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新零售行业大数据可视化管控平台建设综合解决方案

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智慧新零售大数据可视化分析平台建设和应用综合解决方案

智慧新零售大数据可视化分析平台建设和应用综合解决方案

01 添加章节标题
02
智慧新零售大数据可视 化分析平台概述
定义与背景
定义：智慧新零 售大数据可视化 分析平台是集数 据采集、处理、 存储、分析和展 示于一体的综合
解决方案。
背景：随着零售 业的发展，数据 量越来越大，需 要通过大数据可 视化分析平台来 处理、分析和展 示数据，为企业 的决策提供支持
性。
稳定性：具备 高可用性和可 扩展性，确保 平台的稳定运
行。
数据安全：严 格的数据访问 权限控制和数 据加密措施， 确保数据的安
全性。
容灾备份：提 供容灾备份方 案，确保平台 在意外情况下 能够快速恢复。
04 应用综合解决方案
零售行业应用场景
智能选址：通过大数据分析，选择合适的 店铺位置
智能补货：实时监测库存，自动补货，避 免缺货或积压
和参考。
目的：帮助企业 更好地了解市场 和消费者需求， 优化产品和服务， 提高销售效率和
客户满意度。
适用范围：适用 于各类零售企业， 如商场、超市、 便利店等，也可 为政府机构、研 究机构等提供数 据分析和可视化 展示的解决方案。
平台建设目标
实现数据采集、存 储、分析和可视化
帮助企业更好地了 解市场和消费者需 求
智能定价：根据市场需求和竞争情况，自 动调整价格
智能营销：根据消费者行为和喜好，制定 个性化的营销策略
智能客服：通过人工智能技术，提供快速、 准确的客服支持
智能供应链：实现供应商、生产商、物流 等各环节的协同和优化
解决方案优势与特点
特点：支持多种数据源，实 现数据整合与共享，提高工 作效率
优势：提高数据可视化程度， 增强数据分析和决策能力
提高企业运营效率 和降低成本

大数据可视化平台数据治理综合解决方案

大数据可视化平台数据治理综合解决方案

总结词
开放共享、协同办公
VS
详细描述
该政府机构通过数据治理项目，实现了数 据的开放共享和协同办公。通过数据分类 、元数据管理、数据质量监控等手段，确 保了数据的准确性和完整性。同时，通过 数据可视化平台，实现了各部门之间的数 据共享和协同办公，提高了政府机构的办 公效率和公共服务水平。
THANKS
完整的数据。
数据验证
通过规则和算法，对数据进行校验和 验证，确保数据的准确性和合规性。
数据标准化
制定统一的数据标准，对数据进行规 范化和标准化处理，提高数据的可比
性和可分析性。
增强数据安全和隐私保护
数据加密
采用加密技术对数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性和 机密性。
数据访问控制
设置严格的数据访问控制和权限管理，限制对数据的访问和使用 ，防止数据泄露和滥用。
总结词
合规监管、风险控制
详细描述
该金融企业面临着严格的合规监管和风险控制要求。通过数据治理实践，该企业实现了 对数据的合规监管和风险控制。通过数据分类、数据安全控制、数据审计等手段，确保 了数据的合规性和安全性。同时，通过数据可视化平台，实现了对数据的实时监控和预
警，有效降低了企业的风险。
案例三：某政府机构的数据治理项目
增强数据交互性
通过交互式可视化，用户可以自主探 索和分析数据，发现潜在规律和价值
。
辅助科学决策
可视化平台能够直观展示数据间的关 系和趋势，为科学决策提供有力支持 。
降低数据分析门槛
可视化技术降低了数据分析的难度， 使更多人员能够参与到数据分析和利 用中。
大数据可视化平台的分类和应用场景
数据报表类
适用于业务分析、报表展示等场景，如Power BI、Tableau等。

