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运营商大数据商业模式与组织架构

数据商业模式与组织架构 以德国电信为例 “一 切都将被数字化,数字化转型是企业转型必由之路:移动设备普及和数据量的爆炸式增长使得传统企业急需通过业务转型应对新形势和新竞争对手的挑战。 2015年7月9号,德国电信国际咨询公司(中国区)副总裁许可博士受“广东移动大数据应用场景及商业模式探讨论坛”邀请在中国移动南方基地合作交流中心地方以“大数据商业模式与组织架构”为主题进行了专业性的演讲 以下为演讲内容节选: 一 运营商大数据探索   从驱动核心电信业务、行业大数据服务及数据变现三阶段,通过6个方面深入研究与实施,实现端到端的全客户生命周期全流程闭环数据运营。 ? 二 移动运营商大数据特色   电信运营商作为接入、访问的主题,涵盖了8数据(用户基本特征分析、用户消费行为分析、用户通话行为分析、用户上网行为分析、用户渠道偏好分析、用户终端匹配分析、用户行为喜好分析 三 国际标杆案例介绍   电信运营商作为接入、访问的主题,涵盖了8数据,可以形成深入洞察客户行为的全景视图,未来运营商将整合行业信息化数据及外部其他数据,成为客户身份代理,构建客户全景视图,如德电360

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支付运营平台架构设计

拆分之后的支付体系架构如下所示: 按照这个架构拆分之后运营平台就会面临各种各样的问题,首先是跨数据源操作数据的问题,其次是安全合规性问题,即是否可以通过运营平台直接操作数据库修改数据。 2.2 业务架构 用户群体的需求梳理清楚之后,需要整理运营平台的业务架构,作为支付运营平台,需要给不同的客户群体提供业务支撑,复杂度相对来说也是比较高的,尤其是需要到不同系统汇总数据、修改数据的情况。 支付运营平台的业务架构如下所示: 使用运营平台的人员通过页面查看订单数据、商户信息,并操作相关的数据运营平台需要到支付的各个业务系统去获取数据,展示数据,并修改数据。 3.2 系统架构 3.2.1 系统交互设计 运营平台数据来源是支付各个业务系统,考虑到安全、合规等问题运营平台不能直接操作业务系统的数据库,需要通过接口来获取和操作数据。 3.3.3 支付运营平台技术架构 业务逻辑和交互模式梳理清楚之后,我们就可以设计出一套通用的技术架构来支撑支付运营平台

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    58数据平台架构演进-图

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    B端PM必备:多组织架构设计

    这样的能力我统称为架构能力,而拥有复杂架构能力的产品经理,则是我理解的产品经理。 02 高难度的架构能力 对于B端产品来说,越是底层的功能,架构难度越大,对产品经理要求越高。 03 架构设计的顶端:多组织架构设计 在所有架构设计中,最为复杂的,往往是多组织架构设计。因为组织架构是企业战略的落地,反映了企业责权利的划分,决定了组织间协同与风险管控策略。 此时,信息系统开始涉及组织、角色和权限的管理,也涉及到数据隔离和数据流转等问题。多组织架构开始成为信息系统的重要基础。 而解决这一系列问题,都依赖于多组织架构设计。 04 多组织架构的核心概念 多组织架构并不是一个纯粹人造的概念。 一个典型的多组织架构如下图所示: ? 05 设计多组织架构的要点 如同前文所述,多组织架构的本质是权责利的划分,反映的是集团公司激励和管控各公司的策略。

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    5架构:细数数据平台的组成与扩展

    熟悉商务智能(BI)系统的设计、架构和演进规划,擅长其在电信运营商的应用;在数据ETL处理、模型设计、数据备份、生命周期管理、安全管理等领域有丰富的实践经验;熟悉数据挖掘、机器学习等分析算法和工程应用; 这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小,数据量一,索引也增大,数据就饱和了。 2)第二种方式是把的索引结构,拆成很多小的索引来存储。 前面是我们必须考虑的一些点,现在思考如何把这些设计组装在一起做成一个数据处理平台? ? 三、架构 1、命令查询职责分离架构(CQRS) 最常用的架构就是用传统关系型数据库存取数据,上层承接各种应用。 这种架构是对精准度和反馈时间做了一个聪明的平衡,作为后续发展,Spark平台同时提供了批处理和流处理模块(虽然流处理实际上市用微型批处理来实现的)。这种架构也可以满足 100TB以上数据的处理。 :heapfile可以用大地址结构去标识多个磁盘,甚至于多个网络; 数据组织成页; 页可以部分为空(并不要求每个page必须装满); 页面可以被分割在某个存储体的不同的物理区域,也可以分布在不同的存储体上

