文档介绍：大数据模型构建平台介绍v
第一页，共33页。
目录|CONTENTS
背景
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定位
亮点
系统架构
方法论
功能架构
开发现状
第二页，共33页。
背景
内部需求
行业需求
大市场需求
模型设计及开发经历丰富，但缺乏有效载体，经历沉淀缺乏；
模型复制难度大，工程实施费时费力；
工程实施往往加班加点，人力资源复用率较低，工作效率不高
通信行业BI系统进入瓶颈期，指标杂乱，管理无序，效率低下，亟需对数据仓库进展重构；
目前多省已表达出重构需求，工程量随时可能放大
亚信战略转型，放眼金融业、电商、政企等大市场。需求一旦纷至沓来，我们是否做好了准备？
我们的“装备〞是否先进？
借助本次模型重构的契机，依据模型设计的全流程，推出大数据模型构建平台〔Big Data Modeling Platform，简称BDMP〕，旨在利用IT化的手段，沉淀建模经历，提升工作效率，让模型构架更加专业、标准，后期管控及维护更加方便快捷。BDMP将成为我们在模型建立中的一把“利刃〞
第三页，共33页。
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背景
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定位
亮点
系统架构
方法论
功能架构
开发现状
第四页，共33页。
定位
对内
提升模型建立效率；
沉淀模型设计经历
对外
平台定位
强化模型设计能力；
提升模型管控效率
与DACP的关系
数据调研
数据初始化
概念模型设计
逻辑模型设计
物理模型设计
BDMP
模型设计
开发管理
数据管理
运行监控
维护管理
……
BDMP侧重于模型架构及设计阶段，DACP侧重于开发及维护；
模型开发及维护依然借助于DACP，与DACP形成模型全流程管理
DACP
开发维护
第五页，共33页。
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背景
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定位
亮点
系统架构
方法论
功能架构
开发现状
第六页，共33页。
亮点
建模工具IT化
建模经历得到有效沉淀，有效提升工作效率
模型要素标准化
构建行业指标库、维度库、规那么库等，建立一套标准体系
模型命名自动化
表、字段自动标准命名，字段词义解析，并能不断积累完善
模型转换自动化
逻辑模型设计完成，依据指定模型层次、主题、平台〔DB2及Hadoop〕,自动生成物理模型
第七页，共33页。
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背景
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定位
亮点
系统架构
方法论
功能架构
开发现状
第八页，共33页。
效劳
层
准备层
根底层
数据调研
系统
管理
逻辑模型
物理模型
根底配置信息
数据层次配置
分表原那么配置
主题域配置
根底配置信息
数据层次配置
分表原那么配置
主题域配置
知识库
模板库
数据可视化
概念模型
系统架构
第九页，共33页。
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背景
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定位
亮点
系统架构
方法论
功能架构
开发现状
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