大数据可视化管控平台建设方案

大数据可视化管控平台建设方案
版本更新与升级
根据厂商发布的新版本或升级包，及 时对平台进行更新和升级，以修复漏
洞和提升性能。
数据备份与恢复
定期备份平台数据，确保数据的安全 性和完整性。
故障处理与应急预案
制定针对可能出现的故障的应急预案 ，并定期进行演练，确保在故障发生 时能够及时响应和处理。
安全保障措施
访问控制
通过身份认证和权限控制 机制，确保只有合法用户 能够访问平台数据和资源 。
部署方案
物理环境准备
准备相应的服务器、存储、网络等硬件资源，并确保环境满足要 求。
软件环境准备
安装和配置相应的操作系统、数据库、中间件等软件环境。
应用软件部署
根据需求，选择合适的大数据可视化管控平台软件，并按照厂商提 供的部署指南进行安装和配置。
运维方案
日常监控和维护
对平台的关键指标进行实时监控，及 时发现和解决潜在的问题。
数据加密
采用数据加密技术，确保 平台数据在传审计
建立安全审计机制，记录 和监控平台的操作行为， 及时发现和处理潜在的安 全风险。
漏洞扫描与修复
定期对平台进行漏洞扫描 ，及时发现和处理存在的 漏洞，确保平台的安全性 和稳定性。
06
平台应用场景与效果评估
应用场景
在这样的背景下，构建一个高效、灵活、易扩展的大数 据可视化管控平台显得尤为重要。
项目意义
01 提高决策效率和准确性
通过数据可视化，能够快速、准确地展示数据信 息，帮助决策者更好地理解数据，提高决策效率 和准确性。
02 提升数据治理能力
大数据可视化管控平台的建设，能够提升数据治 理能力，包括数据质量管理、数据安全管理和数 据标准管理等方面。
可视化编程工具

新零售大数据可视化管控平台建设方案

新零售大数据可视化管控平台建设方案
创新点
本项目的创新点在于将大数据技术和可视化技术相结合， 实现了数据的实时监控和智能分析。此外，该平台还采用 了人工智能技术，实现了对数据的自动化分析和预测，提 高了决策的准确性和效率。
实践应用与效果
该平台在实际应用中取得了良好的效果，得到了用户的高 度评价。通过该平台，企业可以实现对数据的实时监控和 分析，提高了运营效率和客户满意度，同时也降低了成本 和风险。
该方案能够提高企业的社会责任意识，推 动企业更好地服务社会，满足消费者需求 。
创新创业
该方案鼓励企业进行技术创新和模式创新 ，推动新零售行业的转型升级。
可持续性评估
环境友好
新零售大数据可视化管控平台建设方案注重环境保护和资源利用的 可持续性。
适应性
该方案能够适应市场变化和企业发展需求，具有较好的适应性和扩 展性。
项目目标实现
本项目的目标是建立一个高效、可靠、易用的数据可视化管控平台，以满足企业对数据实时监控、分析和决策的 需求。通过该平台，企业可以实现对销售、库存、物流等各个环节的实时跟踪和监控，提高运营效率和客户满意 度。
项目总结
01 02 03
关键技术应用
本方案采用了先进的大数据技术和可视化技术，包括数据 采集、数据处理、数据存储、数据分析和数据可视化等技 术，以保证平台的可靠性和易用性。同时，该平台还采用 了云计算技术，实现了数据的高效存储和处理。
可视化内容
包括销售分析、客户分析、库存分析、营销分析等多 种分析内容。
大数据安全保障
数据安全制度
制定数据安全管理制度，规范数据处理流程 。
数据安全技术
采用加密技术、访问控制技术等保障数据安 全。
数据安全培训
提高员工的数据安全意识，定期开展数据安 全培训。

