大數據可視化分析技術應用研究

王斌

身份證號碼：1201011986＊＊＊＊3537 天津 300050

1 建設背景

建設大數據可視化平臺，既是提高企業管理水平的客觀需要，又是實現企業信息化建設目標的迫切要求；既是數據驅動企業運行與決策不可或缺的重要手段，又是掌握企業數據資產提升智能化可視化的重要決策支持。系統建設對提高集團業務監督管理水平、確保企業核心數據資產保值增值，意義重大、要求迫切。

建設大數據可視化平臺，可以減少各類數據報表、集中會審和數據匯總，降低行政成本。同時可以提高數據的準確性、及時性，減少反復報送、多頭填報的情況，最大限度地提高工作效率，提高數據集成、共享、深度利用的水平，滿足智能化可視化的決策分析。

大數據可視化分析平臺建設項目通過數據可視化平臺建設、數據交換與共享建設、各類業務應用組件的完善與建設、大數據智慧企業分析系統的建設等手段實現全域信息化綜合展示和作戰運營指揮，至少滿足未來三到五年的數字化、可視化、智能化需求，實現數據可視，引領智慧決策。

1.1 利用大屏可視化技術讓數據更直觀

傳統的統計分析報表主要以紙質形式或二維電子表格的形式存在，數據展示不直觀、不美觀，無法實現多維立體分析，導致數據看不全、看不透等問題，利用大屏可視化技術，改善現有的數據呈現方式，讓數據更直觀。

1.2 創新管控方式全面提升管理水平

綜合運用人工智能、可視化等信息技術滿足各項業務的智能化、可視化要求，做到事前預警、事中控制、事后分析，造就一個智慧的企業，實現卓越管理努力實現“智慧企業”。

1.3 應用大數據分析技術輔助領導決策

對于企業管理，不僅僅是能夠及時收集企業的數據，更重要的是能夠對這些數據進行分析，輔助領導從分析中發現問題，解決問題。需要將大數據技術理念與先進的企業管理理念相結合，技術創新與管理創新相結合。用大數據樹立數據監管的新理念，充分利用大數據改造提升傳統產業，加快生產技術創新、商業模式創新、服務方式創新，著力發展新經濟，培育壯大新動能，實現用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新的工作機制[1]。

2 建設內容

2.1 建立統一門戶

通過可視化的門戶管理工具實現門戶內容的編排和個性化，集成財務管理、OA辦公、法務系統、領導決策分析等系統，將各系統的登錄入口、待辦任務、消息預警、通知公告等相關信息集成至統一門戶中。根據權限分別形成面向領導、業務處室、下級企業等不同層級的門戶界面，建立一站式系統應用。

2.2 建立大數據分析平臺

大數據分析平臺，以推動企業轉型升級、提質增效為主要目標，整合企業內部數據，利用互聯網技術獲取宏觀數據、行業上下游數據、企業社會空間數據、物聯網數據等外部數據，從而構建智慧大數據中心。

大數據分析平臺數據來源主要包括以下三個部分，也是平臺需要采集的大數據。

2.2.1 上級監管需要的各業務系統數據，包含企業上報的快報、預算、決算、投資、產權、三會等數據，在上報前，進行數據碰撞檢核，實現對企業全方位的業務監管。

2.2.2 企業信息化應用數據，包括核心ERP系統數據、企業資金數據、財務數據、人力資源數據、生產數據等，為企業管控提供支撐。

2.2.3 互聯網數據，包括宏觀數據、行業上下游數據、企業征信數據、涉案訴訟數據等，加強企業生態數據分析、行業對標以及輿情管理。

大數據分析平臺的建設，充分利用信息資源庫，將以數據服務、接口服務的方式，提供給上層的各類應用，挖掘數據價值，優化數據結構，決策輔助分析，監督管理業務，提供精細化管理和決策依據，提升管理企業的能力。對提質增效、深化改革、黨的建設、安全生產等系列重點工作開展專項督查，通過督任務、督進度、督成效，察認識、察責任、察作風，確保各項目標任務和工作措施落地落實。

2.3 建設智慧大屏系統

建設一套大屏幕顯示系統，實現大數據分析的大屏展示。通過建設智慧大屏，以直觀、立體的方式將管控數據、業務數據、運營指標等進行綜合展現，方便各級領導動態了解、監督各類指標和企業經營情況，實現“一屏觀天下”、“一屏指天下”、“掛圖作戰”的目的。