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    主流大数据采集平台架构分析

    今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程 Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。 每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。 Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。 在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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    5主流跨境电商网站架构运营模式

    过去的企业经营模式只要求生产过程的标准化与规模化,现如今的互联网发达,电子商务的崛起让传统企业纷纷开始产业架构的转型之路,从中跨境电商行业也开始从因低廉产品价格转为以市场调研、数据分析、技术革新、营销策略为主的竞争形态 根据跨境电商平台数商云多年的开发经验,目前主流的跨境网站运营模式具体可以分为以下五种: 一、海外代购的跨境电商网站模式 简称“海代”的海外跨境电商代购模式是继“海淘”之后第二个被消费者熟知的跨国网购概念 从跨境电商网站业务形态上,海代模式还可细分为两大类: 1、海外代购跨境平台 海外代购跨境电商平台运营重点在于尽可能多的吸引符合要求的第三方卖家入驻,不会深度涉入采购、销售以及跨境物流环节。 海外代购跨境电商网站走的是典型的跨境C2C平台路线,代购跨境电商平台通过向入驻卖家收取入场费、交易费、增值服务费等获取利润。 四、导购返利跨境网站平台 导购/返利模式是一种比较轻的跨境网站平台模式,可以分成两部分来理解:引流部分+商品交易部分。

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    QQ会员活动运营平台架构设计实践

    在这个过程中,AMS在架构方面发生了大幅度的调整和变迁,我们走过了一段非常难忘的技术历程。 本文将会分享QQ会员活动运营平台架构设计实践,希望对做技术的同学有所帮助。 ? 而且,自2014年开始,随着移动互联网迈向成熟阶段,手Q平台上的手游运营需求爆发,一个月需要上线的活动出现数倍的增长。 (2)活动开发的复杂性 开发一个活动本身需要一定的工作量。 高可视化开发模式(自动化运营) 然而,到了2014年,随着“移动互联网“的快速发展和逐步成熟,我们也迎来了”手游爆发“时代。 因此,我们建设了强大而且智能的配置检查系统和活动数据监控。举个例子,本来资源池里有100个礼券,但是,运营同学误配置为200个,这个时候平台就会检测并且提示运营同学,这里配置不正确。 AMS平台架构分为四个层级,分别为:入口层、业务逻辑层、服务层、存储层(CKV的NoSQL存储),还有一个离线服务和监控系统。 ? 1.

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    【推荐收藏】六主流大数据采集平台架构分析

    任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化,报表和监控) ? Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。 Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。 在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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    【推荐收藏】六主流大数据采集平台架构分析

    任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化,报表和监控) ? Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。 Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。 在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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    主流大数据采集平台架构分析

    今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程 Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。 Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。 在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构

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    主流大数据采集平台架构分析

    今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程 Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。 Fluentd使用C/Ruby开发,使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。 Splunk作为一个优秀的商业产品,它的数据采集还存在一定的限制,相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。 来源:36数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。

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    微课堂 | 云计算平台项目团队组织架构与缘起(PPT)

    普元在SOA、大数据、移动互联、云计算领域有着多年积累,加上在数字化商业的趋势。普元数字化企业云计算平台的灵感由此而生。 ? 从数字化企业云平台理念提出至今,我们组织团队也在不断地完善与进步,先后经历缘起、种子团队、研发团队、泛组织阶段。 ? 为此我们把投资人、CTO、主任架构师、各条线产品经理(SOA、大数据、云计算、移动)的人加入到该团队,完成产品定义。 为了回答应该做什么?从哪里开始? 在5个月的时间内,种子团队共形成三项的成果,确定了普元新一代企业云平台的战略定位,梳理出DevOps技术域并完成DevOps原型验证工作。 ? ; 架构组给出了未来IT企业的软件交付模式:七层业务平台,未来客户在云平台之上只需关心业务微应用。

