这份PPT文档是关于某电信集团大数据平台建设的技术交流方案，内容涵盖了现状分析、规划思路、产品设计、成功案例以及干货附录等多个部分。文档详细介绍了集团大数据平台的建设背景、技术特点、面临的挑战和痛点，以及具体的技术架构和实施策略。还包括了数据资产管理、数据治理、安全和运营等方面的深入探讨，旨在通过构建一个高效、安全、可扩展的大数据平台，以支持企业的数字化转型和业务创新。
现状及规划思路
一、现状分析
- 数据割裂与共享困难：集团内部数据孤岛现象严重，数据共享难度大，导致数据价值释放有限。
- 数据量巨大：集团大数据平台每天处理的数据量达到1.2PB，现有规模为700台+服务器，预计未来将扩展至数千台。
- 数据资产管理：数据资产管理旨在解决系统间数据孤岛问题，通过集中化管理形成企业数据资产，服务于业务。
- 业务层面：通过模块去重和沉淀，共享通用模块，使前台业务更敏捷地面向市场，实现新业务快速上线与迭代。
- 技术层面：避免重复开发，技术迭代升级更高效，按需扩展服务，使技术架构更开放。
- 痛点分析：包括数据割裂、数据分散、数据冗余、数据质量、数据服务便捷性等问题。
二、规划思路
- 整体目标：建立集团数据中心，打通网络侧、终端侧、内外业务侧，构建跨区域、跨机房、集约化集群管控。
- 基础集群能力：数据治理、降本增效，贯通生态，强化网络能力输出。
- 数据变现能力：提供行业精准画像、应用产业影响和发展支撑。
- 行业垂直数据：以O域为主，融合B域及全国平台侧数据、网络侧、终端侧、内外业务侧，实现网络数据变现能力。
- 总体架构：采用云化集群技术架构，包括服务模块、计算模块、存储模块等，以及多集群和混合云管理。
- 技术特点：包括多集群容器云平台、集群资源管理与监控、节点扩容、应用分区及应用管理等。
- 集团与各省份关系：集团云化集群与各省大数据平台之间的服务适配、数据同步和语义加工处理。
- 技术发展趋势：走向AI + Big data + Cloud融合，构建能力共享生态，支持租户自助使用云化大数据资源，保障数据安全开放。
产品设计
某电信集团大数据平台的产品设计聚焦于资产注册、建模分发、数说工厂以及跨集群管理等核心功能。旨在通过集中化的数据资产管理解决数据孤岛问题，提升数据价值，同时确保数据的安全性和合规性。产品设计还包括了对数据项和模型的精细管理，以及数据同步和加工，以支持数据的全生命周期管理。
该设计强调了跨集群的用户管理能力，通过统一调度和监控系统实现对大数据任务的高效管理和运维。安全方面，产品设计考虑了从仓库到容器的全方位安全管理措施，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全。
