| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 课题背景概述 | 第11-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外发展现状综述 | 第11-12页 |
| 1.3 系统现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 源数据状况 | 第12页 |
| 1.3.2 业务系统数据现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 第二章 平台总体规划 | 第14-19页 |
| 2.1 平台定义 | 第14页 |
| 2.2 平台定位 | 第14-15页 |
| 2.3 平台总体架构 | 第15-16页 |
| 2.4 建设目标 | 第16-17页 |
| 2.5 数据中心建设原则 | 第17-19页 |
| 第三章 技术方案 | 第19-56页 |
| 3.1 系统技术架构 | 第19-26页 |
| 3.1.1 数据源层 | 第20-21页 |
| 3.1.2 数据整合层 | 第21-23页 |
| 3.1.3 数据仓库层 | 第23-25页 |
| 3.1.4 数据集市层 | 第25-26页 |
| 3.1.5 数据应用层 | 第26页 |
| 3.2 模型设计方案 | 第26-41页 |
| 3.2.1 EDW数据模型设计 | 第26-37页 |
| 3.2.2 应用集市数据模型设计 | 第37-41页 |
| 3.3 ETL方案 | 第41-44页 |
| 3.3.1 ETL技术实现 | 第41-42页 |
| 3.3.2 任务管理 | 第42页 |
| 3.3.3 调度服务 | 第42-43页 |
| 3.3.4 调度监控 | 第43页 |
| 3.3.5 ETL方案小结 | 第43-44页 |
| 3.4 FusionInsight HD平台 | 第44-46页 |
| 3.4.1 FusionInsight HD平台组件 | 第44页 |
| 3.4.2 容灾备份 | 第44-46页 |
| 3.4.3 流计算 | 第46页 |
| 3.5 数据服务平台 | 第46-47页 |
| 3.5.1 近实时应用服务 | 第46-47页 |
| 3.5.2 任务调度 | 第47页 |
| 3.6 数据实时处理方案 | 第47-48页 |
| 3.7 数据核对方案 | 第48页 |
| 3.8 数据治理方案 | 第48-51页 |
| 3.8.1 数据标准管理 | 第49页 |
| 3.8.2 数据模型管理 | 第49页 |
| 3.8.3 元数据管理 | 第49-50页 |
| 3.8.4 数据质量管理 | 第50-51页 |
| 3.9 性能测试方案 | 第51-56页 |
| 第四章 业务方案 | 第56-73页 |
| 4.1 标签/指标管理 | 第56-62页 |
| 4.1.1 指标建设 | 第56-58页 |
| 4.1.2 标签建设 | 第58-62页 |
| 4.2 综合查询分析 | 第62-64页 |
| 4.2.1 客户全景视图 | 第62-63页 |
| 4.2.2 领导驾驶舱 | 第63-64页 |
| 4.3 报表分析 | 第64页 |
| 4.4 自助服务 | 第64-69页 |
| 4.4.1 自助提数 | 第64-67页 |
| 4.4.2 自助式分析报告 | 第67-69页 |
| 4.5 集市共享 | 第69-70页 |
| 4.6 精准营销 | 第70-73页 |
| 4.6.1 客户细分模型 | 第71-73页 |
| 第五章 配置规划 | 第73-76页 |
| 5.1 硬件环境 | 第73-74页 |
| 5.2 组网方案 | 第74-75页 |
| 5.3 部署方案 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-84页 |
| 附录1— FusionInsight HD平台概述 | 第77-81页 |
| 附录2— 平台选型建议 | 第81-82页 |
| 附录3— Hive与SparkSQL对比 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87页 |