73页车企大数据平台规划与数据价值挖掘应用咨询项目方案解读

        该项目旨在帮助乘用车公司规划大数据平台并提高数据挖掘应用水平，以满足业务部门对数据的需求，同时保证数据完整性和真实性。数据应用体系现状存在数据孤岛和数据关注维度不统一的问题，导致业务部门无法便捷使用数据并无法进行业务预测。大数据平台规划与数据挖掘应用咨询项目解决方案包括背景与目标篇、应用功能蓝图篇、数据治理数据夯实篇、数据模型算法定义和设计、实战案例一和实战案例二、项目实施管理篇以及附录成功案例。

  

•  背景与目标篇

1. 项目背景

    - 公司当前系统存在数据孤岛，各业务部门数据关注维度不统一，数据完整性和真实性不足，无法便捷使用数据，难以进行业务预测，对提供的数据满意度低，业务分析主题局限，数据分析效率低、命中率低，技术手段和算法传统。

2. 项目目标

    - 消除数据割据与孤岛，提升数据质量，形成统一业务数据视图，挖掘典型业务场景数据价值，以整车销售为中心建立数据应用支持体系，实现边规划、边建设、边收益，逐步完善数据平台，丰富数据视图，提升数据资产价值。

•  应用功能蓝图篇

1. 大数据平台应用规划蓝图

    - 大数据平台涵盖数据接入层、处理层、分析层、服务与应用层以及数据展现层。数据接入层整合结构化和非结构化数据；处理层进行数据整合、拉通和关联；分析层提供多种分析服务；服务与应用层实现数据的挖掘、分析和应用；数据展现层为用户提供可视化服务。

2. 数据流向与配置

    - 详细说明了数据在各系统和业务环节中的流动方向，以及各部分的配置关系，包括从数据源系统层到数据展现层的数据流转过程，涉及多源数据的采集、处理、分析和应用，为大数据平台的运行提供了清晰的数据流程框架。

3. 某汽车集团初步建议的规划路线图

    - 分阶段实施大数据平台建设，第一年优化现有平台，提升数据质量，实现典型业务场景的数据价值挖掘；第二年完成数据整合拉通，产出算法，为市场和业务提供精准营销支持；第三年联合外部业务，优化算法，提升精准营销能力；第四年构建数字化供应链价值链，实现精确分析和管控；第五年改造创新大数据平台，打造数字化创新平台，提升数据资产价值。

•  数据治理数据夯实篇

1. 主数据分析与优化

    - 包括主数据集成与规范优化，明确主数据定义及衍生数据识别，发布和管理主数据命名和编码规范，实现代码推送、新增和更新服务。通过这些措施，确保主数据的一致性、准确性和完整性，为企业数据管理提供坚实基础。

2. 主数据EDM架构企业级销售大数据平台

    - 构建企业级销售大数据平台，整合DMS、ERP、车联网等多源数据，进行数据质量校验、建模、存储和服务作业，实现数据的高效管理和应用，为企业销售业务提供有力支持。

3. 自动化数据集成

    - 借助数据集成ETL平台和元数据统一管理平台，实现数据的自动化集成，包括数据的抽取、清洗、转换和加载，确保数据的准确性和一致性，提高数据处理效率。

4. 数据质量校验

    - 建立主次 + 多级主键mapping体系，实现数据自动校验和补录功能，确保数据的完整性、准确性和一致性，有效提高数据质量，为数据分析和决策提供可靠依据。

5. 企业数据模型（EDM）

    - 企业数据模型定义了整个企业信息化体系的数据标准，通过统一数据标准，解决企业数据分散、口径不一致等问题，推动企业内系统整合和数据共享，提升企业运营决策、管理和服务能力。

