数据分析系统（BI、报表、数据可视化）项目需求规格说明书

文档版本： V1.0 日期： 2025年06月22日 作者： 唐统贤

1. 引言 (Introduction)

1.1 目的 (Purpose)

本文档旨在详细描述“数据分析系统”的软件需求。该系统旨在为金融科技平台的运营、风控、产品、市场和管理层提供全面、实时、智能化的数据支持和决策辅助。通过集成平台的各项业务数据，系统将提供多维度的数据报表、可视化分析、用户画像、预测分析及风险预警能力，以提升平台的精细化运营水平、风险控制能力和业务增长效率。本SRS将作为开发团队、测试团队及项目相关方进行设计、开发、测试和验收的依据。

1.2 范围 (Scope)

本SRS描述的系统将包括但不限于以下核心模块及功能：

• 数据集成与ETL： 从金融科技平台各业务系统、第三方接口、日志系统等抽取、转换、加载数据。
• 数据仓库/数据湖： 存储和管理海量的历史和实时业务数据。
• 数据建模： 针对各类分析需求构建星型/雪花型模型、宽表等。
• 报表中心： 提供标准报表、自定义报表、导出功能，涵盖运营、财务、风险、产品等各业务域。
• 数据可视化： 提供灵活的图表、仪表盘、可视化大屏设计和展示能力。
• 用户画像与行为分析： 构建360度用户画像，分析用户生命周期、行为路径、偏好。
• 营销分析： 分析营销活动效果、渠道ROI、用户转化漏斗。
• 风险分析与预警： 实时监控风险指标、生成风险报告、可视化风险态势。
• 预测分析： 基于历史数据和机器学习模型，对业务趋势、用户行为、风险事件进行预测。
• 自助分析/多维度钻取： 支持用户在报表和图表上进行多维度、深层次的数据探索。
• 权限管理： 精细化的数据和功能访问权限控制。
• 系统管理： 数据源管理、任务调度、监控。

本SRS不涉及金融科技平台自身的业务逻辑开发，而是专注于其数据层面的分析和展现。

1.3 定义、首字母缩写和缩略语 (Definitions, Acronyms, and Abbreviations)

缩写	全称	中文含义
BI	Business Intelligence	商业智能
ETL	Extract, Transform, Load	数据抽取、转换、加载
OLAP	Online Analytical Processing	联机分析处理
SQL	Structured Query Language	结构化查询语言
KPI	Key Performance Indicator	关键绩效指标
ROI	Return On Investment	投资回报率
DAU	Daily Active Users	日活跃用户
MAU	Monthly Active Users	月活跃用户
UAT	User Acceptance Testing	用户验收测试
SRS	Software Requirements Specification	软件需求规格说明书
DW	Data Warehouse	数据仓库
DL	Data Lake	数据湖
ML	Machine Learning	机器学习
API	Application Programming Interface	应用程序编程接口
SQL	Structured Query Language	结构化查询语言

1.4 参考文献 (References)

• 金融科技平台项目需求规格说明书 (V1.0)
• 业界主流BI产品设计规范 (Tableau, Power BI, FineBI等)
• 数据仓库建模理论 (Ralph Kimball, Bill Inmon)

1.5 概述 (Overview)

本文档的第二章将提供系统的总体描述，包括产品视角、功能概述、用户特征、一般性约束和假设。第三章将详细阐述具体的需求，包括功能需求、非功能需求和外部接口需求。第四章为附录，包含任何辅助信息，如业务流程图、数据模型和技术规范等。

2. 总体描述 (Overall Description)

2.1 产品视角 (Product Perspective)

本数据分析系统是金融科技平台的核心辅助系统，作为一个独立的、面向数据服务的BI平台。它将从金融科技平台的各个业务模块（用户、账户、支付、理财、借贷、众筹、数字货币、风控等）以及外部合作方（征信、支付通道等）实时或准实时地获取数据，经过清洗、转换和整合，构建统一的数据模型，最终通过各类报表、仪表盘和可视化大屏向业务用户提供直观、可操作的数据洞察。系统将支持多租户（如需为不同业务线提供隔离的数据服务），并与现有平台管理后台集成，提供单点登录。

2.2 产品功能 (Product Functions)

