：提供系統(tǒng)全方位的安全保障，要從網(wǎng)絡接入、數(shù)據(jù)傳輸、系統(tǒng)管理、權限控制等多個方面采取措施，充分保證系統(tǒng)安全性數(shù)據(jù)倉庫的構建是一個迭代的過程數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)探查數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)探查梳理應用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)關聯(lián)、數(shù)據(jù)分布等現(xiàn)狀，為后續(xù)工作做好基礎準備。數(shù)據(jù)模型構建企業(yè)信息的完整統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，包含了現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實體和實體間的關系、屬性、定義、描述和范例，綜合展現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系，并適應新的數(shù)據(jù)要求。數(shù)據(jù)集成多異構環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合、多數(shù)據(jù)源下的結構化和非結構化數(shù)據(jù)整合、同時實現(xiàn)各級組織之間的數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)倉庫設計方法數(shù)據(jù)倉庫總體架構數(shù)據(jù)倉庫部署架構數(shù)據(jù)應用定義數(shù)據(jù)的應用類型、應用對象及應用范疇。應用方式：數(shù)據(jù)接口型云端自助型移動分析型主數(shù)據(jù)規(guī)范元數(shù)據(jù)規(guī)范數(shù)據(jù)集成規(guī)范數(shù)據(jù)安全規(guī)范數(shù)據(jù)倉庫構建過程12345數(shù)據(jù)質量規(guī)范關鍵步驟數(shù)據(jù)治理01、數(shù)據(jù)采集接口標準實現(xiàn)方式實現(xiàn)流程接口內容雙方責任2、數(shù)據(jù)模型標準命名規(guī)范腳本規(guī)范注釋規(guī)范維護規(guī)范3、統(tǒng)一業(yè)務編碼標準基礎編碼規(guī)范總部業(yè)務編碼編碼映射4、ETL作業(yè)標準統(tǒng)一調度統(tǒng)一監(jiān)控統(tǒng)一配置統(tǒng)一界面5、數(shù)據(jù)服務標準數(shù)據(jù)封裝服務交互服務管理6、數(shù)據(jù)質量管理標準文件審核記錄審核業(yè)務邏輯審核7、元數(shù)據(jù)管理標準元數(shù)據(jù)定義元數(shù)據(jù)采集元數(shù)據(jù)服務8、數(shù)據(jù)安全管理標準數(shù)據(jù)安全分級應用安全管理統(tǒng)一日志管理4A安全管理9、數(shù)據(jù)生命周期標準在線區(qū)近線區(qū)歸檔區(qū)DW九個統(tǒng)一標準ODS自動手工填報業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)源…………DWDM指標庫接口AI-DI/CDCETL數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)服務數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)質量元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)生命周期ETLETLETLETL分析報表績效評價經(jīng)營監(jiān)控問題發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務商機挖掘數(shù)據(jù)封裝應用123456789數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理中的標準貫穿整個數(shù)據(jù)倉庫構建過程，是項目成功的有效保障，內容包含但不限于如下：數(shù)據(jù)標準與規(guī)范定義數(shù)據(jù)標準規(guī)范是對企業(yè)客戶管理所涉及的各項數(shù)據(jù)的定義與解釋，以及數(shù)據(jù)質量及安全性要求的統(tǒng)一定義，主要內容包含數(shù)據(jù)在業(yè)務層面的定義和在技術層面的定義。數(shù)據(jù)在業(yè)務層面的定義可稱為業(yè)務標準，主要包括信息大類、信息小類、英文名稱、中文名稱、業(yè)務含義、數(shù)據(jù)管理部門和重要程度等內容

