金融集团大数据分析平台架构与实施策略

该文主要探讨了大数据分析平台在电商领域的具体实现，特别是数据存储层的架构设计。文章提到了大数据分析平台的目标、存在的问题、金融集团的数据利用现状以及平台建设的目标和预期收益。 大数据分析平台是现代企业，尤其是电商企业进行业务决策和运营优化的重要工具。在本文中，数据存储层作为平台核心组件之一，主要负责存储各种业务系统产生的增量数据和快照数据。数据存储层分为几个关键区域，包括贴源数据区、主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区。 贴源数据区主要用于保存业务系统的前日增量数据，数据模型与源系统保持一致，数据保留周期为7天。这一区域的数据主要用于后续的ELT（Extract, Load, Transform）处理，通过I/O敏感的小批量数据抽取和加载，如使用Hive的Load命令或MR程序。这个区域的系统要求是无单点故障，并且需要24/7运行。 主题数据区和集市数据区同样不直接面对最终用户，它们用于日终批量的ETL操作，通过Hive SQL执行数据转换。这两个区域与贴源数据区共同构建在一个Hadoop集群上，同样要求高可用性。 临时数据区则存放业务系统前日的快照数据和一段时间的流水数据，主要用于数据标准化，为后续的主题模型构建、集市数据准备和沙盘演练提供原始数据。 电商平台面临的问题包括数据仓库未充分利用、缺乏统一数据视图、风险评估体系不完善、客户分析和预测功能不足等。为解决这些问题，大数据分析平台的建设目标是实现数据的统一整合、分析主题的划分、数据模式设计、分析方法规划、技术基础部署、BI应用定义等。此外，平台还需要包含数据质量治理、元数据管理、数据标准建设、数据整合和应用建设等功能。 大数据分析平台的预期收益包括提升数据共享能力、加强业务协作、建立企业级数据视图以及为各级业务操作层和决策层提供统一的决策支持。例如，通过数据平台和BI工具，可以集成供应链金融、POP系统等不同业务系统中的数据，实现业务的前瞻性预测和分析，从而提升企业的运营效率和决策质量。