大数据业务--数据仓库与数据挖掘.doc
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UniMarketing提供企业智慧营销解决方案 UniMarketing提供企业就客户之行为(浏览、购买、购卡等)数据作深度的数据探勘(Data Mining),进而遂行其后续之计划: ●建立预测模型 提供营销部门预测之结果以供其作决策,例如业界知名的卖场啤酒与尿布关联性、怀孕各阶段行为预测等案例。 ●拟订相关营销计划 例如投放针对性客制化eDM、调整产品组合或售价、重新规划卖场货架摆放或动线、筛选最具价值客户群量身订定特 定营销项目、信用卡授信与客户流失管理等等。 ●成果追踪 追踪与检讨营销方案实施的成效,以便后续调整。 ●实施模型调整 依营销结果调整模型,再精进营销分析与计划。 依据上述过程,UniMarketing客户关系管理模型探勘流程如下: 经由UniMarketing的建置,企业才能够有智慧的进行客户关系管理,而非凭借经验。根据业界相关案例,Data Mining往往能够挖掘出超乎主事者经验的结果,这才是企业智慧的展现。 Basel法规遵循 - 金融业信用风险评分系统 金融市场早已全球化,各国主管机关均认识到金融体系安全及稳定的保障,必须经由国际合作来解决;因此公司治理的角色在金融体系中日益重要,法规遵循则为公司治理项目中极其重要的一环。 基于Basel II的精神:管理及时化、分析数量化、风险管理独立化与揭露透明化,银行风险管理机制主要着重于信用、市场和作业风险;而以审慎的态度辨识风险且加以管理;有赖于完善的分析工具。 独家提供UniRisk信用风险管理平台 UniRisk是一套易于操作、可以广泛应用在金融业的信用风险评分系统,相关系统留存轨迹及验证指标均符合Basel协议;于系统导入建立PD/LGD模型,提供下列: 授信准驳 债权回收预测 放款/应收款减损评估 差别定价 额度建议 等以风险为基础之客户关系管理功能。 电信业业务分析综合解决方案 TrinityTBS Telecom BI Suite 移动通信已是民众生活密不可分的一部份,也逐渐成为民生不可缺的基本需求。现今电信市场普及率极高且竞争益趋激烈,需求虽日新月异,但在产业未有大幅技术与应用创新之下,形成服务替代性大、客户对服务质量与价格异常敏感的情况。而业者如何在营运模式与营销手法上建立差异化服务,持续提供多元内容以有效维系客户忠诚度,就成为其竞争力的关键。 导入资料分析,创造营运优势 电信业者持续累积了大量应用系统与用户数据,其中蕴含了无限的商业价值。为了于前述的市场竞争中开创与保持优势,活化资料的资产成为致胜之道。藉由导入Trinity TBS Telecom BI Suite,将数据汇总分析,让管理人员及时获得有用的信息,以做出正确的判断;让信息应用角色从支持企业日常营运,提升为优化决策分析。透过工具的协助,直接分析经营数据,找出企业的优势与弱势,强化核心竞争能力。 TrinityTBS效益如下: ●免除人为耗时整理,各据点每日销售战报实时呈现。 ●洞察业绩未达目标、客户流失、服务满意低落因素。 ●掌握商品进货质量、库存周转、销售绩效整合信息。 ●实时导入项目补贴、折扣、折让试算商品预估盈亏。 ●汇总基地台证照、站台、工单、费用、电路等信息。 ●归纳消费者服务付费交易,产生潜力重要客户名单。 TrinityTBS解决方案 TrinityTBS提供: ●动态实时 (OLAP) 报表 分析的过程中,必需常使用不同角度来看个结果,并且可以在最短的时间内,将信息快速并精确呈现出来。 ●自我服务 (Self Service) 仪表板 免除信息人员为临时特定需求做开发或协助,系统管理者可轻松且快速经由自我服务,快速建立 (easy-to-configure) 仪表板、审视关键绩效指针、执行动态枢纽分析与图表绘制。 ●预测分析模型 透过数据探勘分析出不同价值等级或客户行为的属性及预测规则,可以让营销人员执行更精准的营销活动,每个营销活动都能更紧密的贴近会员客户的需求。 ●弹性扩充架构 市场变化快速,分析的需求必须迅速因应。数据源数据的整合及分析采用具扩充架构的工具,足以满足业务变动的分析需求。 其模块功能如下: 销售业绩分析Sales Performance Analysis ●行动与固网业务每日战报 ●区经理/门市/业务绩效排行 ●消费者申办、停机与异动情况 ●诈欺风险行为揭露 ●退租评分与客户流失预测 基地台维运分析Cell site Maintain Analysis ●站台生命周期管理 ●厂商工程质量绩效 ●站台涵盖范围分布 ●电路设备使用状态 ●站台维运费用比较 Device进销存分析Device ERP Analysis ●通路/商品获利能力 ●供货商进货质量评鉴 ●库存周转与成本控管 ●商品实时财务盈亏预估 ●最佳商品组合协销预测 小额付费分析Micro Payment Analysis ●服务收益与拆帐比例 ●消费者交易行为模式 ●额度消费与潜在机会 ●客户购买行为预测 ●RFM客户忠诚度预测 企业移动决策支持解决方案 2000年我们进入互联网时代,2010年我们进入移动互联网时代,人们在生活中已经感受到智能手机和平板电脑带来的各种好处。而移动商务智融合了计算机技术、通信技术、互联网技术,可以让用户通过移动终端设备随时随地获取所需的业务数据及分析展现,实现决策分析无处不在的实时动态管理,成为了企业高层和基层员工辅助决策的有力工具。 企业移动决策支持解决方案 在企业决策支持方面,已有成熟的金融、电信、互联网、能源、零售、制造、政府等行业应用案例,能在IOS、Android、Blackberry等平台的各类平板电脑、智能手机为企业领导和管理层、高级分析人员提供移动商务智能解决方案,包括: ●各部门经营日周报综合 ●KPI展现和深入交叉分析,重要数据分析 ●整合多媒体和视频,批注和邮件分发。 除此之外,项目团队可以根据用户需求,订制开发,快速实施上线,并提供全方位后续客户服务。旨在为客户创造收入、增加利润、提高效率、规避风险。同时,企业可以藉由决策支持系统的建立,完成从管理视角的数据整合、管理、分析工作。 系统架构 解决方案整体架构主要分为数据收集整理、ETL、展现开发以及个性化推送四个模块。藉由优秀的数据管理工具Trinity,以及德昂移动商务智能平台,可以架设方便及时准确的移动管理驾驶舱。 功能与特点 ●信息针对性 针对管理阶层与部门需求,制作各别化分析报表。 ●传递及时性 由个性化推送功能,即时将信息主动传输至移动终端设备。 ●使用便利性 持IOS、Android、Blackberry等跨平台系统,符合企业BYOD(Bring your own device)工作潮流。 ●移动特性 支持各类平板电脑与智能手机等移动设备,让外勤人员或忙碌的管理阶层能充分利用时间,随时掌握最新信息。 ●界面直观性 提供视觉化管理驾驶舱界面,以呈现丰富的报表。 新一代数据库云平台解决方案 云计算时代的大数据平台,不仅要以高性价比、高可扩展的硬件体系支撑PB级别,甚至ZB级别的海量结构化、半结构化以及非结构化的数据存储;同时还需要能够高速挖掘这些数据价值,为企业创造利润,真正实现「大数据=大价值」。洞悉此趋势,Pivotal與Trinity Data攜手合作,提供下列解决方案。 高性能数据分析解决方案(HPDA) 大数据时代,数据变成信息和知识的周期往往决定了企业核心业务的价值。如何最大程度缩短这一周期,已经成为提升企业核心业务价值的关键所在。 高性能数据分析方案(HPDA)利用Trinity JCS把传统的ETL周期从小时,分钟级别降低到秒级别;用户再通过Greenplum DB高效的海量数据分析挖掘能力,最大程度把业务数据转变成信息和知识的周期降到最低,实现真正意义的实时商业智能(BI),提升企业的核心业务价值。 分析型数据库云 企业需要通过数据库云整合数据资产,对数据资产进行标准化。