大数据可视化管控平台建设及系统应用方案

大数据可视化管控平台建设及系统应用方案
容错处理：建立容错机制，对系统故障和错误进行及时处理和恢复，保证系统的正常运行和服务质量。
数据备份与恢复策略
数据备份：定期对数据进行备份，包括完整备份、增量备份和差异备份等多种方式，确保数据安全可靠。
数据恢复：建立数据恢复机制，在数据丢失或损坏时，能够快速恢复数据和系统正常运行。
数据备份与恢复策略实施：制定详细的数据备份和恢复计划，并定期进行演练和测试，确保数据备份和恢复策略的有效性和可行性。
大数据可视化管控平台建设及系统应用方案
xx年xx月xx日
CATALOGUE
目录
引言大数据可视化管控平台建设方案系统应用方案安全性和可靠性设计实施方案及计划经济和社会效益分析研究成果展示及展望
01
引言
1
项目背景
2
3
随着信息技术的不断发展，企业和社会对大数据的应用和处理需求日益增长。
信息技术发展
为了更好地理解和呈现大数据，需要将数据进行可视化处理，提高数据的可读性和可用性。
数据可视化需求
通过建设可视化管控平台，可以提高企业的管理效率和决策水平，促进业务创新和转型升级。
管理效率提升
数据价值挖掘
通过可视化管控平台的建设，可以更好地挖掘大数据的价值和潜力，为企业提供更全面、精准的数据支持。
管理决策优化
可视化管控平台可以提供实时、直观的数据支持，帮助企业做出更加科学、合理的决策，优化管理流程和机制。
将积极探索新的技术手段和应用模式，推动大数据可视化管控平台建设的可持续发展，为各领域提供更加高效、可靠的数据可视化服务。
未来将继续加强大数据可视化管控平台的建设，拓展其应用范围和应用领域，为更多领域提供数据可视化服务。
THANKS
感谢观看

新零售大数据可视化管控平台建设方案

新零售大数据可视化管控平台建设方案
4. 增强风险控制能力
通过对业务数据的实时监控和分析，及时发现潜在的风险和问题，采取有效的 应对措施，确保业务的稳定发展。
02
大数据可视化技术概述
大数据可视化定义与特点
定义
大数据可视化是将数据通过图形 、图像、动画等形式直观展示给 用户的过程，以便用户更好地理 解和分析数据。
特点
大数据可视化具有直观性、交互 性、个性化等特点，能够将复杂 的数据转化为易于理解的形式， 提高数据的可读性和可用性。
定期对数据进行备份，并制定快速恢 复策略，防止数据丢失。
数据处理层设计
数据处理流程
定义清晰的数据处理流程，包括数据清洗、整合 、转换和挖掘等。
分布式计算
利用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）对 海量数据进行高效处理。
数据挖掘与分析
通过数据挖掘和分析技术，发现数据中的规律和 趋势，为业务决策提供支持。
数据可视化层设计
可视化组件
提供丰富的可视化组件，如图表、仪表盘、地图等。
交互功能
支持多种交互方式，如鼠标悬停、点击、拖拽等，提 高用户体验。
个性化定制
允许用户根据自身需求进行可视化效果的定制和调整 。
06
功能模块设计
商品管理模块设计
商品信息管理
01
支持商品信息的录入、编辑、删除等操作，包括商品名称、价
根据技术方案和数据来源，制定详细 的实施计划，包括项目进度、人员分 工、预算等。
时间表安排
前期准备阶段
包括项目立项、需求调研、技术方案制定等，预计需要 1-2个月时间。
系统开发阶段
根据技术方案进行系统开发，包括数据采集、存储、处 理和分析等功能模块的开发，预计需要3-6个月时间。

