电商大数据

电商与金融大数据平台：数据产生层架构解析 结构化数据 电商零售业务：供应商、采购、商品、销售等信息，存储于关系型数据库。 金融集团业务：客户、账户、金融产品、交易等信息，存储于关系型数据库。 非结构化数据 企业内部：用户访问日志、投诉、点评等，存储形式多样化。 企业外部：政策法规、互联网信息、地理位置、社交媒体等，以非结构化数据为主。 源数据获取 增量为主，全量为辅：优先获取增量数据，辅以全量数据加载。 云数据推送平台：通过分析源系统日志识别、获取增量数据。 初始数据加载：对于无法获取增量的系统，采用全量模式进行初始加载。

电商大数据实践：数据质量管理框架构建 数据质量是构建可靠大数据分析平台的关键。以下框架概述了提升和管理电商数据质量的流程： 1. 数据质量要求确认 与业务需求和数据标准相符，明确定义数据质量要求。 2. 数据质量考评 制定量化评价指标，评估数据质量。 识别数据质量问题，如不一致、不完整、不准确等。 3. 数据质量提升 数据补录： 补充缺失数据。 手工修正： 人工纠正错误数据。 自动修正： 开发程序自动修复数据问题。 4. 数据质量监控 持续监控数据质量，识别潜在问题。 定期进行数据质量检查，生成分析报告。 数据质量管理框架的关键要素： 业务规则 数据一致性 数据完整性 数据唯

大数据分析平台总体架构——数据访问层 即席查询：通过即席查询工具或手工书写SQL语句，完成业务信息的即席查看。 多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等。 主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮件等方式报警。 决策层管理层业务人员即席查询静态报表多维分析仪表盘挖掘预测 仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供直观的数据支持。 静态报表：按照预先定义格式，批处理报表，在线查询报表等。 Office集成：将分析应用嵌入到Office界面中，利用Office的方

在大数据分析平台的设计中，结合非结构化和半结构化数据管理分析，采用X86 MPP集群和Hadoop集群等技术，实现了京东业务系统的结构化数据计算和沙盘演练功能。此外，还包括数据交换平台、实时分析平台以及历史归档查询平台等多个关键组件，全面支持大数据区的管理和应用。

大数据分析平台一期硬件配置（续）所有服务器均采用开放的X86架构，单台服务器建议配置如下：服务器类型服务器功能数量CPUMemory网口操作系统内置盘数据交换平台数据接口服务器51664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1流程调度&ETL平台流程调度&ETL服务器71664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1元数据服务器Hive元数据库服务器21664G210GbtCentos 6.34600GB 15K SAS disks RAID 0+1管理分析平台数据集市服务器432128G4

电商大数据分析平台演进路线 本方案以电商大数据实践为背景，详细阐述大数据分析平台的演进路线、实现步骤与设计方案。 第一阶段：基础平台搭建 (2013年) 以基础平台搭建为主，配合初期业务开展。 应用建设从客户信息管理、风险管理和运营管理三方面开展。 搭建大数据处理平台和实时分析平台。 应用方面开展实时分析和数据产品封装。 开展客户信息管理、信用风险评级和业务统计分析三类应用建设。 开展贴源数据整合，初步建立企业级数据视图。 实现对管理分析类应用和实时分析类应用的支撑。 规划数据管控蓝图，初步实施数据质量和技术元数据管理。 第二阶段：深化分析体系 (2014年-2015年) 全面开展内部管

电商大数据实践已经在外部非结构化数据统一制定目标和分析模型自定义报表工具行列简单定义方式多种格式报表集团决策层集团职能管控层各级业务操作层关注集团主要经营指标业务人员使用BI应用实现业务协作和创新BI分析工具供应链金融系统POP系统其他业务系统云数据推送平台已实现了主要零售及金融业务系统数据清洗整合，为未来金融集团数据平台提供了丰富的数据源。通过数据平台和BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力采购管理系统查看职能部门的业务经营情况统一定义BI应用统一划分分析主题统一设计数据模式统一规

数据管控层电商大数据实践方案 金融数据管控体系包含：- 组织架构- 评价与考核- 管控流程- 管控平台 数据标准管理数据质量管理元数据管理工作流管理 组织- 数据与信息标准化委员会- 数据管理人- 数据所有人- 数据生产人- 数据使用人- IT支持团队 考核指标- 责任评价标准- 执行评价政策- 执行评价标准 数据类型- 数据格式- 业务分类 数据质量- 真实性定义- 及时性定义- 完整性定义 元数据- 技术元数据- 流程评价与考核流程- 考核指标- 建立/维护流程标准- 建立/维护流程组织- 建立/维护流程评价与考核- 业务含义一致性定义 数据认责平台- 安全等级- 权限限定 业务元数据管理

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以

本项目针对电商平台日志数据展开分析，涵盖从Web资源分析、日志获取到数据处理的全流程。通过对海量日志数据的深度挖掘，揭示用户行为模式，为电商平台运营决策提供数据支持。