2.2.1 核心功能模块

• 数据源管理： 连接并管理来自金融科技平台内部数据库、日志系统、API接口、第三方服务的各类数据源。
• ETL/数据处理： 提供数据抽取、清洗、转换、加载的能力，支持实时和批量处理。
• 数据仓库/数据湖管理： 负责底层数据存储、分区、索引、数据质量监控。
• 数据建模： 构建统一的数据模型（维度模型、宽表等），方便业务理解和分析。
• 报表中心：
  • 标准报表： 提供预设的、常用业务报表（如交易流水、用户增长、营收明细、风险事件报告）。
  • 自定义报表： 用户可基于权限选择指标和维度，生成自定义报表。
  • 报表导出： 支持CSV、Excel、PDF等格式导出。
• 数据可视化：
  • 仪表盘： 创建和管理个性化仪表盘，集成多个图表和指标。
  • 可视化大屏： 用于展示关键业务指标（KPI），支持实时刷新，可用于运营中心。
  • 图表类型： 支持柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地理地图等多种图表类型。
• 数据钻取与切片： 支持从总览数据逐层下钻到明细数据，或按指定维度进行切片分析。
• 用户画像与行为分析：
  • 用户分群： 根据行为、属性、交易等特征进行用户分群。
  • 用户生命周期分析： 注册、活跃、留存、流失、召回等。
  • 用户行为路径分析： 漏斗分析、路径分析。
• 营销分析：
  • 活动效果分析： 评估营销活动引流、转化、ROI。
  • 渠道分析： 评估各推广渠道效果。
• 风险分析与预警：
  • 风险指标监控： 实时监控欺诈率、逾期率、坏账率、可疑交易量等。
  • 风险报告： 定期生成风险汇总报告、高风险用户报告。
  • 风险态势可视化： 通过图表展示风险发展趋势、分布。
• 预测分析：
  • 业务趋势预测： 预测未来交易量、用户增长、营收。
  • 风险事件预测： 预测潜在逾期、欺诈风险。
• 权限管理： 数据行级、列级权限控制，功能模块权限，报表/仪表盘访问权限。
• 系统管理： 任务调度、数据质量监控、系统日志、用户管理。

2.3 用户特征 (User Characteristics)

用户类型	特征描述	主要需求
运营人员	关注业务增长、用户活跃度、营销活动效果	实时业务数据、用户行为分析、营销数据报表、活动ROI分析
风控人员	关注风险指标、异常交易、逾期情况	实时风险预警、可疑交易详情、逾期率分析、黑名单数据
产品经理	关注产品使用情况、用户反馈、功能改进	功能使用数据、用户路径分析、用户画像、AB测试结果
市场人员	关注推广效果、渠道成本、转化率	渠道效果对比、广告投放ROI、用户转化漏斗
财务人员	关注资金流水、营收构成、成本核算	详细财务报表、资金进出明细、损益分析
高层管理	关注整体经营状况、战略决策支持、关键KPI	聚合式仪表盘、宏观趋势分析、预测报告、可视化大屏
系统管理员	负责数据源配置、权限管理、系统运行维护	数据源管理、任务调度、权限分配、系统性能监控
数据分析师	深入挖掘数据、构建复杂模型	自助查询、灵活的数据模型、数据接口、可定制化图表

2.4 一般性约束 (General Constraints)

2.4.1 技术约束

• 数据一致性： 确保分析数据与源系统数据的高度一致性，延迟控制在合理范围。
• 数据质量： 具备数据清洗、校验机制，保证数据准确性。
• 性能： 报表查询、仪表盘加载应具备秒级响应能力，大数据量下钻取操作响应及时。
• 高可用性： 关键数据处理和报表服务应具备高可用性，避免单点故障。
• 可扩展性： 架构设计应支持未来数据量、指标、维度和用户规模的增长。
• 安全性： 数据传输和存储加密，严格的权限控制，防止数据泄露。

2.4.2 合规约束

• 数据隐私： 严格遵守《网络安全法》、《个人信息保护法》等，对敏感数据进行脱敏或加密处理，确保数据使用合规。
• 金融监管： 风险相关报表和数据分析需符合金融监管机构对数据留存、报告的要求。
• 审计要求： 所有数据访问和操作需记录日志，以便审计追踪。

2.5 假设和依赖 (Assumptions and Dependencies)

2.5.1 假设

• 金融科技平台各业务系统已稳定运行，并能提供可靠的数据接口或数据库访问权限。
• 业务团队对数据分析有明确的需求和目标，并能积极参与需求沟通和UAT。
• 具备专业的数据治理、数据仓库/数据湖团队支持。
• 所需的外部数据源（如征信数据、第三方支付数据）可通过合规途径获取。

2.5.2 依赖

• 金融科技平台各业务系统的数据库（MySQL, PostgreSQL等）。
• 金融科技平台的日志系统。
• 金融科技平台的API接口（用于获取实时或准实时数据）。
• 云服务基础设施（计算、存储、网络资源）。
• 机器学习平台或框架（如TensorFlow, PyTorch）用于预测分析。

3. 具体需求 (Specific Requirements)

3.1 功能需求 (Functional Requirements)

