88页精品PPT|某电信集团大数据平台建设方案技术交流

数据化运营圈 2024-11-26 09:17:54

这份PPT文档是关于某电信集团大数据平台建设的技术交流方案,内容涵盖了现状分析、规划思路、产品设计、成功案例以及干货附录等多个部分。文档详细介绍了集团大数据平台的建设背景、技术特点、面临的挑战和痛点,以及具体的技术架构和实施策略。还包括了数据资产管理、数据治理、安全和运营等方面的深入探讨,旨在通过构建一个高效、安全、可扩展的大数据平台,以支持企业的数字化转型和业务创新。

现状及规划思路一、现状分析

数据割裂与共享困难:集团内部数据孤岛现象严重,数据共享难度大,导致数据价值释放有限。

数据量巨大:集团大数据平台每天处理的数据量达到1.2PB,现有规模为700台+服务器,预计未来将扩展至数千台。

数据资产管理:数据资产管理旨在解决系统间数据孤岛问题,通过集中化管理形成企业数据资产,服务于业务。

业务层面:通过模块去重和沉淀,共享通用模块,使前台业务更敏捷地面向市场,实现新业务快速上线与迭代。

技术层面:避免重复开发,技术迭代升级更高效,按需扩展服务,使技术架构更开放。

痛点分析:包括数据割裂、数据分散、数据冗余、数据质量、数据服务便捷性等问题。

二、规划思路

整体目标:建立集团数据中心,打通网络侧、终端侧、内外业务侧,构建跨区域、跨机房、集约化集群管控。

基础集群能力:数据治理、降本增效,贯通生态,强化网络能力输出。

数据变现能力:提供行业精准画像、应用产业影响和发展支撑。

行业垂直数据:以O域为主,融合B域及全国平台侧数据、网络侧、终端侧、内外业务侧,实现网络数据变现能力。

总体架构:采用云化集群技术架构,包括服务模块、计算模块、存储模块等,以及多集群和混合云管理。

技术特点:包括多集群容器云平台、集群资源管理与监控、节点扩容、应用分区及应用管理等。

集团与各省份关系:集团云化集群与各省大数据平台之间的服务适配、数据同步和语义加工处理。

技术发展趋势:走向AI + Big data + Cloud融合,构建能力共享生态,支持租户自助使用云化大数据资源,保障数据安全开放。

产品设计

某电信集团大数据平台的产品设计聚焦于资产注册、建模分发、数说工厂以及跨集群管理等核心功能。旨在通过集中化的数据资产管理解决数据孤岛问题,提升数据价值,同时确保数据的安全性和合规性。产品设计还包括了对数据项和模型的精细管理,以及数据同步和加工,以支持数据的全生命周期管理。

该设计强调了跨集群的用户管理能力,通过统一调度和监控系统实现对大数据任务的高效管理和运维。安全方面,产品设计考虑了从仓库到容器的全方位安全管理措施,确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全。

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数据化运营圈

简介:数据化运营圈汇集大数据、商务智能、人工智能等领域