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1、数据管理知识体系,数据管理的演进,2,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
2、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,新一代数据中心-目标,4,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
3、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,5,External world,ERP,Internet,Enterprisetransactions,Data acquisition,Reference Data,Applications,ERP(tx),Integration/transformation layer,
4、ODS,Primary storage management,HistoricalReference Data,Alternativestorage,Data worehouse,Data delivery,Explorationwarehouse,Data miningwarehouse,StatisticalAnalysis,eComm,CRM,ERP(rpt),Bus Int,DSSapplications,finance,sales,Marketing,Accounting,Datamarts,Raw detailed data,External data,数据仓库设计-CIF&MD体
5、系结构比较,6,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,7,映射,数据标准-标准规范的应用&建设,8,数据管理-数据模型,9
6、,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,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,10,SOA基本结构,SOA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,11,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
7、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）,12,一级数据交换平台,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,13,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,14,原始数据,数据集,目标数据,预处理数据,模式,知识,发
8、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,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,GBUTtem,17,*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）,18,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,新一代数据中心新理念、新技术,19,