3.1.1 数据集成与ETL (Data Integration & ETL)

• FR-DI-001： 支持多源数据接入：包括关系型数据库（MySQL, PostgreSQL）、非关系型数据库（MongoDB）、日志文件、API接口、Kafka消息队列等。
• FR-DI-002： 数据抽取：支持全量抽取和增量抽取，支持定时抽取和实时抽取。
• FR-DI-003： 数据清洗与转换：
  • FR-DI-003-1： 数据去重、空值处理、异常值处理。
  • FR-DI-003-2： 数据格式统一、类型转换。
  • FR-DI-003-3： 业务规则转换、字段计算、聚合。
• FR-DI-004： 数据加载：将处理后的数据加载到数据仓库/数据湖。
• FR-DI-005： 任务调度与监控：可视化管理ETL任务，支持任务依赖、失败重试、告警通知。
• FR-DI-006： 数据血缘：追踪数据从源头到报表的完整路径。

3.1.2 数据仓库/数据湖管理 (Data Warehouse/Lake Management)

• FR-DWM-001： 分层存储：支持ODS、DWD、DWS、ADS等分层结构。
• FR-DWM-002： 数据模型：支持星型模型、雪花模型、宽表等多种数据建模方式。
• FR-DWM-003： 历史数据存储：长期存储历史数据以支持趋势分析和预测。
• FR-DWM-004： 数据索引与分区：优化查询性能。
• FR-DWM-005： 数据质量管理：定期进行数据校验、数据质量报告。

3.1.3 报表中心 (Reporting Center)

• FR-RPT-001： 标准报表：
  • FR-RPT-001-1： 运营报表：用户增长（注册、活跃、留存）、交易量（支付、理财、借贷）、渠道效果、营销活动效果。
  • FR-RPT-001-2： 财务报表：营收分析、成本分析、利润分析、资金流水、清结算对账。
  • FR-RPT-001-3： 风险报表：风险事件统计、欺诈分析、逾期情况、黑名单命中。
  • FR-RPT-001-4： 产品报表：各产品交易额、参与用户数、用户投资偏好。
• FR-RPT-002： 自定义报表：
  • FR-RPT-002-1： 用户可在授权范围内选择维度和指标进行组合查询。
  • FR-RPT-002-2： 支持报表字段排序、过滤、分组、聚合。
  • FR-RPT-002-3： 支持保存自定义报表模板。
• FR-RPT-003： 报表订阅与导出：支持定时生成报表并发送至指定邮箱，支持CSV、Excel、PDF格式导出。
• FR-RPT-004： 报表权限：基于用户角色和数据权限控制报表的可见性和可操作性。

3.1.4 数据可视化 (Data Visualization)

• FR-VIS-001： 仪表盘：
  • FR-VIS-001-1： 用户可创建、编辑个性化仪表盘，拖拽式添加图表。
  • FR-VIS-001-2： 支持多图表联动，数据筛选器。
  • FR-VIS-001-3： 支持仪表盘分享与发布。
• FR-VIS-002： 可视化大屏：
  • FR-VIS-002-1： 支持设计炫酷、专业的运营/管理决策大屏。
  • FR-VIS-002-2： 支持实时数据刷新，可配置刷新频率。
  • FR-VIS-002-3： 支持多种布局和组件。
• FR-VIS-003： 图表类型：支持主流图表（折线图、柱状图、饼图、散点图、面积图、雷达图、环图、热力图、表格、指标卡、进度条、地图）。
• FR-VIS-004： 图表配置：支持颜色、字体、标题、坐标轴、图例等自定义配置。

3.1.5 数据钻取与切片 (Drill-down & Slice)

• FR-DDS-001： 多维度钻取：支持从高层数据（如总交易额）逐层下钻到明细数据（如按日、按产品、按用户）。
• FR-DDS-002： 切片分析：支持按时间、地域、用户属性、产品类型等维度进行数据筛选和切片。
• FR-DDS-003： 钻取路径记录：显示用户当前钻取或筛选的路径，方便回溯。

3.1.6 用户画像与行为分析 (User Profiling & Behavior Analysis)

• FR-UP-001： 360度用户画像：整合用户基本信息、KYC信息、交易行为、理财偏好、借贷历史、数字资产持有、风险评级等。
• FR-UP-002： 用户分群：支持基于属性（年龄、地域）、行为（活跃度、交易频次）、价值（LTV、ARPU）进行动态用户分群。
• FR-UP-003： 用户生命周期分析：用户注册、首次交易、活跃、留存、流失、召回等各阶段数据分析。
• FR-UP-004： 用户行为路径：漏斗分析（如注册转化、申购转化）、行为序列分析。

3.1.7 营销分析 (Marketing Analysis)

