金融数据质量管理平台技术架构与实施策略

本文档详细介绍了数据质量管理平台的技术架构，特别是在电商大数据实践中的具体实现和设计方案。该平台基于元信息模型，由四个主要模块组成，包括规则配置管理、检查执行、分析报告生成以及分析报告展现。整个数据质量检查流程通过ETL任务进行统一调度，确保在金融数据平台上的高效运行。此外，文档还提到了智慧大数据分析平台的总体架构方案，讨论了平台的演进路线、一期实施重点，并概述了金融集团在数据管理和应用方面的需求和挑战。 在数据质量管理平台中，检查规则执行模块部署在ETL服务器上，由Automation工作流调度服务统一调度，确保数据质量检查的自动化和一致性。元模型存储在决策分析报表平台的数据库中，包含了检查规则、执行结果和分析报告。规则配置模块和分析报告展现模块作为Java Web应用部署在Tomcat集群上，分别用于规则维护和报告的浏览下载。分析报告生成模块则作为ETL任务，负责每日和每月的报告生成。 大数据分析平台的建设目标是构建统一的数据标准和分析模型，涵盖数据平台的整体架构、数据整合、数据应用以及数据质量治理等多个层面。平台旨在提供统一的决策分析支持，服务于集团的各个层级，包括决策层、职能管控层和业务操作层，以增强数据共享和流转能力。 此外，文档还指出，大数据分析平台的建设预期收益包括加强业务协作，通过集中和整合各个业务系统中的数据，创建企业级视图，促进业务集成和创新。例如，供应链金融系统、POP系统和其他业务系统的数据整合，可以为前瞻性的预测和分析提供数据源，进而提升集团的决策效率和业务协同。 在金融集团的管理分析类应用建设现状中，存在诸如缺乏统一数据视图、风险评估体系不完善、客户360度视图缺失等问题。因此，数据平台和BI应用的建设成为了解决这些问题的关键，将有助于推动金融业务的运营管理和创新。 通过以上信息，我们可以了解到数据质量管理在大数据环境中的重要性，以及如何构建一个有效、全面的数据质量管理平台，以支持电商平台和金融集团的业务发展。同时，大数据分析平台的构建不仅涉及技术架构的设计，还包括数据治理、元数据管理和标准建设等多个维度，这些都将对企业的决策制定和业务效率产生深远影响。