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    基于數(shù)據(jù)中臺的財務大數(shù)據(jù)可視化分析的實現(xiàn)

    2021-09-12 05:19:22汪爭賢吳建琳陳胡嶸夏禹晨
    經(jīng)濟研究導刊 2021年20期
    關(guān)鍵詞:可視化電力企業(yè)

    汪爭賢 吳建琳 陳胡嶸 夏禹晨

    摘 ? 要:數(shù)據(jù)中臺是以企業(yè)多類型大數(shù)據(jù)量的匯聚為基礎(chǔ),以統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型為標準,通過豐富的數(shù)據(jù)標簽,為前端應用提供敏捷的統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務。基于此,針對電力企業(yè)財務管理對“企業(yè)資源實時掌握、經(jīng)營活動動態(tài)反映”的要求,結(jié)合存儲在ERP、財務管控系統(tǒng)、MDM平臺、PMS系統(tǒng)中的基礎(chǔ)業(yè)務數(shù)據(jù),研究通過數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化分析的整個過程,對相關(guān)企業(yè)解決數(shù)據(jù)孤島問題,實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合有一定參考意義。

    關(guān)鍵詞:電力企業(yè);數(shù)據(jù)中臺;財務大數(shù)據(jù);可視化

    中圖分類號:F23 ? ? ? 文獻標志碼:A ? 文章編號:1673-291X(2021)20-0128-03

    一、財務大數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)目標

    基于數(shù)據(jù)中臺的財務大數(shù)據(jù)可視化分析,是以各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析與展示,重點聚焦在數(shù)據(jù)分析服務化、數(shù)據(jù)應用工具化的能力上,圍繞“會計信息實時反映、預算全鏈條管理、工程全過程管控、資產(chǎn)全壽命管理、電價電費全環(huán)節(jié)管控、資金全方位管理、風險在線監(jiān)控”等專業(yè)管理模塊,實現(xiàn)精益管理的需求。

    系統(tǒng)實現(xiàn)上,通過數(shù)據(jù)中臺總體架構(gòu),全面支持財務數(shù)據(jù)的接入、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)服務、展示分析。同時,結(jié)合省公司專業(yè)處室、基層單位新增業(yè)務、板塊、應用場景需求,繼續(xù)開展數(shù)據(jù)溯源、模型搭建、輸出設計、數(shù)據(jù)分析與應用場景建設。整體上在充分利用現(xiàn)有各財務系統(tǒng)的建設成果基礎(chǔ)上,通過技術(shù)整合、功能整合、數(shù)據(jù)整合、模式整合、業(yè)務整合等技術(shù)手段,將各個分離的信息數(shù)據(jù)集成實現(xiàn)共享,并能夠以數(shù)據(jù)服務方式對外分享,使資源達到充分共享,結(jié)果將有效節(jié)省建設的投資,提升系統(tǒng)建設的經(jīng)濟效益。

    二、總體構(gòu)架

    (一)總體架構(gòu)

    總體架構(gòu)分為數(shù)據(jù)匯聚與服務層、數(shù)據(jù)可視化分析層?;诎⒗顳ataWorks平臺實現(xiàn)的數(shù)據(jù)匯聚與服務層,能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)集成、開發(fā)、治理、服務、質(zhì)量和安全等全套數(shù)據(jù)研發(fā)工作。數(shù)據(jù)可視化分析層,基于國家電網(wǎng)公司統(tǒng)一應用開發(fā)平臺,通過集成可視化框架(WebGL、VUEX、ECharts、Mapbox、Three.js等),以采用B/S架構(gòu)的方式對外提供服務。

    (二)數(shù)據(jù)匯聚與服務層架構(gòu)

    數(shù)據(jù)匯聚與服務實現(xiàn)流程如下:

    1.通過數(shù)據(jù)集成同步業(yè)務數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)至MaxCompute。