• FR-MARA-001： 营销活动效果评估：分析各营销活动（优惠券、推荐返佣等）的用户参与度、转化率、成本、ROI。
• FR-MARA-002： 渠道效果分析：评估不同推广渠道（App Store、广告投放、地推）的引流效果、用户质量、投入产出比。
• FR-MARA-003： 归因分析：支持多点触达模型，评估各营销触点对转化的贡献。

3.1.8 风险分析与预警 (Risk Analysis & Alert)

• FR-RA-001： 实时风险指标监控：展示核心风控KPI（如交易欺诈率、逾期率、坏账率、可疑交易笔数）。
• FR-RA-002： 风险事件报告：生成每日/每周/每月风险事件汇总报告，包括事件类型、数量、处理状态。
• FR-RA-003： 高风险用户识别：根据风控模型和指标，识别并列出高风险用户。
• FR-RA-004： 风险态势可视化：通过仪表盘和趋势图展示风险发展趋势、风险类型分布、地域分布。
• FR-RA-005： 风险预警：根据配置的阈值，当指标异常时自动触发预警通知（短信、邮件、站内信）。

3.1.9 预测分析 (Predictive Analytics)

• FR-PA-001： 业务趋势预测：
  • FR-PA-001-1： 预测未来短/中/长期用户增长量、交易量、营收。
  • FR-PA-001-2： 基于历史数据和季节性、周期性模式进行预测。
• FR-PA-002： 风险预测：
  • FR-PA-002-1： 预测借贷逾期概率、潜在欺诈行为。
  • FR-PA-002-2： 输出风险预测得分或概率。
• FR-PA-003： 价值预测：预测用户生命周期价值（LTV）。
• FR-PA-004： 模型管理：支持部署、管理和更新预测模型。

3.1.10 系统管理 (System Management)

• FR-SYS-001： 用户与权限管理：
  • FR-SYS-001-1： 用户账户创建、修改、删除。
  • FR-SYS-001-2： 角色管理，将用户分配到不同角色。
  • FR-SYS-001-3： 精细化的数据权限控制（行级、列级、数据域）。
  • FR-SYS-001-4： 报表/仪表盘访问权限控制。
• FR-SYS-002： 数据源配置：配置和测试数据源连接。
• FR-SYS-003： ETL任务管理：ETL任务的启用、禁用、手动触发、日志查看。
• FR-SYS-004： 数据模型管理：数据表、维度、指标的定义和管理。
• FR-SYS-005： 日志审计：记录用户登录、数据查询、报表导出、权限变更等操作。
• FR-SYS-006： 系统监控：监控系统资源使用（CPU、内存、存储）、服务健康状态。

3.2 非功能需求 (Non-Functional Requirements)

3.2.1 性能 (Performance)

• NFR-PER-001： 报表加载：标准报表在3秒内加载完成，复杂报表在10秒内加载完成。
• NFR-PER-002： 仪表盘加载：仪表盘（包含5-10个图表）在5秒内加载完成。
• NFR-PER-003： 钻取响应：单次钻取或切片操作在2秒内响应。
• NFR-PER-004： 数据刷新：实时数据大屏刷新延迟不超过30秒。
• NFR-PER-005： ETL效率：日全量ETL任务在指定窗口期内完成（如凌晨2点-6点），增量ETL在数据源更新后5分钟内完成。
• NFR-PER-006： 查询并发：支持至少100个并发查询用户，且性能不受明显影响。

3.2.2 安全性 (Security)

• NFR-SEC-001： 数据传输加密：所有数据传输（内外网）必须采用TLS 1.2+加密。
• NFR-SEC-002： 数据存储加密：敏感数据（如用户画像中包含的个人信息）需加密存储。
• NFR-SEC-003： 权限控制：严格的RBAC（基于角色的访问控制）和ACL（访问控制列表），支持行级和列级数据权限。
• NFR-SEC-004： 认证机制：与金融科技平台统一认证体系集成，支持单点登录（SSO）。
• NFR-SEC-005： 脱敏处理：在非生产环境和对外共享时，对用户敏感数据进行脱敏处理。
• NFR-SEC-006： 审计日志：详细记录所有数据访问、报表导出、配置修改等操作日志，不可篡改。
• NFR-SEC-007： 防攻击：具备防SQL注入、XSS、CSRF等常见攻击的能力。

3.2.3 可用性 (Availability)

• NFR-AVA-001： 系统整体可用性：核心分析服务可用性应达到99.9%以上。
• NFR-AVA-002： 数据ETL可用性：ETL任务成功率99.9%以上。
• NFR-AVA-003： 灾难恢复：具备RTO（恢复时间目标）小于4小时，RPO（恢复点目标）小于30分钟的灾难恢复能力。