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    京东布局电商运营型大数据平台

    编者注:说到电商大数据,人们首先会想到淘宝。其实京东是淘宝之外的另一种模式,京东的数据质量并不比淘宝差多少。交易的量级虽然不大,但是趋势会很大,而且数据价值的纵深很大。 本文是对电商的运营型大数据平台的一个新的概括总结。    据京东技术总裁何刚描述,上述几个关键数据指标仍在不断变化中,为此,京东2014年对服务商开放平台提出了更高的要求,尤其在数量和质量上继续下大功夫,把更多的资源提供给第三方服务商。 而上述诸多方面也与京东在去年7月份提出的,“将开放平台打造成卖家整体解决方案提供商”的目标,以及同步推出的技术、物流、服务、财务四支持计划相吻合。 ?    图:京东物流开放双11效果   针对以上变化,京东服务商平台除了深化开放之外,还会通过精细化运营,利用现有资源创造出更多杀手级应用,调整到市场价格,与淘宝看齐,让商家主动付费购买。

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    陆金所金融平台架构升级

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    数据治理平台功能架构规划

    狭义上讲,数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。 广义上讲,数据治理是对数据的全生命周期进行管理,包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等,整个数据生命期而开展开的业务 数据治理的目标是提高数据的质量(准确性和完整性),保证数据的安全性(保密性、完整性及可用性),实现数据资源在各组织机构部门的共享;推进信息资源的整合、对接和共享,从而提升企业信息化水平,充分发挥信息化作用 随着大数据平台和工业互联网兴起,数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构、面向大数据架构下,为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。 下面概述了数据治理平台发展背景和平台架构需求分析,重点对数据治理平台功能架构的各个模块进行详细介绍,供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。

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    数据平台架构+ETL

    数据抽取:把不同的数据数据抓取过来,存到某个地方。例如:网络爬虫。 数据清洗:过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再抽取。 清洗包括以下几种不符合要求的数据: 1、不完整的数据数据缺失需要不全才能写入数据仓库。 2、错误的数据:格式错误,日期越界,或者多了一个空格等。 3、重复的数据:重复数据记录的所有字段都要去重。 2 大数据平台架构 ? 首先,对于做大数据开发而言,平台的监控与报警和平台管理不归我们管,主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看数据基础平台。 计算层,就是对数据的处理运算。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理,就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。 多维分析主要是对数据的维度分析,如按年分析,按月分析,按周分析等。数据可视化,展示数据,供给决策。 最后看看数据应用。一般做的就是流量统计和用户行为分析,做数据展示。 3 系统数据流动 ?

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    数据平台架构数据平台建设的几种方案

    随着大数据在越来越多的企业当中落地,企业要开展大数据相关的业务,那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台,往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素,来规划数据平台建设方案。 2.jpg 3、MPP(大规模并行处理)架构 进入大数据时代以来,传统的主机计算模式已经不能满足需求了,分布式存储和分布式计算才是王道。 MPP架构的代表产品,就是Greenplum。 4、Hadoop分布式系统架构 当然,大规模分布式系统架构,Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外企,最初都是基于Hadoop来展开的。 15.jpg 关于大数据平台架构数据平台建设的几种方案,以上就为大家做了一个简单的介绍了。

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    如何看待京东平台数据运营实践?

    很高兴有机会跟大家分享一下京东在数据运营方面的实践,今天的分享主要包括以下几个内容,分别是介绍京东的一些产品。 从这三个方面能够帮助商家朋友提升店铺的运营效率,上周京东有商家大会,其中有一个是做女装做的非常好的店铺,当时他们就分享了怎样运用数据来提升店铺效率。 大家可以看到现在这个阶段,可能在四五年前,我们如果做平台的话,流量相对比较容易获取。现在商家越来越多,流量越来越宝贵,要更有效利用流量的效果,各个方面都要用到数据。 ? 说明运营的目的非常明确,就是为了把一些优质的流量效果做好。当然这是基于这个店铺运营的策略。 销量预测对我们的促是非常有帮助的,京东在这一块做的还是不错的。 ?

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    普及、开放与平台:大数据价值运营之路(上)

    围绕社会、企业与个人,我觉得有三个事情是需要重点关注的:即社会需要关注大数据概念的普及、个人需要以分享的心态迎接数据的开放、企业则要走平台化的战略让自己基业长青,我会分三篇文章表达下个人的看法。 ? 2016年数据领域有一个新的趋势动向,叫做 大数据可视化 ,就是希望让大家能够通过图形等更为生动的形式去理解大数据是什么。    上面4种是当前大数据变现的一些典型形式,因此说阿里是个大数据帝国一点不假。你看,我列的所有变现模式它都有份,从广告   到金融、从产品到技术平台,现在它还在疯狂的拓展它的边界,医疗、文化、IP等等。 所以大家不要仅把它当成一个卖商品的平台公司, 马云不是说了吗,我们本质上是个数据公司,一点不假。    PPV课-国内领先的大数据学习社区和职业培训平台 ?

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