大数据可视化管控平台建设及系统应用方案

大数据可视化管控平台建设及系统应用方案

强大的系统扩展性：支持多种数据源接入，可快速扩展和升级，满足不断增长的业务 需求
高效的数据处理能力：采用先进的数据处理技术，实现海量数据的快速分析和处理
丰富的可视化展示：提供多种可视化展示方式，包括图表、地图、仪表盘等，帮助用 户直观了解数据
强大的安全保障：采用严格的安全措施，确保数据的安全性和完整性
数据分析与挖掘： 对数据进行深入 分析，挖掘潜在 规律和趋势，为 决策提供支持
系统安全与稳定 性：采用先进的 安全技术，确保 系统稳定可靠， 数据安全可追溯
部署环境准备：包括硬件、网络、存储等资源准备 系统安装与配置：包括软件安装、参数配置、权限管理等 数据迁移与集成：将旧系统数据迁移至新平台，实现数据集成与共享 测试与上线：对系统进行功能测试、性能测试，确保稳定可靠后正式上线运行 后期维护与升级：提供系统维护、升级等服务，确保系统持续可用
添加 标题
面临的挑战：随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，可视化管控平台需要不断提高数据处理和分析能 力，同时需要加强数据安全和隐私保护。
添加 标题
应对策略：加强技术研发和创新，提高平台的技术水平和应用能力；加强数据安全和隐私保护，确保数据的 安全性和可靠性；加强人才培养和引进，提高团队的技术水平和综合素质。
总结：大数据可视 化管控平台的重要 性和应用价值
未来展望：大数据 可视化管控平台的 发展趋势和前景
挑战与对策：大数 据可视化管控平台 面临的挑战和解决 方案
实践案例：大数据 可视化管控平台在 各行业的应用案例 分享
添加 标题
未来发展趋势：随着大数据技术的不断发展和应用，可视化管控平台将更加智能化、自动化和个性化，能够 更好地满足企业和政府的需求。
总结与展望：总结该案例的实 践经验，并展望未来大数据可 视化管控平台的发展趋势

新零售大数据分析云平台建设综合解决方案

新零售大数据分析云平台建设综合解决方案
HBase
Hadoop-based Distributed Database，基于Hadoop 的分布式数据库，提供高吞吐量的随机读/写访问能力， 适用于实时分析、数据仓库等场景。
大数据处理技术
MapReduce
一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理，通过将任务分解成小任务来处理数据，并最终合并结果。
VS
精准营销
根据消费者行为分析结果，为不同消费者 群体提供定制化的产品和服务，提高营销 效果。
营销策略优化与调整
营销策略优化
通过分析营销活动的效果数据，不断优化营 销策略，提高营销投入产出比。
调整营销策略
根据市场变化和消费者需求，及时调整营销 策略，确保营销活动的有效性和创新性。
运营效率提升与成本降低
测试平台各项功能是否正常，能否满足业务需求。
性能测试
测试平台在高负载情况下的性能表现。
优化调整
根据测试结果，对平台进行优化调整，提高性能和稳定性。
用户培训与上线运行
用户培训
对用户进行培训，确保他们熟悉平台操作和功能。
上线运行
正式上线平台，开始运行并进行持续监控和维护。
CHAPTER 06
平台建设风险及应对措施
提供一个开放的数据共享平台，实现数据共享和合作，打破数据孤岛 现象。
确保数据安全和隐私保护，建立严格的数据管理制度和安全防护措施 。
CHAPTER 02
平台架构及组成
数据采集与存储
数据采集
通过多种方式，如RFID、扫码枪、传感器等，采集商品销售、库存、价格等数据，以及顾客行为、交易信息等数 据。
视图，方便用户进行查询和分析。
数据挖掘与分析
01
关联规则挖掘