3.2.4 可伸缩性 (Scalability)

• NFR-SCA-001： 数据存储：数据仓库/数据湖架构应能支持PB级数据存储。
• NFR-SCA-002： 计算能力：ETL、OLAP查询引擎应能根据数据量和查询复杂度弹性扩展计算资源。
• NFR-SCA-003： 用户规模：支持未来用户量（运营/风控/产品/市场等人员）的增长。
• NFR-SCA-004： 指标和维度：能够灵活增加新的业务指标和维度。

3.2.5 可维护性 (Maintainability)

• NFR-MNT-001： 代码质量：清晰的模块化设计，高内聚低耦合，良好的编码规范和注释。
• NFR-MNT-002： 监控告警：完善的系统监控（资源、服务、数据质量）和多渠道告警。
• NFR-MNT-003： 文档：提供详细的系统架构文档、数据字典、ETL流程文档、用户手册、运维手册。

3.2.6 用户体验与易用性 (Usability & UX)

• NFR-US-001： 用户界面：设计直观、简洁、专业，符合数据可视化最佳实践。
• NFR-US-002： 交互操作：拖拽式操作、点击式钻取，减少学习成本。
• NFR-US-003： 响应式设计：支持PC端和主流平板设备的良好适配。
• NFR-US-004： 错误提示：提供清晰、友好的错误提示和操作指引。

3.2.7 兼容性 (Compatibility)

• NFR-COM-001： 浏览器兼容：兼容Chrome, Firefox, Edge, Safari等主流浏览器最新版本。
• NFR-COM-002： 数据源兼容：支持连接主流数据库和大数据平台。
• NFR-COM-003： 报表导出兼容：导出的报表文件能被主流办公软件正常打开。

3.3 外部接口需求 (External Interface Requirements)

3.3.1 用户界面 (User Interfaces)

• Web端： 数据分析平台门户，提供报表、仪表盘、大屏展示、自助分析、系统管理功能。

3.3.2 软件接口 (Software Interfaces)

• 金融科技平台数据库接口： 通过数据库连接或CDC（Change Data Capture）技术获取业务数据。
• 金融科技平台API接口： 获取部分实时业务数据或日志数据。
• 日志系统接口： 集中式日志系统（如ELK Stack）接口。
• 机器学习平台接口： 接入预测分析模型的输入和输出。
• 第三方数据源接口： 如外部征信数据、第三方支付数据源API。
• 消息队列接口： 消费来自金融科技平台的消息队列数据。
• 通知服务接口： 短信、邮件、企业微信等告警通知接口。
• 外部BI工具集成接口： （可选）如果平台允许，可提供API接口供外部BI工具（如Tableau）连接。

3.3.3 通信接口 (Communications Interfaces)

• API协议： 内部服务间通信、与金融科技平台通信采用RESTful API，数据格式为JSON。
• 数据库连接协议： JDBC/ODBC。
• 消息队列协议： Kafka协议。
• 网络协议： 所有通信基于TCP/IP协议，数据传输加密使用TLS 1.2+。

4. 附录 (Appendix)

4.1 术语表 (Glossary)

（同1.3节，可根据需要补充更多数据分析和BI领域术语）

4.2 业务流程图 (Business Process Diagrams)

4.2.1 数据流转与分析流程

4.2.2 自助报表创建流程

4.3 系统架构图

4.4 数据模型 (Data Models)

4.4.1 核心数据仓库维度与事实表设计概念

本数据分析系统将遵循维度建模（Kimball）原则，构建符合业务需求的事实表和维度表。

主要维度表 (Dimension Tables) 示例：

• Dim_Date (日期维度)： 日期ID、年份、月份、日期、周几、是否工作日等。
• Dim_Time (时间维度)： 时间ID、小时、分钟、秒、时段。
• Dim_User (用户维度)： 用户ID（PK）、注册时间、地域、年龄、性别、KYC状态、风险等级、用户标签、用户生命周期阶段。
• Dim_Product (产品维度)： 产品ID（PK）、产品名称、产品类型（理财/借贷/众筹/支付）、产品属性。
• Dim_Channel (渠道维度)： 渠道ID（PK）、渠道名称、渠道类型、推广活动ID。
• Dim_Risk_Event_Type (风险事件类型维度)： 事件类型ID（PK）、事件名称、事件描述、严重性。
• Dim_Payment_Method (支付方式维度)： 支付方式ID（PK）、名称（微信/支付宝/银行卡）、类型。