    2.通過MaxCompute、DataWorks對數(shù)據(jù)進行ETL處理。

    3.同步分析后的結(jié)果數(shù)據(jù)同步至分析庫。

    4.通過Quick BI、ECharts可視化建立用戶畫像。

    基于數(shù)據(jù)中臺的大數(shù)據(jù)分析總體數(shù)據(jù)流向,如圖1所示。

    貼源層使用分布式數(shù)據(jù)倉庫MaxCompute,源業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)通過DataWorks DI、DTS、DataHub組件接入MaxCompute全量表和增量表;共享層使用分布式數(shù)據(jù)倉庫MaxCompute,通過DataWorks-DI組件完成貼源層數(shù)據(jù)表到共享層基于模型的數(shù)據(jù)表和標準表轉(zhuǎn)化;分析層利用MaxCompute、RDS、ADB等計算平臺與分析庫,通過DataWorks組件基于業(yè)務邏輯完成業(yè)務分析,保存計算后的結(jié)果表開發(fā)。計算結(jié)果可以封裝為數(shù)據(jù)服務API,發(fā)布注冊至API網(wǎng)關(guān)后,供外部報表工具調(diào)用進行可視化展示,或者以SDK方式共外部報表工具或應用進行調(diào)用。最后利用QuickBI、ECharts等報表組件或界面開發(fā)的方式進行可視化展示分析應用。

    (三)數(shù)據(jù)可視化分析層架構(gòu)

    數(shù)據(jù)可視化分析層基于國網(wǎng)公司SG-UAP開發(fā)平臺構(gòu)建,其好處是遵守國家電網(wǎng)公司統(tǒng)一的開發(fā)標準,與統(tǒng)一權(quán)限系統(tǒng)等已實現(xiàn)標準的集成,運行平穩(wěn),降低了開發(fā)成本。詳見圖2。

    由于SG-UAP平臺集成開發(fā)工具是基于Eclipse工具實現(xiàn)的,符合業(yè)界主流開發(fā)標準,展現(xiàn)層能夠很容易地與VUEX、ECharts等多種可視化框架集成,能夠?qū)崿F(xiàn)海量的可視化效果。

    三、實現(xiàn)過程

    (一)數(shù)據(jù)接入

    將各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行匯聚整合,保留全量業(yè)務原始數(shù)據(jù),形成貼源層,也稱ODS層。源業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)通過Datawork DI、DTS、DataHub組件接入MaxCompute貼源層全量表和增量表。該層只對各個來源的數(shù)據(jù)做匯聚、整合,并沒有做過多的加工處理,數(shù)據(jù)基本還是原始結(jié)構(gòu)。貼源層不做業(yè)務的解釋,更不適合數(shù)據(jù)的分析、挖掘。

    1.全量數(shù)據(jù)接入

    針對數(shù)據(jù)量較?。ㄐ∮?0M),全量數(shù)據(jù)抽取對源端系統(tǒng)影響小。使用DataWorks-DI定時做全量抽取。每天全量保存在MaxCompute一個新的分區(qū)里面,按需開展數(shù)據(jù)更新。

    新的分區(qū),指的是通過設置分區(qū)字段,設置表為分區(qū)表。當使用分區(qū)字段對表進行分區(qū)時,新增分區(qū)、更新分區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)和讀取分區(qū)數(shù)據(jù)均不需要做全表掃描,可提高處理效率。

    2.增量數(shù)據(jù)接入

    (1)增量定時抽取

    針對源端表只存在數(shù)據(jù)新增操作,且數(shù)據(jù)表具備增量標識字段,如日志類、訪問流量類信息,可采取增量定時抽取策略。存量數(shù)據(jù)一次性通過DataWorks-DI從源端數(shù)據(jù)庫表全量抽取,數(shù)據(jù)寫入(INSERT OVERWRITE)MaxCompute貼源層的全量表。全量表按天分區(qū),不設置生命周期。

    增量數(shù)據(jù)每日根據(jù)增量標識使用DataWorks-DI做增量數(shù)據(jù)同步,數(shù)據(jù)直接存入MaxCompute全量表相應分區(qū)內(nèi)。每天定時通過腳本將當天增量數(shù)據(jù)同步(INSERT)至MaxCompute全量表當日分區(qū)。

    (2)增量實時同步

    針對數(shù)據(jù)量較大并且源端數(shù)據(jù)存在增刪改的情況,在數(shù)據(jù)接入中,存量數(shù)據(jù)一次性通過DataWorks-DI從源端數(shù)據(jù)庫表全量抽取,數(shù)據(jù)寫入(INSERT OVERWRITE)MaxCompute貼源層的全量表當日分區(qū),全量數(shù)據(jù)按天分區(qū)保留全量切片數(shù)據(jù),為節(jié)省空間僅保留兩天分區(qū)數(shù)據(jù)。

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