大数据可视化平台建设及应用案例分析综合解决方案

大数据可视化平台建设及应用案例分析综合解决方案

数据安全与隐私保护
01
02
03
数据加密
采用加密技术对敏感数据 进行加密存储和传输，确 保数据不被非法获取和篡 改。
访问控制
设置严格的访问控制策略 ，限制对数据的访问权限 ，防止数据泄露和滥用。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等 技术处理敏感数据，保护 用户隐私。
跨平台整合与集成
API接口
提供统一的API接口，方便与其他系统进行数据交换 和业务集成。
02
大数据可视化平台建设方案
数据采集与处理
数据源确定
明确需要采集的数据类型和来源，包括 数据库、API、文件等。
VS
数据清洗与整合
对原始数据进行预处理，包括数据去重、 异常值处理、缺失值填充等，确保数据质 量。- 数据转换与处理：对数据进行必要 的转换和加工，以满足可视化需求，如数 据聚合、分类、特征提取等。
• 平台架构：设计平台的整体架构，包括数 据层、处理层、可视化层和应用层。- 模 块划分：根据功能需求划分不同的模块， 如数据导入模块、数据处理模块、可视化 模块和交互模块等。- 接口设计：设计平 台与其他系统的接口，确保数据互通和功 能集成。
关键技术实现
• 数据流管理：实现高效的数据流管理，确保数据在各个环节的传输和处理速度。- 可视化渲染：优化可视化渲 染技术，提高数据可视化的性能和效果。- 交互技术：实现用户与可视化界面的流畅交互，提高用户体验。
03
大数据可视化平台应用案例分 析
金融风控领域
总结词
金融风控领域是大数据可视化平台的重要应 用领域之一，通过实时监控、数据分析、风 险预警等功能，提高金融机构的风险管理能 力。
详细描述
在金融风控领域，大数据可视化平台通过整 合各类数据源，对客户行为、交易数据、市 场动态等进行实时监控和可视化展示。通过 数据分析，发现潜在的风险点和异常行为， 及时发出预警，帮助金融机构快速应对风险 ，降低损失。

新零售行业大数据分析平台建设整体解决方案

新零售行业大数据分析平台建设整体解决方案
提高销售额和客户满意度
降低运营成本
预测市场趋势
提升企业竞争力
通过数据分析和优化，降低库存成本、物流成本等运营成本。
通过大数据分析市场趋势，帮助企业提前做好库存管理和采购计划，避免市场波动带来的损失。
通过大数据分析和应用，提高企业的信息化水平和创新能力，增强企业竞争力。
投资回报率（ROI）是指企业通过投资大数据分析平台所获得的经济效益与投资成本的比值。
需求分析与评估
对新零售行业大数据分析平台建设需求进行深入研究，确定建设目标和实施计划。
技术架构设计
根据新零售行业特点，设计合理的技术架构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。
系统集成与调试
对各功能模块进行集成和调试，确保系统的稳定性和可靠性。
01
02
03
硬件环境配置
根据系统需求，配置合适的服务器、网络、存储等硬件设备。
数据可视化
分析销售额、销售量、销售额占比等指标，了解各产品的销售情况，为企业制定合理的库存管理和采购计划提供依据。
经营分析报告
通过分析客户消费行为、购买偏好等数据，了解客户的需求和特点，为客户提供个性化的服务和产品推荐。
评估不同营销活动的实际效果，分析投资回报率、转化率等指标，为企业制定更有效的营销策略提供参考。
成本控制风险
需要合理控制项目成本，避免出现成本超预算的情况。
数据安全风险
新零售行业涉及大量敏感数据，需要采取必要的安全措施，如加密存储、访问控制等。
风险与应对措施
06
成本估算与效益分析
硬件设备采购成本
成本估算
软件许可和开发成本
人力成本
培训和实施成本
效益分析
通过大数据分析客户行为和喜好，为零售企业提供精准的产品推荐和服务，提高销售额和客户满意度。

