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解决方案

湖仓一体化数据底座

从接入到服务的全流程，一次建设、长期复用

方案概述

以"数据调研 → 统一标准 → 统一汇聚 → 统一治理 → 统一服务"为主线， 构建覆盖原始层、标准层、主专题层的湖仓一体架构， 推动全域数据持续接入、摸清家底、形成数据资产，实现"一数一源、统一支撑业务应用"。

我们解决的典型问题

  • 数据分散在各业务系统中，家底不清、口径不一
  • 同一指标多个来源，缺乏权威数据源，业务对不上账
  • 缺乏统一标准，系统对接与数据共享成本高
  • 数据只进不出，难以支撑分析与智能应用
湖仓一体化数据底座
湖仓一体化数据底座 相关实践界面
建设内容

方案构成

1

三层架构：原始层 / 标准层 / 主专题层

数据自业务库接入原始层，经标准化清洗进入标准层， 再依据主题模型与专题模型加工为主专题层， 最终通过指标体系与数据服务对外供给。 全链路基于 DCMM 数据管理体系，明确权威数据，实现一数一源。

  • 原始层：保留业务系统原貌，支持全量与增量接入
  • 标准层：统一数据定义、口径、规则与编码
  • 主专题层：面向主题与专题场景的模型化数据
  • 指标体系：业务指标统一管理、统一计算、统一分析、统一供给
  • 数据服务：统一管理门户，支持直接交换、授权交换、API 交换
2

十步标准化实施路径

从数据调研起步，经数据归集、数据探查、数据定义、数据质量、标准化清洗、 主专题层建设、数据融合处理、指标体系，最终到服务共享， 每一步都有明确的输入、实施动作与可验收成果。

  • 数据调研：输出元数据、数据标准、接入方式、数据含义
  • 数据归集：数据库、接口、FTP、Kafka 等多种方式
  • 数据探查：业务探查（基于调研）与技术探查（基于模板和工具）
  • 数据定义：数据元标准、数据字典标准梳理并录入标准管理系统
  • 数据质量：异常值、数据缺失、记录重复、主键重复等稽核
  • 标准化清洗：常态化、标准化治理，明确权威数据
  • 数据融合处理：实体拆分、数据整合、作业调度
  • 服务共享：服务开发创建，统一管理门户对外供给
3

数据治理：资源库 → 数据质量 → 主题模型 → 专题模型

依据数据标准对接入数据做清洗、转换与规范化处理，生成可直接供 AI 模型 和智能分析使用的标准数据；通过质量标准制定、质量评估与整改闭环管理 持续提升数据质量；再通过主题模型与专题模型实现业务数据统一建模。

  • 资源库建设：梳理标准数据元与标准字典表，数据在线贯标
  • 数据质量：质量规则库、发起质量评估、生成问题工单、输出质量报告
  • 主题模型：在线创建逻辑/物理模型，可视化模型开发，输出主题表清单与数据血缘
  • 专题模型：面向具体业务场景的深度加工，直接支撑智能研判与辅助决策
能力清单

可交付的能力

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