软通动力大数据服务平台

大数据平台的功能架构基于概念提醒，落实三个阶段建设思路，从大数据管理、分析到数据价值的发现与应用流程，分为数据源管理系统、数据交换系统、数据服务系统、数据治理系统、数据分析预警系统、数据大屏决策系统、智能数据文档系统。以平台化、模块化为基础，提升平台高可集成性，每个组件与算子都是模块，解决模块松耦问题，同时大数据平台可提供端到端的大数据应用开发能力，为用户提供数据的全面操作处理，降低大数据技术门槛的同时帮助用户快速实施落地各类大数据项目。

1、数据源管理系统
数据源管理系统提供实现数据源的统一管理与规范，对多类数据源（包括：Oracle、MySQL、DB2、SQLServer、Neo4j、Sybase和JDBC）类型进行统一管理，无论是关系型数据库、文本文件、分布式文件系统、列存储系统、MPP数据库、实时流数据源等数据源，只要该数据源可以被定义，则均可以被系统进行管理，包括添加、修改和删除，根据数据源名称和数据源类型查找与筛选数据源。免去传统的管理方式中需要使用多种不同客户端操作的弊端，大幅提高管理效率。
2、数据源配置
提供丰富数据源类型的参数配置新增数据源，适配不同类型数据源弹出对应需配置参数，对新增数据源配置完成后可进行测试连接操作，免去传统依赖连接工具进行数据库连接的繁琐步骤，帮助用户快速便捷的实现对各类异构数据源的连接操作。
3、数据源集中管理
提供管理多种异构数据源的入口，基于统一的管理界面将各类异构数据源进行集中管理，包括数据源的修改与删除，同时提供根据数据源名称和数据源类型查找与筛选数据源，为用户免去在传统管理方式中需要使用多客户端的操作弊端，大幅提升管理效率。
4、数据结构逆向解析服务
数据源管理提供逆向反射解析数据源中数据结构能力，快速实现将用户单位已有的数据资产进行统一归纳管理，逆向解析获取当前用户拥有权限的所有数据库元数据，把数据库中元数据描述封装为系统对象进行类型映射等操作，对用户原有信息化系统无需进行改动，充分利用原有工作建设成果。
5、数据交换系统
数据交换系统提供统一的可视化界面进行各种类型的数据交换任务流程配置，用户通过拖拽点击操作可快速进行数据采集任务、数据集成任务、数据处理任务、数据挖掘建模任务等，满足不同用户的多类业务需求，同时提供图形化界面的定时调度及任务之间的依赖触发关系调度；组成强大的大数据平台数据交换系统。
6、拖拽式交换任务配置
大数据平台为用户提供通过可视化界面进行拖拽式操作即可快速配置数据交换任务的能力，包括数据交换任务的采集、处理、交换输出、挖掘建模等的相关配置，数据交换流程配置完成后平台自动编译为相应的引擎代码进行执行，通过拖拽点击的形式即可完成相互之间的组合操作，帮助用户使用拖拽点击的操作完成专业数据交换任务工作的灵活组合与实现。
7、数据交换流程视图
大数据平台提供统一的可视化界面通过DAG（有向无环图）的形式对数据交换流程进行可视化的呈现，帮助用户清晰查看交换任务数据流程，解决了以往无法对数据交换流程可见的问题，提高数据使用透明度，使用户在数据交换过程中做到数据流程可看，交换结果可溯。
8、数据流执行调度管理
大数据平台提供对一个或一系列数据流程以确定方式发生或执行的管理能力，提供手动流程执行引擎，针对不同数据流程，可通过点击流程界面执行按钮完成执行操作，帮助用户有效适用于场景多变且无规律的执行要求，使用户完全控制并操作流程。同时提供设置调度的流程执行引擎，通过设置调度周期与时间，完成执行的调度操作，以适应用户周期性有规律的执行要求。
9、任务依赖触发管理
大数据平台提供控制流依赖与任务依赖两类依赖关系，即实现控制流执行条件依赖于另一个或多个控制流执行，依赖于其他控制流中一个或多个任务执行；同时提供控制流之间的触发关系配置能力，实现单个控制流中可添加多个触发任务，单个触发任务可以触发多个控制流的能力。
10、数据服务系统
系统提供自助服务，有效提高用户间的数据协作，借助数据服务管理与数据查询服务、数据下载服务的能力提供，实现用户之间数据沟通方式由多样复杂，步骤繁琐的过程变为低成本高效率的数据服务过程。
11、数据服务管理
数据服务管理可实现用户对数据服务发布、数据服务订阅等数据服务的管理，包括数据服务的编辑等，统一有效的将数据服务进行管理，帮助用户标准、规范、便捷的进行数据服务管理，提升管理效率。
12、数据查询服务
提供将拥有可供其它用户查询数据资源服务的各方，可供查询的数据资源在请求方发起数据查询并获得符合查询条件的信息时进行快速定位的能力，快速的实现数据查询服务，为用户提供便捷的数据服务检索能力，提高数据服务获取效率。
13、数据下载服务
数据下载服务提供对用户所选择的数据服务进行下载获取操作的能力，通过一键式获取，降低用户之间数据沟通成本，快速实现数据间的服务传递，为用户真正的实现降本增效。