主要事实表 (Fact Tables) 示例：

• Fact_Transaction (交易事实表)：
  • 维度键： Date_ID, Time_ID, User_ID, Product_ID, Payment_Method_ID
  • 度量： 交易金额、交易笔数、手续费、实际到账金额。
  • 粒度： 每笔交易。
• Fact_User_Activity (用户活跃事实表)：
  • 维度键： Date_ID, User_ID, Channel_ID
  • 度量： 登录次数、页面浏览数、点击数、特定操作数。
  • 粒度： 每日每个用户。
• Fact_Investment (投资事实表)：
  • 维度键： Date_ID, User_ID, Product_ID
  • 度量： 投资金额、投资笔数、收益金额。
  • 粒度： 每笔投资。
• Fact_Loan (借贷事实表)：
  • 维度键： Date_ID, User_ID, Product_ID
  • 度量： 借款金额、还款金额、逾期本金、逾期利息、罚息。
  • 粒度： 每日贷款状态。
• Fact_Risk_Event (风险事件事实表)：
  • 维度键： Date_ID, Time_ID, User_ID, Risk_Event_Type_ID
  • 度量： 事件数量、涉及金额。
  • 粒度： 每条风险事件记录。
• Fact_Marketing_Campaign (营销活动事实表)：
  • 维度键： Date_ID, Channel_ID, Campaign_ID (营销活动ID)
  • 度量： 曝光数、点击数、注册转化数、首投转化数、活动成本、活动收益。
  • 粒度： 每日每个渠道每个活动。

4.4.2 详细数据字典

（此处将根据上述维度与事实表，为每个主要表提供详细字段说明，包括字段名、数据类型、是否可空、默认值、约束、描述等。因篇幅限制此处不展开，但实际文档中会详细列出。）

4.5 技术规范 (Technical Specifications)

4.5.1 开发技术栈

前端技术栈：

• Web端： React / Vue / Angular, TypeScript, Ant Design / Element UI (用于管理界面), ECharts / AntV G2Plot / D3.js (用于图表绘制)
• 状态管理： Redux / Vuex / NgRx
• 构建工具： Webpack / Vite

后端技术栈：

• 编程语言： Java (Spring Boot) / Go (用于高性能数据服务) / Python (用于ETL脚本、机器学习模型)
• ETL工具： Apache Spark / Apache Flink / Sqoop / DataX
• 数据仓库： Apache Hive / ClickHouse / DorisDB (MPP数据库用于OLAP查询)
• 数据湖： HDFS / MinIO (对象存储)
• 实时数据流： Apache Kafka
• OLAP引擎： Presto / Apache Kylin (预计算OLAP) / Druid (实时OLAP)
• 关系型数据库： MySQL / PostgreSQL (用于存储元数据、应用层数据)
• 搜索引擎： Elasticsearch (用于快速查询明细数据、日志)
• 调度系统： Apache Airflow / XXL-Job
• 机器学习框架： TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn (与Python集成)
• 分布式事务： Flink Checkpoint / Spark Checkpoint (用于数据一致性保障)

基础设施：

• 容器化： Docker, Kubernetes
• 云平台： AWS / Azure / 阿里云 / 腾讯云 (计算、存储、网络、Managed Services)
• CI/CD： GitLab CI / Jenkins / Argo CD
• 监控报警： Prometheus + Grafana / Zabbix / SkyWalking (APM)
• 日志管理： ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
• 版本控制： Git

4.5.2 安全规范

• 数据传输加密： 所有数据传输（包括ETL管道内部、BI系统与前端、BI系统与数据源）必须采用TLS 1.2+。
• 数据存储加密： 敏感数据在数据仓库/湖中需进行加密存储。
• 权限控制： 实施严格的数据访问权限控制，包括行级安全（Row-Level Security）和列级安全（Column-Level Security）。
• 认证机制： 与金融科技平台的统一认证系统集成（如OAuth2.0/JWT）。
• 审计与日志： 详细记录所有数据访问、报表创建/修改/导出、权限变更等操作，日志不可篡改，定期审计。
• 数据脱敏： 对敏感数据（如身份证号、手机号）在展示层和非生产环境中进行脱敏处理。

4.5.3 性能优化规范

• 数据建模优化： 合理的维度建模，选择合适的粒度，避免大表Join。
• 索引与分区： 为事实表和大型维度表建立合适的索引和分区策略。
• 预计算与缓存： 对高频查询、复杂计算的报表进行预聚合，结果缓存至Redis或OLAP引擎。
• 查询优化： SQL查询优化，避免全表扫描，利用MPP数据库并行计算能力。
• ETL优化： 增量ETL，利用Spark/Flink等分布式计算框架提升处理效率。
• 硬件资源优化： 根据数据量和并发量合理配置计算、存储资源。

5. 测试需求 (Testing Requirements)

5.1 测试策略 (Testing Strategy)

