集团企业大数据治理平台：从整合到应用的蓝图

本文档为集团企业大数据分析数据治理平台建设方案，旨在解决集团企业在大数据应用过程中面临的数据整合、治理与价值挖掘问题。该方案涵盖了以下几个关键部分： 1. **数据现状与问题**：首先，文档分析了集团当前的数据现状，指出存在的问题，如数据分散、不一致性、缺乏共享和统一管理等问题。这一步明确了治理的起点和必要性。 2. **治理目标与策略**：目标是建立一个全面的大数据治理体系，包括数据管理系统的建设，目标是实现数据的整合、清洗、关联，并通过大数据分析平台提升数据价值。治理阶段强调了数据的质量管理，认为数据质量是驱动业务价值的关键。 3. **数据治理流程**： - **数据梳理与汇聚**：第一步是物理和逻辑混合的汇聚模式，目的是建立清晰的数据关系，确保数据的完整性和一致性。 - **数据交换与连接**：通过数据交换平台，实现数据中心间的互联互通，促进数据的共享。 - **语义表述与关联**：利用语义技术增强数据理解，使得数据更易于理解和使用。 - **大数据分析平台**：利用推荐算法、机器学习和人工智能技术，对数据进行深度分析，挖掘隐藏的价值。 4. **支撑系统改进**：包括对填报数据、经营数据（如Storm、Hadoop）、网络数据和互联网数据的收集和管理，以及财务手工系统、系统资金填报等环节的优化。 5. **数据治理框架**：设计了一套完整的数据治理框架，包括角色定义、责任划分、数据生命周期管理（数据采集、整合、存储、应用等）和保障机制，如数据质量管理、数据服务管理、接口与接口管理等。 6. **数据应用与服务**：强调了数据需求管理和数据服务的提供，以支持业务战略的实施和决策科学化。此外，还涉及数据应用的支撑与保障，如数据切分、传输、调度与处理。 通过这个方案，集团企业能够建立一个高效的数据治理平台，提升数据的可用性和价值，从而推动业务发展、宏观调控、产业布局以及能源交易等领域的决策支持。同时，最佳实践和企业现状图等工具也被纳入考量，确保数据治理的成功实施。