原文《某汽车集团大数据平台规划与数据挖掘应用咨询项目解决方案》PPT格式，共73页。，主要从①背景与目标篇②应用功能蓝图篇③数据治理数据夯实篇④数据模型算法定义和设计⑤实战案例一⑥实战案例二⑦项目实施管理篇⑧附录成功案例
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一、大数据平台背景与目的篇
二、大数据平台应用功能蓝图篇
1、大数据平台应用规划蓝图
2、数据数据流向与配置
3、某汽车集团初步建议的规划路线图
实现思路：边规划，边建设，边收益，逐步完善；不断夯实扩充数据平台，丰富完善数据视图；从客户—>销售—>服务—>生产—>库存—>物流全供应链数据应用
三、大数据平台数据治理数据夯实篇
1、数据治理数据夯实—主数据分析与优化
主数据集成与规范优化
①主数据定义与主数据衍生数据的识别
–代码：表示特定、唯一Feature的一个或者一组字符
–编码：给Feature赋予代码的过程
②主数据命名和编码规范发布和管理办法的执行
–代码推送服务
–代码新增和更新
2、数据治理数据夯实—主数据EDM架构企业级销售大数据平台
3、数据治理数据夯实—自动化数据集成
4、数据治理数据夯实—数据质量校验
5、数据治理数据夯实—企业数据模型（EDM）
企业数据模型意义
通过企业数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内数据标准，为从根本上解决企业数据分散重复、口径不一致、共享困难造成的信息孤岛等问题奠定坚实的基础，推动企业内各类信息系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力
企业数据模型的目的
企业数据模型的作用并非是直接做为系统的数据模型，而是作为一个企业的数据标准，指导各个应用系统的数据模型统一设计，避免出现大的业务概念不一致，从根本上保证系统之间能实现数据的较好共享，消除由于各个系统自行设计开发而导致的数据孤岛现象，从而提高企业的运营效益、提高数据质量
6、数据治理数据夯实— EDM概念模型
数据模型概念
数据模型是描述数据、数据之间的关系的图形化视图，具体指用实体、属性及其关系对企业运营和管理过程中涉及的所有业务概念和业务规则，同时规范化相应定义、命名和编码。
物理模型
物理模型是逻辑模型在具体的RDBMS产品的实现。考虑到目前的关系数据库管理系统对所支持的数据存储特征具有很大的一致性，我们并不强调RDBMS产品，仅规定以下的内容，本文所述的物理模型的主要特征如下：
①在统一的范式标准要求下，表、字段和关系必须和逻辑模型一致；
②确定数据类型、精度、长度；
③确定约束、索引；
④统一数据分类编码含义及使用规则。
7、数据治理数据夯实—客户域概念模型(举例）
概念模型
概念模型是业务视角的高层次的粗粒度的模型，用于定义核心业务概念实体以及实体之间的关键关联关系。概念模型不包含设计的细节，仅定义核心业务实体、实体之间的关联关系、相关的业务规则，在概念模型中不对实体的属性建模。概念模型的主要特征如下：
1.确定主要的概念实体；
2.确定实体之间的业务关系。
支持统一客户视图是客户域数据模型设计的主要理念
①将涉及人的信息都集中到“客户”实体，实现客户数据的统一；
②整合各个渠道的客户交互，用“客户交互”实体统一展现各个渠道的交互信息，为统一客户接触提供前提；
③把以前分散各业务系统的客户信用度、积分、客户价值、生命周期阶段、消费喜好等客户评估概念集中在“客户”实体上体现；
④通过“服务水平”实体，实现客户服务的统一；
⑤账务部分设计主要面向金融、保险、医疗等业务，实现对灵活业务需求的支撑；
⑥“支付关系”实现对传统银行、网络支付、保险的支持；
8、数据治理数据夯实—逻辑模型－客户主域（举例）
逻辑模型
逻辑模型从概念模型转换而来，即以概念模型的设计作为基础，将实体与关系映射到关系数据模型，进行细化设计。增加设计所需要的新的实体类，细化关联关系设计，包括引入新的关联关系，将多对多的关联关系分解。细化实体类属性设计，细化业务规则的描述。逻辑模型的主要特征如下：
设计原则以三范式为主；
1.确定实体、属性以及实体间关系；
2.确定数据类型；
3.确定domain。
①客户涵盖购买者、使用者、潜在客户等概念，实现客户资料的统一；
②整合各个渠道的客户交互信息，为统一客户视图提供前提；
③将客户信用度、积分、客户流失倾向等客户评估概念在客户层面集中展现
④为客户360°分析提供原材料，作为客户360视图里的输入
9、数据治理数据夯实—逻辑模型－客户信息子域（举例）
①“客户”首先分成两类－“企业客户”和“个人客户”，对于不同类型的客户所需的客户资料会有所区别。共性的信息会集中在“客户”上来展现，而基于客户类型的客户信息则会在“企业客户”和“个人客户”上分别体现。比如，企业客户资料里会包括客户的企业规模、经营范围、业绩等内容，而个人客户资料则包括客户的性别、职业、国籍等等信息。
10、数据治理数据夯实—逻辑模型－客户交互子域（举例）
①“客户交互”整合了不同BG的客户交互信息，如由销售服务中心、展厅、互联网和销售经理访问产生的客户交互。从数据层面为统一客户接触提供前提。
②“客户交互结果”可以记录“客户交互”产生的结果分为“客户咨询”、“客户投诉”、“客户订单”。
③“客户交互”和“客户交互结果”都是不完全分类，根据业务状况可以扩展。
11、数据治理数据夯实—逻辑模型－客户评价、客户关系、客户服务等级子域
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