大数据可视化平台V3.0：治理方案详解与关键技术

本资源是一份详细的大数据治理方案文档，名为"大数据可视化平台数据治理方案V20190721-001"，涵盖了大数据领域的重要议题。这份227页的PDF文件主要关注大数据可视化平台的数据管理和治理策略，旨在帮助企业或组织优化其数据管理流程，提升数据价值。 在第一部分，方案首先阐述了项目背景，包括大数据时代背景下企业面临的数据挑战和机遇，以及项目的目标，即建立一个高效、稳定且标准化的数据治理体系。项目遵循的原则包括标准规范、开放性、可扩展性、高性能、可管理性、高可用性、安全性和可重用性，这些都是构建现代数据治理平台的关键要素。 第二章深入探讨了系统的建设规划，明确了项目的范围，包括业务、组织和数据三个层面。内容涉及建设内容，如基础数据平台、集团级指标体系和统一报表平台的构建。同时，还区分了集团数据平台的一期和二期建设目标，强调了不同阶段的具体实施重点。 第三章是整体设计方案的核心，阐述了系统设计的方法论，如选择合适的设计原则和技术体系。这部分详细介绍了数据平台的逻辑架构，包括数据集成区、集团分析型数据区、管理平台区、统一报表展现平台等，并着重讲解了ETL（Extract, Transform, Load）设计的关键技术点，如处理策略、流程、质量和检核方法。 数据采集设计部分描述了T+1数据采集的过程，以及数据补录的管理机制，包括检核规则、录入任务管理、数据录入、查询操作和审批流程。此外，方案还对数据架构进行了深入设计，划分了源系统数据落地区、缓冲数据层（ODM）、基础整合层（FDM）和共性加工层（ADM），以确保数据的有序流动和有效整合。 这份大数据可视化平台数据治理方案提供了一个全面的蓝图，旨在通过科学的规划和设计，帮助企业建立一套完整的数据治理框架，提升数据的质量、可用性和价值，从而驱动业务决策和创新。