數(shù)據(jù)的技術標準，從技術層面描述數(shù)據(jù)項的定義。數(shù)據(jù)的技術標準包括：數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)格式、有效值域、是否可空、缺省值等內容根據(jù)企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)特點，對來源于各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)實體進行統(tǒng)一代碼定義，包括定義代碼編號、中文名稱、英文名稱、業(yè)務含義、編碼規(guī)則、字段規(guī)則等內容，實現(xiàn)各個系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的一致性數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)治理唯一性：數(shù)據(jù)定義的唯一性一致性：同一信息項數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內或不同系統(tǒng)間保持一致、口徑的一致性。準確性：數(shù)據(jù)正確的體現(xiàn)真實情況，數(shù)據(jù)符合具體業(yè)務規(guī)則關聯(lián)性：數(shù)據(jù)項取值滿足與其他數(shù)據(jù)項之間的依賴關系。完整性：對一項業(yè)務數(shù)據(jù)的完整性進行缺失考察、所必須的數(shù)據(jù)項及數(shù)據(jù)項的必須屬性均被記錄有效性：數(shù)據(jù)符合已定義的格式規(guī)范、有效的數(shù)據(jù)格式或數(shù)值正確性：ETL過程正確性/加工過程正確性/數(shù)據(jù)整合正確性/模型正確性/展現(xiàn)正確性可用性：主要體現(xiàn)在使用的效率上時效性：能夠按照業(yè)務需求集市產生所需的數(shù)據(jù)充足性：在保證數(shù)據(jù)正確性基礎上對主要業(yè)務專題提供足夠的數(shù)據(jù)進行高精度的分析數(shù)據(jù)質量原則與流程安全與風險識別模型數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)倉庫安全架構數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)探查生產數(shù)據(jù)來源分析1數(shù)據(jù)與應用分布關系2業(yè)務實體間數(shù)據(jù)流轉3上下級組織間數(shù)據(jù)流轉4數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)探查通過數(shù)據(jù)的業(yè)務分布與系統(tǒng)應用分布的分析方法(CRUD矩陣)形成數(shù)據(jù)分布矩陣CRUD:表達了數(shù)據(jù)實體也功能的關系、CD事件提供了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)完整性信息、U事件對數(shù)據(jù)倉庫的維護具有重要意義。生產數(shù)據(jù)來源分析1數(shù)據(jù)與應用分布關系2業(yè)務實體間數(shù)據(jù)流轉3上下級組織間數(shù)據(jù)流轉4數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)探查數(shù)據(jù)實體間的數(shù)據(jù)流轉；業(yè)務數(shù)據(jù)實體之間關系：各系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)流轉關系，數(shù)據(jù)關聯(lián)關系，及接口定義。生產數(shù)據(jù)來源分析1數(shù)據(jù)與應用分布關系2業(yè)務實體間數(shù)據(jù)流轉3上下級組織間數(shù)據(jù)流轉4數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)探查生產數(shù)據(jù)來源分析1數(shù)據(jù)與應用分布關系2業(yè)務實體間數(shù)據(jù)流轉3上下級組織間數(shù)據(jù)流轉4組織間的數(shù)據(jù)流轉不同組織間的數(shù)據(jù)流轉：包括同級組織橫向數(shù)據(jù)流轉，上下組織縱向數(shù)據(jù)流轉數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-企業(yè)數(shù)據(jù)模型使企業(yè)數(shù)據(jù)從部門級提升至企業(yè)級實現(xiàn)信息資產的協(xié)同與共享在建設業(yè)務系統(tǒng)時作為其邏輯數(shù)據(jù)模型的重要參考,最終實施全企業(yè)數(shù)據(jù)存儲標準的統(tǒng)一數(shù)據(jù)與應用分離統(tǒng)一企業(yè)核心業(yè)務概念，作為業(yè)務部門與業(yè)務部門，業(yè)務人員和業(yè)務人員之間溝通的橋梁在業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換、整合時,作為系統(tǒng)之間信息交換標準的參考，以及ODS層數(shù)據(jù)整合的標準統(tǒng)一業(yè)務概念提高數(shù)據(jù)質量規(guī)范數(shù)據(jù)標準找出多個系統(tǒng)相關和重合的信息，減少多系統(tǒng)之間信息的重復定義直接用于構建數(shù)據(jù)倉庫的邏輯數(shù)據(jù)模型。整合來自不同源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一查詢口徑整合數(shù)據(jù)資源企業(yè)數(shù)據(jù)模型設計目標數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-企業(yè)數(shù)據(jù)模型概念模型邏輯模型物理模型定義了企業(yè)級的主題域、層面、主要的實體及實體間的業(yè)務關系對概念數(shù)據(jù)模型的進一步分解和細化，描述模型實體以及它們如何關聯(lián)描述模型實體的細節(jié)，包括通過使用特定的(數(shù)據(jù)庫)產品如何實施模型的信息。