大数据可视化平台建设及应用案例分析综合解决方案

大数据可视化平台建设及应用案例分析综合解决方案

可视化交互
增强数据可视化交互性，使用户能够更深入地 探索和分析数据。
多维数据整合
将不同来源、不同类型的数据整合到一个平台上，提供更全面的数据分析服务 。
02
平台建设方案
数据采集与处理
数据源选择
确定数据来源，包括数据库、API、日志文 件等，确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗与可视化平台的数据质量直接影响其应用效果，需要加强数据清洗、 整理等工作，提高数据质量。
技术更新换代带来的兼容性问题
随着技术的不断更新换代，数据可视化平台需要解决不同版本之间 的兼容性问题，以确保数据的完整性和一致性。
解决方案的优化与创新
加强数据安全与隐私保护
01
通过采用更加先进的数据加密技术和权限控制机制，提高数据
04
综合解决方案
解决方案概述
01
针对大数据可视化平台的建设需求，提供一站式解 决方案。
02
整合数据采集、处理、分析和可视化等多个环节， 实现数据价值的最大化。
03
结合先进的大数据技术和可视化技术，提供高效、 直观的数据展示方式。
解决方案实施步骤
3. 数据分析
2. 数据采集与处理
利用ETL工具进行数据抽取、转换 和加载，确保数据质量和准确性 。
的安全性和隐私保护水平。
提升数据质量
02
通过引入更加先进的数据清洗和整理技术，提高数据的质量和
可靠性。
优化用户体验
03
通过改进用户界面和交互方式，提高用户的使用体验和满意度
。
THANKS
谢谢您的观看
采用大数据分析算法和模型，挖 掘数据内在规律和价值。
4. 可视化展示
利用数据可视化工具和技术，将 数据分析结果以直观、易懂的方 式呈现。

智慧新零售大数据可视化分析平台建设和应用综合解决方案

智慧新零售大数据可视化分析平台建设和应用综合解决方案

数据处理与分析方案
01
数据清洗
对采集到的原始数据进行清洗，去除无效和异常数据，确保数据的准确性和完整性。
02
数据整合
将多个来源的数据进行整合，形成统一的数据模型，方便后续的数据分析。
数据报表
通过报表形式展示各项数据指标，方便用户快速了解数据概况。
数据流
通过数据流形式展示实时数据，方便用户了解数据的动态变化。
数据预警
通过预警机制，对异常数据进行实时提醒，方便用户及时发现并处理问题。
数据地图
通过地图形式展示区域销售数据，方便用户了解各地区的销售情况。
数据可视化展示方案
03
平台应用方案
销售数据分析
通过可视化图表展示销售数据，包括销售额、销售量、客单价等，帮助企业了解销售情况，制定更精准的销售策略。
销售分析应用方案
3. 智能补货
根据销售数据和库存水平，实现智能补货和库存调度，减少缺货现象和降低库存成本。
1. 门店运营监控
实时监控门店的销售、库存和运营数据，及时调整经营策略。
总结
该案例表明大数据可视化分析平台在线下连锁店的应用可以有效地解决门店运营监控、销售预测和智能补货等问题，提高门店运营效率和销售业绩。
某线下连锁店应用案例
05
总结与展望
平台建设与应用成果总结
平台功能完善
智慧新零售大数据可视化分析平台已实现多个功能模块，包括数据采集、数据处理、可视化分析和应用场景等，满足用户对数据分析和决策的需求。
高效的数据处理能力
平台采用先进的数据处理技术，包括分布式存储、云计算等，可快速处理海量数据，提高数据分析和可视化展示的效率。
拓展应用领域
随着技术的不断发展，智慧新零售大数据可视化分析平台将应用于更多的领域，包括智能制造、智慧城市等，推动各行业的数字化转型和升级。

新零售行业大数据分析平台建设整体解决方案

新零售行业大数据分析平台建设整体解决方案
技术更新
跟踪大数据技术的发展趋势，及时引 入新的技术和组件，提升大数据分析
平台的处理能力和效率。
功能升级
根据业务需求变化，对系统功能进行 持续升级和改进，满足用户不断增长 的需求。
用户反馈
建立用户反馈机制，收集用户对系统 的意见和建议，作为优化和升级的重 要依据。
THANKS
感谢观看
数据整合方式
对于不同来源的数据，可采用ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）等整合方式进行数据处理和整合，确保数据的一致性和准确性。
大数据存储技术选择
分布式存储技术
采用分布式存储技术，如Hadoop
HDFS、
Google File System等，实现大量数据的存储和
03
数据处理与分析
数据预处理流程
数据收集与整合
从多个数据源收集数 据，并进行整合，确 保数据的完整性和准 确性。
数据清洗
对数据进行去重、填 充缺失值、处理异常 值等清洗操作，提高 数据质量。
数据转换
将数据转换成适合分 析的数据类型和格式 ，如对文本数据进行 编码转换、对日期数 据进行格式化等。
数据缩减
• 实时数据处理：采用流式计算框架，对实时数据进行清洗、 转换等预处理操作，以满足实时分析的需求。
• 实时数据分析：构建实时数据分析模型，对业务指标进行实 时监控和预警，为企业决策提供及时支持。
• 系统稳定性监控：对大数据分析平台的运行状况进行实时监 控，确保平台的稳定性和可用性。采用性能监控工具，检测 关键组件的性能指标，及时发现并解决瓶颈问题。同时，实 施故障处理和恢复机制，确保系统在高可用性状态下运行。