14、数据治理系统
为实现数据的统一管理与规范，系统具备“一站式”数据管理功能，数据治理系统实现将大量的用户数据作为资产进行应用和管理；能够有效消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量与利用价值，同时完成数据的有效管理，帮助用户更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规；为迈向数据化时代提供关键的创新基础建设。
15、元数据管理
提供全自动的采集元数据能力，同时实现元数据的映射管理与入库审核，个性化展示数据流视图，元数据的范围包括数据结构、数据字典、字段维度、程序映射逻辑等；良好的元数据管理是目录管理的有效基础和前提，通过自助式的元数据查询、分析、维护、导出及版本管理等能力，能够帮助用户的元数据在应用场景下的业务创新形成有效利用。
16、数据标准管理
数据标准管理保障了大数据平台在科学信息化标准规范体系下的有序推进，充分参考国际/国家标准、行业标准、地方标准，为大数据平台提供完整的建设标准规范与切实可行的管理办法，为平台的顺利建设提供坚实保障，同时为用户建立一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。
17、数据安全管理
数据安全管理能力提供了包括计划、制定、执行相关安全策略和规程，实现了对数据加解密、数据模糊化等数据安全管理能力；有效的数据安全策略与规程极大帮助数据使用与管理用户保护敏感数据免受威胁，同时适应不断变化的环境，保护数据不被滥用，全面安全有效的保护数据。
18、数据质量管理
数据质量管理以保证数据质量、确保数据可用性和指导业务分析为目的，制定数据质量的衡量指标、分析工具及报告机制，发现、评估和报告数据在使用中的质量问题，基于统一的数据模型管理架构，自助式完成数据质量稽核规则配置，完成质量稽核、数据质量分析，形成数据质量知识库完成对数据质量问题的经验沉淀与查询；帮助用户快速、准确、有效的对数据绝对质量、过程质量实现标准规范的便捷管理。
19、数据分析预警系统
数据分析预警系统依靠强大的取数分析引擎提供多样化的数据图表，通过拖拽的方式选择维度与数值，自定义数据计算逻辑，设置数据过滤项，通过完全无码化的操作方式将数据资产转化为可视化图表，快速便捷的实现数据的可视化分析，多维的数据分析、数据预警、实现对数据更深层次的价值挖掘发现，为用户提供辅助决策支持，通过不同数据的不同加工以及可视化方式来有效支撑用户的数据分析业务诉求。
20、配置管理
产品预置了各种类型的图表，用于对数据的分析和展示。不同的资产数据可通过不同的图形进行分析和展示，用户可根据实际需求选择合适的图表，并可通过配置工具，实现个性化图表的配置，如图表颜色、名称、样式等。
当用户在分析仪图表中选择维度和数值之后，默认为数据表格形式，而图形列表会根据所选择的维度和数值数量智能推荐图表，将符合条件的图表点亮可使用，其他不符合条件的图表则为灰色不可使用。通过拖拽的方式，即使非业务人员也能快速使用；可操作性较强，随时可使用分析工具进行数据分析，减轻管理人员繁复的工作压力和技术问题。
21、多维分析
数据的多维分析实现数据的上钻下钻及数据关联性的分析。通过数据钻取，提供自由定义不同深度、不同维度的钻取信息的能力；通过数据关联性分析，发现数据之间的潜在关系。多维分析是对各类数据进行全面深入分析，多维度、不同层次实现对用户各类数据全集进行探查，从而提供多类型数据联查、协查功能，更深层次的挖掘数据价值，为数据分析与管理提供高效、精准的数据决策支持。
22、数据预警
数据预警的主要提供给用户监测数据中值变化的能力。当数据中有触发告警条件的值时就会发出警报。数据预警通过对分析结果设定预警值，系统进行分析和快速判别数值是否触发阈值或条件。当数据触发阈值范围时，通过突出显示等手段来进行告警，有助于用户对异常数据进行分析判断，帮助用户在最短的时间内发现数据问题，提高生产效率，避免或降低可能带来的损失。
23、数据大屏决策系统
数据大屏决策系统提供拖拽式组合的大屏展示界面，支持自定义的数据大屏指标展示，适配非常规拼接大屏，支持加密发布共享，拖拽即可完成样式和数据配置，无需编程就能轻松搭建数据大屏，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足各类会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
24、 监控驾驶舱
提供可视化、便捷的系统监控运维功能。通过“监控驾驶舱”，用户可以快速获取大数据平台的关键性能指标，并评测大数据平台的服务健康状态，同时提供性能指标的定制化显示功能，帮助用户快速解决故障。