6. EDM概念模型

    - 涵盖客户、产品、市场营销、渠道合作、服务、资源等多个概念模型，明确各模型之间的关系和数据交互，为企业数据建模提供全面的框架，确保数据的完整性和一致性。

7. 客户域概念模型（举例）

    - 支持统一客户视图，集中客户信息，整合客户交互渠道，统一客户评估概念，实现客户服务统一，为客户360°分析提供基础，提升客户管理和服务水平。

8. 逻辑模型－客户主域（举例）

    - 客户涵盖多种概念，整合客户交互信息，集中展现客户评估概念，为客户360°分析提供原材料，实现客户资料统一，提升客户管理和服务的精准性。

9. 逻辑模型－客户信息子域（举例）

    - 将客户分为企业客户和个人客户，分别体现不同类型客户所需信息，集中共性信息，确保客户信息的完整性和准确性，为客户管理和服务提供针对性支持。

数据治理与夯实是大数据平台建设中的关键环节，主要涵盖主数据分析与优化、主数据EDM架构企业级销售大数据平台、自动化数据集成、数据质量校验、企业数据模型（EDM）、EDM概念模型、客户域概念模型、逻辑模型等多个方面，旨在确保数据的准确性、一致性、完整性和可用性，为企业数据管理和决策提供坚实基础，具体内容如下。

•  主数据分析与优化

1. 主数据集成与规范优化

 - 主数据定义与衍生数据识别：明确主数据的定义，确定表示特定、唯一Feature的字符或字符组，并识别主数据衍生数据，为数据管理提供清晰的范围界定。

 - 主数据命名和编码规范发布与管理：制定并发布主数据命名和编码规范，建立相应的管理办法，确保主数据在企业内的一致性和准确性。例如，通过代码推送服务、代码新增和更新等操作，保证主数据的及时更新和有效管理。

•  主数据EDM架构企业级销售大数据平台

1. 数据整合与处理流程

    - 整合DMS、ERP + MES、CRM、O2O等多源数据，对数据进行质量校验，确保数据的准确性和可靠性。

    - 进行数据建模，构建适合企业销售业务的数据模型，为数据分析和应用提供基础框架。

    - 完成数据存储，选择合适的存储方式和技术，保障数据的安全和高效访问。

    - 提供数据服务作业，确保数据能够及时、准确地为企业销售业务提供支持。

2. 平台架构与功能实现：通过建立企业大数据平台，实现对销售数据的全面管理和应用，包括销售线索管理、客户分析、销售预测等功能，提升销售业务的效率和精准性。

•  自动化数据集成

1. 数据集成ETL平台与元数据统一管理平台

    - 利用数据集成ETL平台，实现数据的抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transformation）和加载（Loading），确保数据的质量和一致性。

    - 元数据统一管理平台对元数据进行统一管理，包括数据源元数据、技术元数据和商业元数据等，为数据集成和管理提供准确的信息支持。

2. 数据入库与监控管理：实现数据从数据源到数据应用平台的自动化集成，同时通过数据监控管理，实时掌握数据的流动和处理情况，确保数据的安全和有效利用。

•  数据质量校验

1. 校验体系与功能

    - 建立主次 + 多级主键mapping体系，确保数据的关联性和一致性。

    - 实现数据自动校验功能，对数据的准确性、完整性、合法性等进行自动检查，及时发现和纠正数据错误。

    - 提供数据补录功能，针对缺失或不完整的数据进行补充录入，保证数据的完整性。

2. 数据质量保障措施：通过多种校验手段和功能，有效提高数据质量，为企业决策提供可靠的数据支持，避免因数据质量问题导致的决策失误。

•  企业数据模型（EDM）

1. 数据模型的意义与目的

    - 定义数据标准：企业数据模型为整个企业信息化体系定义数据标准，统一企业内数据标准，解决数据分散、口径不一致、共享困难等问题。

    - 指导系统设计：作为企业的数据标准，指导各个应用系统的数据模型统一设计，避免系统间数据孤岛现象，提高企业运营效益和数据质量，促进企业内各类信息系统的整合和数据共享。

•  EDM概念模型

1. 多领域概念模型构建

    - 涵盖客户、产品、市场营销、渠道合作、服务、资源等多个领域的概念模型，全面描述企业业务相关的数据概念和关系。

    - 明确各概念模型之间的关系和交互，例如客户与产品、服务之间的关联，市场营销活动与客户的互动等，为企业数据管理和业务流程优化提供清晰的框架。

•  客户域概念模型（举例）

1. 统一客户视图理念

    - 将涉及人的信息集中到“客户”实体，实现客户数据的统一管理，包括客户基本信息、联系人信息等。

    - 整合各个渠道的客户交互信息，通过“客户交互”实体统一展现，为统一客户接触和服务提供前提。

2. 客户评估与服务统一

    - 集中体现客户信用度、积分、客户价值、生命周期阶段、消费喜好等客户评估概念，为客户分类和个性化服务