5.1.1 测试类型

• 功能测试： 单元测试、集成测试、系统测试、用户验收测试（UAT）。
• 数据一致性测试： 验证ETL结果与源数据的一致性，报表数据与原始明细数据的一致性。
• 非功能测试：
  • 性能测试： 负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测试（报表加载、ETL任务吞吐量）。
  • 安全测试： 渗透测试、漏洞扫描、数据权限测试、脱敏测试。
  • 可用性测试： 故障注入测试、灾难恢复测试、高可用性测试（ETL、OLAP服务）。
  • 兼容性测试： 浏览器兼容性、数据源兼容性。
  • 容量测试： 验证系统在未来数据量和用户增长下的性能表现。
• 数据质量测试： 针对数据准确性、完整性、及时性进行测试。

5.1.2 测试环境

• 开发环境（DEV）、集成测试环境（SIT）、UAT环境（UAT）、预生产环境（Pre-PROD）、生产环境（PROD）。
• 所有测试环境的数据必须经过严格的脱敏处理，确保不泄露任何敏感信息。

5.2 测试用例规范

（此处将提供关键功能测试用例的示例，如：ETL任务成功/失败、报表查询、仪表盘加载、钻取操作、用户分群结果、风险预警触发等，并包含前置条件、测试步骤、预期结果、测试数据。）

5.3 性能测试指标

（此处将列出关键业务场景的性能指标，如：报表平均响应时间、ETL每小时处理数据量、OLAP查询QPS、错误率、资源利用率等。）

6. 部署需求 (Deployment Requirements)

6.1 系统部署架构

6.1.1 生产环境架构

• 数据源层： 部署在金融科技平台内部VPC。
• ETL层： Spark/Flink集群部署在Kubernetes或大数据集群中，实现弹性伸缩。
• 数据存储层：
  • 数据湖： HDFS集群或云对象存储（如S3/OSS）。
  • 数据仓库： ClickHouse/DorisDB集群或云数据仓库服务（如Snowflake/AnalyticDB）。
  • 元数据、应用层数据库： MySQL/PostgreSQL集群，高可用部署。
• 数据服务层： OLAP引擎、微服务集群部署在Kubernetes。
• 应用层： BI门户前端应用部署在Web服务器，通过负载均衡器对外提供服务。
• 安全防护： VPC隔离、网络ACL、安全组、WAF、DDoS防护。

6.1.2 容灾备份方案

• 数据备份： 原始数据（Data Lake）多副本存储，数据仓库定期快照备份，异地备份，定期恢复演练。
• 服务容灾： 所有关键服务（ETL引擎、OLAP引擎、应用服务）均采用集群模式部署，实现自动故障切换，跨可用区/地域部署。
• 业务连续性： 建立完备的应急预案和恢复流程，确保核心分析能力不中断。

6.2 监控和运维

• 监控体系： 端到端监控（数据源、ETL任务、数据质量、数据仓库/OLAP性能、应用性能、基础设施），自定义仪表盘。
• 告警机制： 分级告警，多渠道通知（短信、邮件、企业微信），自动/手动触发应急响应流程。
• 日志管理： 统一日志收集、存储、查询和分析（ELK Stack），日志脱敏处理。
• 自动化运维： 自动化部署、自动化伸缩、自动化故障恢复、自动化巡检、ETL任务自动化调度。

7. 项目管理 (Project Management)

7.1 开发方法论

• 敏捷开发： Scrum框架，2-3周迭代周期，每日站会，Sprint评审和回顾。
• 版本控制： Git Flow工作流，代码审查。
• 项目管理工具： Jira / Confluence / Tower。

7.2 团队角色与职责

• 项目经理： 整体项目规划、进度管理、资源协调、风险控制。
• 产品经理： 需求分析、产品设计、原型制作、用户故事编写、报表指标定义。
• 数据架构师： 数据仓库/数据湖架构设计、技术选型、数据建模。
• 数据开发工程师： ETL开发、数据管道构建、数据质量保障。
• 后端开发工程师： 数据服务层开发、API接口开发。
• 前端开发工程师： BI门户、报表、仪表盘、可视化大屏开发。
• 数据分析师： 业务需求沟通、数据分析、报表原型、数据洞察。
• 机器学习工程师： 预测模型开发、部署、优化。
• 测试工程师： 编写测试用例、执行功能/非功能测试、数据一致性测试、缺陷管理。
• 运维工程师： 部署、监控、故障处理、系统优化。
• 安全专家： 安全评估、安全测试、安全加固、合规审查。