數(shù)據(jù)模型建設層級手工填報ESBETL實時數(shù)據(jù)集成非（半）結構化數(shù)據(jù)集成各級單位手工數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)財務人力供應鏈半結構化/非結構化數(shù)據(jù)文檔音頻郵件圖片視頻單據(jù)數(shù)據(jù)集成標準規(guī)范異構整合：區(qū)域異構、網(wǎng)絡異構、系統(tǒng)異構、數(shù)據(jù)格式異構等異構環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合結構化與非結構化的數(shù)據(jù)來源整合針對沒有信息化的數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)階段可以采用填報方式進行數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)采集監(jiān)控

平臺運營監(jiān)控數(shù)據(jù)質量監(jiān)控日志監(jiān)控多級填報自動匯總數(shù)據(jù)校驗審核流程總線結構柔性擴展分布部署自由交換數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)加載基于日志增量捕捉實時同步實時分析海量多樣數(shù)據(jù)分布集群部署極速處理架構價值挖掘模型結構化數(shù)據(jù)倉庫半（非）結構化數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成是數(shù)據(jù)倉庫建設中最復雜也是耗時最多的一個環(huán)節(jié)，此步驟直接影響項目整體進度與質量，數(shù)據(jù)集成包含但不限于如下內容：數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)倉庫設計方法星型模型正確的數(shù)據(jù)倉庫模型選擇，會使后續(xù)分析工作達到事半功倍的效果。目前數(shù)據(jù)倉庫常用的兩種模型為星型和雪花型:雪花模型模型主要優(yōu)勢主要不足星型模型ETL復雜度相對較低、查詢性能稍好數(shù)據(jù)冗余高雪花模型數(shù)據(jù)冗余少ETL復雜度高、查詢性能稍差數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)倉庫架構設計整合數(shù)據(jù)層是EDW存儲數(shù)據(jù)的核心層，是對ODS整合數(shù)據(jù)按主題、維度的深度整合匯總數(shù)據(jù)層對整合層的數(shù)據(jù)按照主題分析的需要進行匯總，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收斂應用數(shù)據(jù)層為各級各層用戶提供綜合查詢統(tǒng)計、主題分析、專題分析以及決策支持數(shù)據(jù)共享層是數(shù)據(jù)服務層，本身不存儲數(shù)據(jù)。通過提供準實時批量數(shù)據(jù)共享和實時查詢服務來實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享匯總數(shù)據(jù)層針對ODS支撐的跨系統(tǒng)生產報表等應用需要，根據(jù)主題的維度形成的企業(yè)統(tǒng)計、匯總數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)層經(jīng)過數(shù)據(jù)淸洗、轉換、整合后的業(yè)務數(shù)據(jù)，是ODS的核心數(shù)據(jù)層接口數(shù)據(jù)層存儲從源業(yè)務系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，作為進行數(shù)據(jù)整合工作的臨時工作區(qū)。數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)倉庫部署模式數(shù)據(jù)倉庫部署一般有三種方式，可根據(jù)總局實際需求選擇合適的部署方式：數(shù)據(jù)與應用全集中集中式架構適用于集約化管理要求很高，各類業(yè)務系統(tǒng)集中部署的企業(yè)分布采集應用集中混合式適用于集約化管理要求高，業(yè)務系統(tǒng)分布部署，且數(shù)據(jù)量適中的企業(yè)數(shù)據(jù)與應用全分散分散式架構適用于總部對二級單位管控需求較少的企業(yè)財務HR生產管理商務協(xié)同辦公其他下屬單位DWODS財務HR集團分析系統(tǒng)財務HR生產管理商務協(xié)同辦公其他下屬單位DWODS財務HR分析系統(tǒng)集團ODS生產管理商務協(xié)同辦公下屬單位DWODS財務HR分析系統(tǒng)ODS財務HR其他DW集團數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析引擎、云端自助分析、輕量分析應用、移動分析等監(jiān)控預警對企業(yè)業(yè)務經(jīng)營環(huán)節(jié)中的關鍵數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