大數據治理統一流程參考模型

① 大數據處理一般有哪些流程

第一，數據收集

定義：利用多種輕型資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理工作。

特色和應戰：並發系數高。

運用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，並且這些產品的特色各不相同。

第二，統計剖析

定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式資料庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲於其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的剖析需求。

特色和應戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢懇求多。

運用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線剖析為主之外，其他產品可做實時剖析。

第三，發掘數據

定義：基於前面的查詢數據進行數據發掘，來滿足高檔其他數據剖析需求。

特色和應戰：演算法復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都大。

運用的產品：R，Hadoop Mahout。

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② 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

③ 大數據處理的基本流程有什麼

大數據處理流程主要包括數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析、數據展示/數據可視化、數據應用等環節，其中數據質量貫穿於整個大數據流程，每一個數據處理環節都會對大數據質量產生影響作用。
通常，一個好的大數據產品要有大量的數據規模、快速的數據處理、精確的數據分析與預測、優秀的可視化圖表以及簡練易懂的結果解釋，本文將基於以上環節分別分析不同階段對大數據質量的影響及其關鍵影響因素。

④ 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

⑤ 大數據來源,處理基本流程和處理模式有哪些

1. 數據處理的第一個步驟就是數據抽取與集成。這是因為大數據處理的數據來源類型豐富,大數據處理的第一步是對數據進行抽取和集成,從中提取出關系和實體,經過關聯和聚合等操作,按照統一定義的格式對數據進行存儲。

2. 數據處理的第二個步驟就是數據分析。

3. 數據處理的第三個步驟就是數據解釋。
   

⑥ 大數據處理的基本流程有幾個步驟

步驟一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。
步驟二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
步驟三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
步驟四：挖掘
數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

⑦ 大數據架構流程圖

大數據管理數據處理過程圖

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力。大數據處理的主要流程包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據應用等主要環節。隨著業務的增長,大量和流程、規則相關的非結構化數據也爆發式增長。

平台數據架構流程圖

標准大數據平台架構,標准大數據平台架構,大數據平台架構,數據倉庫,數據集市,大數據平台層級結構,數據挖掘,舉報,包含該模版的分享。數據架構設計(數據架構組) 概述 總體描述 相對於業務架構和應用架構,數據架構在總體架構中處於基礎和核心地位。

產品體驗結構流程圖

產品的功能結構圖,產品功能結構圖,產品主要流程圖,產品的核心流程,我們繼續圍繞著得到app的核心流程探究。還原產品,產品結構、核心流程體驗、核心頁面體驗的情況,而不僅僅是界面表層；從產品視角、用戶視角來分析,而不是自我感覺，撰寫報告,推出報告。產品體驗從產品現狀、目標用戶及場景、關鍵功能體驗

程序流程圖

程序流程圖又稱程序框圖，是用統一規定的標准符號描述程序運行具體步驟的圖形表示。程序框圖的設計是在處理流程圖的基礎上，通過對輸入輸出數據和處理過程的詳細分析，將計算機的主要運行步驟和內容標識出來。

軟體開發周期

軟體生命周期(Software Life Cycle,SLC)是軟體的產生直到報廢或停止使用的生命周期。軟體生命周期內有問題定義、可行性分析、總體描述、系統設計、編碼、調試和測試、驗收與運行、維護升級到廢棄等階段一個軟體產品或軟體系統也要經歷孕育、誕生、成長、成熟、衰亡等階段

軟體測試流程魚骨圖

軟體測試流程: 需求分析，制訂測試計劃，設計測試用例與編寫，實施測試，提交缺陷報告，生成測試總結和報告。軟體測試按照研發階段一般分為5個部分：單元測試、集成測試、確認測試、系統測試、驗收測試。根據設計用例的方法不同,黑盒測試包括等價劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法等。

雲平台整體架構圖

雲計算的體系結構由5部分組成,分別為應用層,平台層,資源層,用戶訪問層和管理層,雲計算的本質是通過網路提供服務,所以其體系結構以服務為核心。公認的雲架構是劃分為基礎設施層、平台層和軟體服務層三個層次的。

項目管理九大體系

項目管理思維導圖包括項目采購管理、項目成本核算、時間管理等關於項目管理的九大體系。項目管理十大領域:進度、成本、質量、范圍等4個核心領域,風險、溝通、采購、人力資源、干係人等5個輔助領域,1個整體領域。

產品經理項目管理思維導圖

思維導圖可以幫助產品經理梳理多而亂的產品思路，也可以幫助產品經理進行需求管理、產品分析等。產品經理會使用思維導圖來對產品的思路進行一個有效的分析，梳理產品邏輯，然後再畫原型圖。一個優秀的產品經理，不僅僅是會畫原型，寫需求文檔，更重要的是做出用戶滿意的產品。

項目規劃時間軸流程圖

項目規劃時間軸流程圖,對一個項目從開始到竣工的整個過程進行總結歸納。時間線圖,又叫時間軸圖,能以歷史進程為載體,將過往的重要事項或者里程碑,標注在軸線上,並加以說明。它的作用是能夠可視化內容,以圖文的形式呈現出來。時間軸是一種表達事物發展進程的可視化圖示,被許多商業管理人士所使用。

⑧ 華為數據治理方法論流程模型

華為數據治理方法論流程落地模型包括五個環節:

1、數據調研:業務現狀、需求分析

2、數據集成: 數據源

3、數據設計:主題、標准、規則、流程、模型、指標

4、數據開發:數據加工轉換、統一運維調度

5、數據質量:質量規則、質量任務

6、數據服務:數據應用

⑨ 大數據治理和數據治理的區別概述

大數據時代的特徵：一、數據量大（Volume）二、類型繁多（Variety）三、價值密度低（內Value）四、速度快容時效高（Velocity）第四個特徵Velocity是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。運用大數據提升政府治理能力，需要用大數據思路發展大數據；在運用方面，改變政府部門領導的工作方式、決策思路；部門信息化機構需要大量的數據科學專業人才，國家有關部門應及早制訂招生計劃。制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。望採納我的回答。