"2022年大数据可视化分析平台解决方案全面梳理与展望"

2022年大数据可视化分析平台总体解决方案完整版.pptx和2020年大数据可视化分析平台总体解决方案议程23452涵盖了大数据可视化分析平台的总体架构、演进路线和一期实施重点，以及数据质量管理平台XXX管理分析类应用建设现状、基本分析现状存在的问题和关注的内容。商城已建立面向整个零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向零售的管理分析应用；XXX已开展供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。然而，商城数据仓库累积数据没有充分利用，缺乏面向整个XXX的统一、完整的数据视图；缺乏支撑XXX日常业务运转的风险评估体系；缺乏XXX客户360度视图，客户行为分析和预测无法实现；缺乏面向金融业务运营管理的关键绩效指标体系。因此，数据平台整体架构、数据平台各层建设的标准、较成熟的金融业数据模型、数据质量治理、元数据管理、数据标准建设数据整合、数据应用建设以及数据平台的软硬环境等方面都需要进一步完善和优化。基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点关注领域。 总的来说，2022年大数据可视化分析平台总体解决方案完整版.pptx和2020年大数据可视化分析平台总体解决方案议程23452提供了关于大数据可视化分析平台的全面描述和分析，包括现有的数据平台现状、存在的问题，以及未来的发展方向和重点工作。针对商城和XXX的需求和挑战，需要在数据整合、数据应用、数据管控等方面加强建设和管理，以实现数据的充分利用和应用，进而提升业务运营管理的效率和决策的准确性。这些内容对于实施大数据可视化分析平台的相关工作具有指导性和借鉴意义，对于相关领域的从业人员和研究者具有重要的参考价值。同时，也为未来的数据平台和BI应用建设提供了具体的思路和方向。希望相关机构和企业能够结合实际情况，积极落实这些解决方案，提升自身的数据管理和应用能力，推动大数据可视化分析平台的发展和应用。