及預警數(shù)據(jù)共享可作為數(shù)據(jù)共享平臺，直接提供數(shù)據(jù)共享服務數(shù)據(jù)運營對企業(yè)內部各層級、外部上下游合作單位提供數(shù)據(jù)服務產品數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)挖掘模型、對海量、結構化、非結構化提供數(shù)據(jù)挖掘平臺數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)信息檢索數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)推送數(shù)據(jù)發(fā)布權限管理數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析引擎、云端自助分析、輕量分析應用、移動分析等監(jiān)控預警對企業(yè)業(yè)務經(jīng)營環(huán)節(jié)中的關鍵數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及預警數(shù)據(jù)共享可作為數(shù)據(jù)共享平臺，直接提供數(shù)據(jù)共享服務數(shù)據(jù)運營對企業(yè)內部各層級、外部上下游合作單位提供數(shù)據(jù)服務產品數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)挖掘模型、對海量、結構化、非結構化提供數(shù)據(jù)挖掘平臺數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析引擎、云端自助分析、輕量分析應用、移動分析等監(jiān)控預警對企業(yè)業(yè)務經(jīng)營環(huán)節(jié)中的關鍵數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及預警數(shù)據(jù)共享可作為數(shù)據(jù)共享平臺，直接提供數(shù)據(jù)共享服務數(shù)據(jù)運營對企業(yè)內部各層級、外部上下游合作單位提供數(shù)據(jù)服務產品數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)挖掘模型、對海量、結構化、非結構化提供數(shù)據(jù)挖掘平臺數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析引擎、云端自助分析、輕量分析應用、移動分析等監(jiān)控預警對企業(yè)業(yè)務經(jīng)營環(huán)節(jié)中的關鍵數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及預警數(shù)據(jù)共享可作為數(shù)據(jù)共享平臺，直接提供數(shù)據(jù)共享服務數(shù)據(jù)運營對企業(yè)內部各層級、外部上下游合作單位提供數(shù)據(jù)服務產品數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)挖掘模型、對海量、結構化、非結構化提供數(shù)據(jù)挖掘平臺數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)供應鏈-數(shù)據(jù)倉庫-數(shù)據(jù)應用數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析引擎、云端自助分析、輕量分析應用、移動分析等監(jiān)控預警對企業(yè)業(yè)務經(jīng)營環(huán)節(jié)中的關鍵數(shù)據(jù)進行監(jiān)控及預警數(shù)據(jù)共享可作為數(shù)據(jù)共享平臺，直接提供數(shù)據(jù)共享服務數(shù)據(jù)運營對企業(yè)內部各層級、外部上下游合作單位提供數(shù)據(jù)服務產品數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)挖掘模型、對海量、結構化、非結構化提供數(shù)據(jù)挖掘平臺數(shù)據(jù)應用37文檔編制谷文用友網(wǎng)絡BA產品事業(yè)部閆霞用友網(wǎng)絡建筑事業(yè)部高幸用友網(wǎng)絡BA產品事業(yè)部【簡介】用友股份BA事業(yè)部高級專家。15年IT行業(yè)經(jīng)驗，10年商業(yè)分析領域經(jīng)驗，曾負責BA咨詢實施總部、技術與研發(fā)部等多個部門工作。十多年BA咨詢實施與產品研發(fā)經(jīng)驗，專注于商業(yè)分析與大數(shù)據(jù)方向，擔任數(shù)十個商業(yè)分析項目的項目總監(jiān)、項目經(jīng)理，具有豐富的BA項目實施規(guī)劃、項目總體設計、商業(yè)分析產品規(guī)劃與設計經(jīng)驗?！緦I(yè)領域】聚焦大數(shù)據(jù)、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)中心與數(shù)據(jù)治理解決方案近年來致力于行業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘的最佳實踐應用推廣與研究。擅長于戰(zhàn)略績效、財務、供應鏈、資金、人力資本、客戶關系、投資等多領域的業(yè)務