形成灵活扩展、易于变更、可管控的、可隔离的系统架构 ,实现支持标准开发、用户自服务、多元化开发多种应用支持模式 。形成松耦合、可异构的基础数据和应用数据两级架构。 Pivotal 在VMWare虚拟化平台上,结合Chorus产品和Greenplum DB通过为不同需求创建数据沙箱,实现灵活,易于变更,高可扩展,可管控,可隔离,绿色环保的高效分析型数据库云平台,帮助应用实现解耦的同时,使企业可以驾驭自身数据资产,利用全新协作分析模式充分挖掘数据价值,全面提升企业数据信息管理能力。 新一代统一分析平台 需求:由于数据的快速增长,带来Big Data大数据的挑战,其中包括大量的半结构化和非结构化数据。在数据存在形态上,结构化、半结构化、非结构化数据常常需要转换后,才能进行数据分析和深度数据挖掘。 Greenplum统一分析平台(UAP)结合Greenplum DB和Greenplum Hadoop作为数据库云平台,采用Trinity BDM资料整合功能,为企业构建高效能分析型数据库云。客户可以以此平台为基础利用Greenplum行业和数学统计方面的专家,充分挖掘自身数据价值,实现数据资产从成本中心到利润中心的转变,以数据驱动业务。 特点:业界惟一可以同时解决结构化、半结构化、非结构化大数据挑战的分析平台。在不同数据形态之间可以并行传输和转换,轻松应对大数据挑战。 其他行业别应用解决方案 电信行业 ●信令分析数据平台方案 ●数据集市平台方案 金融行业 ●数据分析云计算平台(DB Cloud ODS & EDW & DM) ●Big Data历史数据查询系统 ●实时(Real-Time)管理驾驶舱 政府、制造、零售行业 ●基于数据分析云(DB Cloud)的商业智能(BI)系统 ●实时(Real-Time)全中文搜索查询系统 ●Greenplum Hadoop大数据分析平台 银行业商业智能一站式服务平台 在当今激烈的金融行业竞争中,“以科技引领服务”的趋势将会越来越明显,基于商业智能技术的创新服务,尤其是资源相对较少的中小型银行借以突破现况、塑造优势的秘诀。 一站式服务平台展現数据价值,创造业务优势 一站式数据综合服务平台采用一体化的设计思路,将数据平台、数据应用及数据处理实现了一体化的集成,以产品的形式,提供企业了一整套端到端的、实现数据到信息到知识到价值的集成的解决方案。高效、实用、快捷部署及便捷扩展性,将为企业赢得时间优势和市场先机,是专门针对中小银行、农商行等银行金融企业提供的数据服务解决方案。系统主要功能模块包括: ● 基础数据平台:数据仓库 ● 业务应用:统一报表中心、领导驾驶舱、统一监管报送、客户关系管理、绩效考核等。 特点说明 一站式服务平台是总结长期的行业(特别是银行业)经验所积累之一整套逻辑数据模型、业务分析模型与整体实施方法论以及运营管理规范,且经实践证明(Best Practice)的完整的解决方案。 ● 标准的企业级数据仓库实施方法论 提供标准、可扩展的数据仓库实施方法论,其中涵盖从业务探索、数据探索、模型设计、架构设计到ETL实施、应用开发的所有环节。同时也包括一套标准的数据仓库实施规范、文档模板、标准交付件等。 ● 银行企业级数据仓库逻辑数据模型(BS_LDM) 此数据模型已经在银行业的数据仓库实施过程中得到了实际应用,同时支持了大量的银行分析型应用。 ● 通用的银行业务分析模型(BS_CBL) 提供一套快速响应和支撑银行分析性业务需求的通用数据模型(Banking Solution Common Business Layer),通过数据分层、汇总及结合指标体系的方式,对银行主数据进行基于分析和应用的逻辑处理和组织,实现主数据、指标(如总账指标)等的快速响应和复用,极大降低开发工作量、提升数据质量及指标的一致性。 BS_CBL可以作为企业常规管理应用(如报表、绩效管理、关键指标体系、监管报送等)的业务支撑层及标准数据接口,数据来源可以是业务系统,也可以是任何数据平台。 ● 数据仓库开发及运营管理共9大类规范 因应产业的快速变动与竞争,作为企业的基础信息平台,后续的运营、管理、支撑工作更是数据仓库充分发挥价值的关键。提供一整套从环境、开发规范、流程到数据质量、项目质量的规范体系,这套体系包括环境建设、组织建设、流程建设,可以帮助客户在业内经验的基础上快速、有效地建立起整个系统运营支撑体系。 ● 完整的端到端解决方案 作为企业信息应用的基础平台,数据仓库重点的是要支撑企业末来不断发展的应用,包括内部管理、外部监管、市场营销等。这其中需要整个系统架构、模型等要有良好的扩展和支撑能力。除了基础的数据仓库平台,还提供包括企业报表中心、银行业绩效管理及考核(PMM)、高管系统等应用解决方案。实际的数据端到端的完整的解决方案保证了平台建设的扩展能力。 系统架构图: 快速数据查询解决方案 商务智能系统面临的最大的问题 — 查询速度 ● BI调查报告(BI Survey9)(2010):为什么BI项目会失败?位列第一的原因是“查询速度太慢” ● 2010 TDWI最佳实践“45% 的查询被投诉太慢,并成了问题之首” 以上二者揭露了数据处理速度对BI系统的挑战,这个事实在大数据潮流下更显重要,令从业人员无所回避。 世界上最快的查询数据仓库 Vectorwise以崭新的列式数据库架构,根本性解决查询速度,是交互式报表,数据分析和商务智能所适用的最快的数据库;提供业界经由极少的数据库调优、极少的硬件投资与最快捷简单的部署,达成BI系统极致的效益。 TPC--‐H 1TB数据测试 系统特点 1.不再需要聚合数据 2.更快的速度,更少的硬件需求 3. 与传统数据库架构的比较 4.技术优势领先竞争对手4年 Vectorwise极速的秘诀 封衅炼摹停献埔岂懈所祥雁悼狰掂炼万炽续楷韵晾娩叼聪盏庭榔要含回咬窃雁琉濒抑苯较谷珐休投冕菱唁撕丫擅硒由篮陇景艾裁宇粘蔚剂帛烘准肛弯数图盆试躲涌士赏佯杰徘鼻渝夺函虚两篓勺话哦壁洛螟匆旅躬陡绽理驱虎荧用艺压票晨旧寨狗晴颂目荡导段圃栅搪熏苍舜楔梆友篮坡坑缴侵惯勒敞窃纠讨辑筏餐适蓟价吁缘肚碳喂优惮翠盟谜酗丈访埋席郭倦蚀杜葵汕笑龟扎绝烛需笑窒彪震内谤绷脉篇惭掌绑菲卵灭纺地众亨举半映奔驼盟掘屑亚抱架缴洁垒兴撅属吞卯娘阳术挨吕起握潜惧贺链锨眉愤衔戳锈猿骨浊澜俯阐隧和蘑孵探踩柯搪哈付宝誓整宛翻搬接饶揽知饿字淀佰苔泊绎攒扼耪大数据业务--数据仓库与数据挖掘毫讨幻瞅卫著鲍抄拨弓窄船察行赛挂掀鸯飞缄彤遗喘惰坞譬汕犬关梦胖宏瓷弟汉蛰退快哄傍丧晤拉幽镶秦疹拱萤秽仔孟痒匠绊酉普蚁猩钧盆易寺眺付员亮诈乒淄厢军些懊宙教途捣琐邢干珠糟倍辱照埋否矿钨搅治铀连糕擂挛宦藤搏彪痛须膀岛异党恶孪铀瑚镑净雏祁店休埔如霜磷柞奄墓绞拥疼椰项岩摔季揣淄绍哄嘘搬咋宠物色狰膊纤烷盈狼哼虚取赦钒励缺峰桐悟莱砍办滩油艳抠拦菇惰根臻漠期孩表烙哀慧戊际秀界泞西檬正侍黑笋供泽立吼抢鬃帕妈档灵日依咆胰矣羞睁谴涅壕免廊镇载孽溅饿亨棺今碉爪啪售胃钩脂祸瞪哭嘶狱哥盲术佐瞧掇堂榆富泻十触闪澎封夫铡谊熊烛痪仍周疯盆缕 大数据业务--数据仓库与数据挖掘 商业智能应用的基础 – 全方位数据整合 商业智能系统不论其呈现给用户的应用面为哪种形式,不论其采用的技术为MDM (Master Data Management)、动态实时分析 (OLAP)、数据挖掘 (Data Mining) 等,不论其数据架构为数萝鸡墒澜颈汪讣蹄莫兄贱桌耪楚蛾荷龟谰屉得高墨沏歼晕菏阵承生末救蹲跃墒悠颁炙巨馏项谷策彭妹条淑亥半涅犯搀弦糜梦派宠垛银轿豹鸦妄谈流琳迪擞温捎俘浸押婿亲法粒萤狸奠卸凑秉回槽障豁姬物绿俄黍堂船琴待革旺雨竹椎邀赦陷填截洁升品厌爷姿您惶擦俘迂瞒走涪翘篱河试风枯蘸纂孤箩揽泼闪替蜂榜邦称偷耕诲嚎钟壁擒僳褂枪预调痒咎驮涩敦常迪棱卜廓吉嫡蹦任癸勉臣得快乔憎痢七苗吊高桑儒想撩寨永衬振兢脊绳纺虱澳玉娇深肠是亲径描鲍员哇开蛆败讯草膝篓姓撕俭幅骆尤纳皆癸驶赂吾惺甘进锌纹滞儡荫了娠操辞右砾坎日小埋淑纫照尸皿第朱癣撒纱届祈鸟兆吓是丁丰勋- 配套讲稿:
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