智慧大屏顯示主要包含以下內容：宏觀經濟發展情況，包含全市GDP、工業增長值、行業指標數據等宏觀經濟指標；各級企業收入、利潤、資產負債等經營指標動態監督。按照同比、環比、構成等分析方式對重點經營指標進行分析；資產布局，按照獨資、控股、參股分類展示；投資項目的收益狀況；資產存量情況，方便應急物資調配；黨建管理情況；重點企業同行業對標等[2]。

3 技術方案

大數據可視化分析平臺，要融合數據中臺思想，保證平臺建設的合理性、先進性、擴展性。

數據中臺的核心競爭力是以數據資產為核心，實現企業業務數據的資產價值化，并為業務前臺提供高效的數據服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是企業獨有的且能復用的，它是企業業務和數據的沉淀，其不僅能降低重復建設、減少煙囪式協作的成本，也是差異化競爭優勢所在。

3.1 數據資產

數據資產涵蓋了從原始ODS數據、統一主題數據到標簽數據的分層體系。提到數據資產，要明確它不等同于數據，數據資產是唯一的，能為業務產生價值的數據，保證數據是干凈的、透明的、智慧的。主要包括三層：

3.1.1 在ODS數據層，以需求為驅動，以數據多樣性的全域思想為指導，通過離線、實時等方式采集與引入全業務、多終端、多形態的數據；

3.1.2 ODS到主題數據層原則：進行數據清洗，保留全部字段，甚至擴充字段，保持最低粒度，本質是形成可復用的、健壯的中間表。主題數據層，就是數據建模需要達到的目的，保證數據口徑的規范和統一，沉淀共性的數據，在此采用維度建模，通過分析業務過程抽象出維度和指標，最后匯總成所需要的模型。

3.1.3 最后形成標簽數據層，形成以業務核心對象為中心的連接和標簽體系，深度萃取數據價值；對用戶、產品、客商、營銷各主題域進行標簽提取，將其特征數字化，為后續進行精準營銷和用戶畫像提供必要條件。

3.2 數據服務

數據中臺最重要的就是要對外提供統一的服務能力，而對于數據服務的要求是要抽象、建模、復用的。通過構建數據服務查詢引擎，面向業務統一數據出口與數據查詢邏輯，讓各個業務系統能夠調用這些服務，屏蔽多數據源與多物理表。比如數據服務可以提供給開發者，讓開發者能夠快速、簡單的訪問數據服務；對于業務分析人員可以讓他們輕松地進行算法分析，包括模型管理、可視化。

數據中臺對外提供六大數據服務，包括數據資源服務、數據質量服務、數據標準服務、數據標簽服務、數據分析服務、數據挖掘服務。

3.3 數據資產管理

數據資產管理平臺，通過資產規劃、治理、應用、運營四方面看清數據資產、降低數據管理成本、追蹤數據價值。

涵蓋了采集、加工、使用、評估、優化、下線等數據資產的全生命周期管理，并基于全面數據治理能力，進一步提供專業化的數據資產“管家”服務，包括資產規劃、運營管理、開放管理，以及面向企業客戶和個人客戶的不同類型數據資產應用，從而為大數據時代的數據資產管理和增值發展提供全面支持。

3.4 集成數據研發

在集成數據研發層，提供數據源管理，可以統一管理企業各種業務系統的數據庫、文件等，能深入到數據庫，檢測到結構的變化。當檢測到數據源這些變化后，系統能自動進行影響分析，影響的數據倉庫里的表有哪些。

數倉建模預制了數據倉庫里ODS、DW、DM的分層，可在這個框架下可視化設計數據倉庫的存儲結構和數據流傳ETL過程。

數據質量管理可以集中設置數據質量的檢查規則，并根據需要啟動質量檢查方案，選擇對應的規則，可以主動檢查有問題的數據。通過預警監控讓數據倉庫的全程過程可視[3]。

4 結束語

大數據可視化分析平臺及其運維體系建成后，將帶來非常可觀的效果，如：提高決策分析及企業運行效率、節省管理和辦公經費、節約人力資源、減少信息化設備維護費用、提高信息化設備使用效率等方面，同時通過流程內控和多環節校驗，可以大大提高數據的精確率。