智慧商业综合体新零售大数据运营平台整体解决方案

智慧商业综合体新零售大数据运营平台整体解决方案
详细描述
总结词
通过数据挖掘，优化营销策略，提高客户复购率。
详细描述
某购物中心利用智慧商业综合体新零售大数据运营平台，挖掘消费者购买行为和喜好，制定更加精准的营销策略，提高客户复购率。同时，通过数据可视化，实时监控销售数据和客户反馈，及时调整经营策略，提高整体业绩。
案例二
总结词
通过数据可视化与销售预测，提高销售预测准确性，优化库存管理。
创新业综合体新零售大数据运营平台核心功能
02
数据采集
通过接口对接、数据同步等方式，从各个业务系统、互联网平台等渠道采集数据。
数据存储
采用分布式存储系统，将采集到的数据存储在高性能的分布式文件系统中，确保数据的安全性和可靠性。
数据采集与存储
1
数据处理与分析
2
3
对采集到的数据进行清洗、去重、标准化等处理，提高数据质量。
xx年xx月xx日
《智慧商业综合体新零售大数据运营平台整体解决方案》
CATALOGUE
目录
智慧商业综合体新零售大数据运营平台概述智慧商业综合体新零售大数据运营平台核心功能智慧商业综合体新零售大数据运营平台技术架构智慧商业综合体新零售大数据运营平台实施方案
CATALOGUE
目录
智慧商业综合体新零售大数据运营平台实践案例智慧商业综合体新零售大数据运营平台未来趋势及挑战
大数据存储技术
01
HDFS
Hadoop分布式文件系统，可实现大规模数据的分布式存储。
02
HBase
基于HDFS的数据存储系统，提供高可靠性、高性能的非结构化数据存储。
MapReduce
Spark
Flink
大数据处理技术
大数据挖掘技术
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数据采集系统 大数据资源管理系统
ETL数据采集
非结构化数据
数据质量监控系统 数仓建模系统 实时数据采集
图形化报表
可编程API 工作流调度系统
ETL工具
运维管理
可视化的 集群管理
多样的 部署方式
多维度的 监控
数据源
……
信息系统
ERP
CRM SCM 机器日志 音视频 非结构数据 社交媒体 物联网
10
1 1
数据隐私标准建立
出台信息公开与个人隐私相关法规 明确数据隐私的标准和条例出台，保障数据安全
8
Part 2
大数据产品介绍
数据产品架构
解决方案
交通
教育
医疗
政府
公安
新零售行业大数据可视化管控平台建设综合解决方案
睿利而郎行丰©利 ©
电力
工业 4.0
运营商
……
数据可视化
业务分析建模
算法模型库
基础产品
赛盛数据平台
中国大数据正处于高速发展的窗口期，国家政策大力支持
郎丰利 ©
2020年，中国的数据总量将占全球数据总量比例的 20%，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
2020年，中国大数据市场规模将达1000亿元
政策
国家级大数据战略陆续发布
十八届五中全会提出实施“国家大数据战略”，国务院发布《促 进大数据发展行动计划》、《大数据“十三五”规划》
政策制度
建立数据标准和税务标准体系 政府与企业成立大数据相关部门
数据开放
2017年底形成政府跨部门数据资源共享共用格局 2018年底前建成国家政府数据统一开放平台，实
现公共数据资源合理适度向社会开放
大数据 远景
成为重要战略资源
大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略 资源
与云计算深度融合
云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支 撑环境以及数据服务的高效模式
市场
大数据市场规模50%高速增长
2015年我国大数据市场规模达116亿元，预计未来五 年50%高速增长
社会
法制法规逐步完善
已出台《电信和互联网用户个人信息保护规定》，但 仍存在诸多问题
技术
技术是基石，加大Hadoop、Spark投入
大数大据数应据用应仍用处仍于处初于级初技级术技阶术段阶段
1,200
70%
基础产品——数据可视化
新零售行业大数据可视化管控平台建设综合解决方案
睿利而郎行丰©利 ©
11
Part 3
新零售大数据建设
行业现状
传统零售业表现低迷
新零售行业大数据可视化管控平台建设综合解决方案
睿利而郎行丰©利 ©
据《2016-2021年中国零售企业行业市场需求与投资咨询报告》统计：2016年上半年，在 单体百货、购物中心以及大型超市业态中，共有22家公司关闭了41家店铺，歇业总面积超 过60万平方米。
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注：数据不包含基础设施部分 数据出处：工信部研究院