7.3 项目里程碑

• 阶段一：需求分析与数据源调研 (1-1.5个月)
  • 交付物：SRS、数据源分析报告、初步数据模型。
• 阶段二：数据仓库/湖基础架构搭建与核心ETL开发 (2-3个月)
  • 交付物：数据湖/仓库环境搭建、ODS/DWD层数据流入、核心ETL流程上线。
• 阶段三：数据建模与核心报表/仪表盘开发 (3-4个月)
  • 交付物：DWS/ADS层数据模型、关键业务域标准报表、核心仪表盘MVP版本。
• 阶段四：高级分析功能开发与联调测试 (3-5个月)
  • 交付物：用户画像、营销分析、风险分析、预测分析模块开发、全面联调测试、性能测试、安全测试报告。
• 阶段五：UAT与优化 (1个月)
  • 交付物：UAT测试报告、Bug修复与系统优化。
• 阶段六：正式上线与持续运维 (持续)
  • 交付物：系统部署、监控体系、应急预案。

8. 质量保证 (Quality Assurance)

8.1 编码规范

• 统一的编程语言编码规范、SQL编写规范、命名规范、注释规范。
• 代码审查机制（Peer Review），确保代码质量和可维护性。
• 单元测试覆盖率要求，自动化测试集成。

8.2 数据质量控制

• 数据清洗规则： 明确的数据清洗、校验和转换规则。
• 数据稽核： 定期对关键指标和数据进行稽核，确保准确性。
• 数据质量监控： 实时监控数据链路，发现数据延迟、丢失、错误等问题并告警。
• 数据字典与元数据管理： 维护完善的数据字典，确保数据口径统一。

8.3 质量控制流程

• 开发质量门禁： 代码CR、单元测试、SonarQube扫描通过。
• 测试质量门禁： 功能测试、非功能测试、数据一致性测试、回归测试通过，Bug修复率达标。
• 发布质量门禁： 所有测试通过、UAT通过、安全扫描通过、合规审查通过。
• 缺陷管理： 严格的缺陷跟踪和修复流程。

9. 风险评估 (Risk Assessment)

9.1 技术风险

• 数据源复杂性与稳定性： 源系统数据质量不稳定、接口变化、数据量过大。
• 大数据处理性能瓶颈： 数据量和查询并发量增长导致的性能下降。
• 数据安全与隐私泄露： 数据分析过程中敏感信息的保护。
• 技术栈选型与集成： 大数据生态系统技术多样性带来的集成挑战。
• 机器学习模型准确性： 预测分析模型的训练、调优和泛化能力。

9.2 业务风险

• 需求不明确/频繁变更： 业务方对数据分析需求理解不深，或随着业务发展需求变化快。
• 数据口径不统一： 业务部门对相同指标有不同理解，导致分析结果争议。
• 用户采纳度低： 系统复杂、难以使用，或分析结果无法有效支撑业务决策。

9.3 项目风险

• 关键人员流失： 尤其是数据架构师、数据开发、数据分析师等核心角色。
• 预算超支： 硬件投入、软件许可、人员成本等可能超出预期。
• 数据治理缺失： 缺乏完善的数据治理策略，可能导致数据混乱。

10. 维护和支持 (Maintenance and Support)

10.1 维护策略

• 预防性维护： 定期系统健康检查、容量规划、性能优化、安全补丁更新、ETL任务巡检。
• 纠正性维护： 快速响应和修复系统缺陷、数据错误、ETL失败。
• 适应性维护： 适应新的数据源、数据格式、业务变化。
• 完善性维护： 根据业务部门反馈和数据分析新需求进行功能优化和扩展。

10.2 用户支持

• 数据服务团队： 提供日常数据咨询、报表定制、分析支持。
• 技术支持： 针对系统使用问题、ETL问题、性能问题提供专业技术支持。
• 知识库/FAQ： 提供常见问题解答、操作指南、数据指标定义。
• 培训： 定期对业务用户进行BI工具使用和数据分析方法培训。

11. 合规要求 (Compliance Requirements)

11.1 法律法规遵循

• 《中华人民共和国网络安全法》： 数据安全保护、数据分类分级、数据跨境传输安全评估。
• 《中华人民共和国反洗钱法》： 对大额和可疑交易的数据分析和报告支持，客户身份识别数据在分析中的合规使用。
• 《中华人民共和国个人信息保护法》： 个人信息的处理规则（收集、存储、使用、加工）、敏感个人信息的保护、匿名化和去标识化处理。
• 金融监管机构数据报送要求： 确保分析系统能够支持生成符合监管要求的各类报表和数据。

11.2 行业标准

• ISO 27001： 信息安全管理体系在数据分析系统中的应用。
• 数据治理标准： 遵循业界认可的数据治理框架和最佳实践，确保数据资产的质量、安全和价值。
• 数据隐私保护规范： 在数据分析过程中，对敏感数据进行有效的加密、脱敏或匿名化处理。