2022年智慧电商大数据分析平台建设方案
本文总结了《2022年智慧电商大数据分析平台建设方案-电商企业大数据分析平台建设方案完整版.pptx》中的内容,并对其中的要点进行了概述和总结。
一、电商大数据平台综述
在电商集团企业管理分析类应用建设的基本分析中,我们发现了一些基本的现状存在的问题。首先,电商集团企业已经建立了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,并建立了面向零售的管理分析应用。其次,电商集团企业积累了一定量的业务数据,并对多种业务进行了分析预测。然而,我们也发现一些问题,如信用数据仓库累积的数据没有充分利用,缺乏面向整个电商集团企业的统一、完整的数据视图,缺乏支撑电商集团企业日常业务运转的风险评估体系,缺乏客户360度视图,以及缺乏适用于金融业务运营管理的关键绩效指标体系等。
二、电商大数据分析平台总体架构
在电商大数据分析平台总体架构中,我们提出了一种适合电商集团企业的分析平台架构。该架构包括数据平台的软硬环境建设、数据平台的各层建设标准、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、数据整合和数据应用建设等方面。通过建设这样的分析平台架构,可以解决数据平台整体架构不完善的问题,提供统一、完整的数据视图,支持电商集团企业的日常业务运转和风险评估,同时也能够实现客户行为分析和预测,以及金融业务运营管理的关键绩效指标体系。
三、电商大数据分析平台演进路线
电商大数据分析平台的演进路线是一个循序渐进的过程,需要从数据平台的基础建设开始,逐步完善数据质量管理平台、数据整合平台、数据应用平台和数据服务平台等。同时,还需要注重数据平台的安全性和可靠性,以及持续的数据质量监控和改进。通过这样的演进路线,可以按部就班地建设一个稳定、可靠、高效的电商大数据分析平台。
四、电商大数据分析平台实施重点
在电商大数据分析平台的实施中,我们需要关注几个重点。首先,要注重数据质量管理平台的建设,确保数据的准确性和完整性。其次,要注重数据整合和数据应用的建设,使得数据可以被有效地利用。另外,还要注重数据平台的软硬环境建设,保证数据平台的安全性和可靠性。最后,要注重数据平台的持续改进和优化,通过数据质量监控和数据质量改进的方式提高数据的价值和可信度。
五、数据质量管理平台
作为电商大数据分析平台的重要组成部分,数据质量管理平台需要考虑数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面的问题。为了保证数据的质量,可以采用数据清洗、数据校验、数据规范化和数据集成等方法。另外,还需要建立数据质量监控和改进机制,及时发现和解决数据质量问题,以提高数据的价值和可信度。
综上所述,通过建设一个完善的电商大数据分析平台,可以实现数据的整合和应用,提供全面的数据视图,支持电商集团企业的日常运营和风险评估,以及客户行为分析和预测。为了保证数据的准确性和完整性,还需要建立一个数据质量管理平台,并通过数据质量监控和改进来提高数据的质量。最终,我们可以建立一个稳定、可靠、高效的电商大数据分析平台,为电商企业的发展提供有力的支持和保障。