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数据 保密
技术标准 不统一
4、设计数据存储策略，提升数据存储效率
管理 机制
安全保障
5、打造完整数据治理体系 6、制订开放共享策略，促进数据融合安全发展
7、夯实运营基础，打造大数据综合运营能力
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中国大数据未来五年发展趋势
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产业规模
中国大数据产业规模年均增长率将超过50% 大数据产业包括应用市场、基础设施和软件市场
助力产业转型升级
把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展 行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业 转型升级和社会治理创新。
全面推进重点领域大数据高效采集、有效整合，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。依 托政府数据统一共享交换平台，加快推进跨部门数据资源共享共用。加快建设国家政府数据统一开放平台，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享。制定政府数据共 享开放目录，依法推进数据资源向社会开放。统筹布局建设国家大数据平台、数据中心等基础设施。研究制定数据开放、保护等法律法规，制定政府信息资源管理办法。
与此同时，天猫“双十一”全球狂欢节全天交易额1207亿元，几乎等于中 国最顶尖的20个购物中心一年的销售额。另一个数字是，电商的销售额是 中国所有购物中心销售额的2.5倍。
电商平台线下扩展
在“互联网 ”下，打通线上线下为消费者提供网上购物平台是最基本的做 法，多数商超选择自建电商，但由于经营理念落后、投入成本巨大等原 因，传统零售的自建设电商平台陷入瓶颈。 阿里巴巴重金入股苏宁、京东投资永辉，电商巨头们表现出对线下和消费 者直接接触的渴望。电商便利店增长率超过20%普遍高于传统百货及大型超 市的开店速度。
政府通过大数据实现管理创新，释放经济价值
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大数据时代政府要领跑，需通过广泛采集数据、综合处理数据，实现公共服务的技术创新、管理创新和模 式创新，这是大数据时代的必然选择。
管
创新目标
理
供给侧改革
创
新型城镇化
简政放权
新
创新 举措
管理体制创新-碎片化到网格化管理 管理方法创新-数据开放，共享 管理模式创新-动态管理 管理方式创新-数据应用体系 科学决策-决策方式
新零售行业大数据可视化管控平台建设综合解决方案
大数据
云平台
Contents
目录
1. 国家大数据战略 2. 大数据产品略
国家大数据战略核心内容
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加快建设数字中国
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加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享， 保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社 会发展和人民生活改善。
1 政府数据体系建设： 自有数据+外部数据
三
2 步
政府数据应用：
内部应用+外部应用
走
逐步建立服务政府，
3 提升效率，科学决策
的创新管理模式
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“七步走”解决政府面临的大数据痛点
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数据 分散
信息烟囱
利益 割据
1、设立专管机构，完善管理体系 2、整合数据孤岛，统一数据标准 3、构建数据汇聚体系，打通数据整合通道
深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态新模式，加快完善大数据产业链。加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐 私保护等领域关键技术攻关。促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。
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