A. 保險公司要和醫療機構進行數據對接，搭建大數據平台，有好的方法嗎
討論幾種針對各種軟體系統的數據採集的方式方法。重點關注它們的實現過程、各自的優缺點。
軟體介面對接方式
開放資料庫方式
基於底層數據交換的數據直接採集方式
1、軟體介面對接方式
各個軟體廠商提供數據介面，實現數據匯集，為客戶構建出自己的業務大數據平台；
介面對接方式的數據可靠性較高，一般不存在數據重復的情況，且都是客戶業務大數據平台需要的有價值的數據；同時數據是通過介面實時傳遞過來，完全滿足了大數據平台對於實時性的要求。
但是介面對接方式需花費大量人力和時間協調各個軟體廠商做數據介面對接；同時其擴展性不高，比如：由於業務需要各軟體系統開發出新的業務模塊，其和大數據平台之間的數據介面也需要做相應的修改和變動，甚至要推翻以前的所有數據介面編碼，工作量很大且耗時長。
2、開放資料庫方式
一般情況，來自不同公司的系統，不太會開放自己的資料庫給對方連接，因為這樣會有安全性的問題。為實現數據的採集和匯聚，開放資料庫是最直接的一種方式。
不同類型的資料庫之間的連接就比較麻煩，需要做很多設置才能生效，這里不做詳細說明。
開放資料庫方式可以直接從目標資料庫中獲取需要的數據，准確性很高，是最直接、便捷的一種方式；同時實時性也有保證；
開放資料庫方式需要協調各個軟體廠商開放資料庫，其難度很大；一個平台如果要同時連接很多個軟體廠商的資料庫，並且實時都在獲取數據，這對平台本身的性能也是個巨大的挑戰。
3、基於底層數據交換的數據直接採集方式
101異構數據採集的原理是通過獲取軟體系統的底層數據交換、軟體客戶端和資料庫之間的網路流量包，進行包流量分析採集到應用數據，同時還可以利用模擬技術模擬客戶端請求，實現數據的自動寫入。
實現過程如下：使用數據採集引擎對目標軟體的內部數據交換（網路流量、內存）進行偵聽，再把其中所需的數據分析出來，經過一系列處理和封裝，保證數據的唯一性和准確性，並且輸出結構化數據。經過相應配置，實現數據採集的自動化。
基於底層數據交換的數據直接採集方式的技術特點如下：
1）獨立抓取，不需要軟體廠家配合；
2）實時數據採集；
數據端到端的延遲在數秒之內；
3）兼容Windows平台的幾乎所有軟體（C/S,B/S）；
作為數據挖掘，大數據分析的基礎；
4）自動建立數據間關聯；
5）配置簡單、實施周期短；
6）支持自動導入歷史數據。
目前，由於數據採集融合技術的缺失，往往依靠各軟體原廠商研發數據介面才能實現數據互通，不僅需要投入大量的時間、精力與資金，還可能因為系統開發團隊解體、源代碼丟失等原因出現的死局，導致了數據採集融合實現難度極大。在如此急迫的需求環境下基於底層數據交換的數據直接採集方式應運而生，從各式各樣的軟體系統中開采數據，源源不斷獲取所需的精準、實時的數據，自動建立數據關聯，輸出利用率極高的結構化數據，讓數據有序、安全、可控的流動到所需要的企業和用戶當中，讓不同系統的數據源實現聯動流通，為客戶提供決策支持、提高運營效率、產生經濟價值。
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B. 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台
首先我們要了解java語言和linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
C. 怎麼搭建大數據分析平台
未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規版劃和面向對象權的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。
D. 如何搭建大數據分析平台
1、 搭建大數據分析平台的背景
在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同於BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平台的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。
2、 大數據分析平台的特點
數據攝取、數據管理、ETL和數據倉庫：提供有效的數據入庫與管理數據用於管理作為一種寶貴的資源。
Hadoop系統功能：提供海量存儲的任何類型的數據，大量處理功率和處理能力幾乎是無限並行工作或任務
流計算在拉動特徵：用於流的數據、處理數據並將這些流作為單個流。
內容管理特徵：綜合生命周期管理和文檔內容。
數據治理綜合：安全、治理和合規解決方案來保護數據。
3、 怎樣去搭建大數據分析平台
大數據分析處理平台就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平台涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。我們可以利用億信一站式數據分析平台（ABI），可以快速構建大數據分析平台，該平台集合了從數據源接入到ETL和數據倉庫進行數據整合，再到數據分析，全部在一個平台上完成。
億信一站式數據分析平台（ABI）囊括了企業全部所需的大數據分析工具。ABI可以對各類業務進行前瞻性預測分析，並為企業各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。
E. 大數據怎麼實現的
搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：（1）采購第三方相關數據產品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。（2）利用開源產品搭建大數據分析平台對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。（3）完全自建大數據分析平台對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。
F. 菜鳥驛站如何搭建管理平台,引入大數據
1、首先進入菜鳥驛站管理系統。
2、其次搭建菜鳥驛站管理平台。
3、最後在菜鳥驛站管理平台引入大數據即可。
G. 中小企業要怎麼搭建自己的大數據系統平台
中小企業自己開發大數據系統是有難度的，不過可以使用現場的大數據現場成平台，我們公司就是有的，同時也可以提供大數據系統軟體開發。
搭建大數據系統平台一般的流程為：
(1)操作系統的選擇。
操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。
(2)搭建Hadoop集群。
(3)選擇數據接入和預處理工具面對各種來源的數據。
(4)數據存儲。
(5)選擇數據挖掘工具。
(6)數據的可視化以及輸出。
H. 如何建立自己的大數據
1、調整心態。社會的發展很快，大數據作為一個新的產業，對人們的生活已經產生了很多的影響，我們應該調整好心態，隨時准備挑戰新的變化。
2、個人用途。建立一個大數據項目，可以從自己實踐開始，比如通過大數據找到一個女朋友等等。
3、堅持學習。大數據的發展和應用日新月異，要走出去，增長見識，不斷的學習，這樣才能跟上時代的腳步。
4、市場導向。大數據項目其實與用戶有關，商業性的應用以及市場的導向有關，要選擇一個重點的方向，找準定位。
5、客戶來源。目前的大數據可以供商用，比如像一些中小型的需求，我們也要找到這些企業客戶，讓我們的成功體現價值。
6、快速更新。大數據的發展，是根據企業的需求來開發的，開發的需求不斷的更迭，也需要我們快速的更新大數據產品。
I. 怎樣搭建企業大數據平台
步驟一：開展大數據咨詢
規劃合理的統籌規劃與科學的頂層設計是大數據建設和應用的基礎。通過大數據咨詢規劃服務，可以幫助企業明晰大數據建設的發展目標、重點任務和藍圖架構，並將藍圖架構的實現分解為可操作、可落地的實施路徑和行動計劃，有效指導企業大數據戰略的落地實施。
步驟二：強化組織制度保障
企業信息化領導小組是企業大數據建設的強有力保障。企業需要從項目啟動前就開始籌備組建以高層領導為核心的企業信息化領導小組。除了高層領導，還充分調動業務部門積極性，組織的執行層面由業務部門和IT部門共同組建，並確立決策層、管理層和執行層三級的項目組織機構，每個小組各司其職，完成項目的具體執行工作。
步驟三：建設企業大數據平台
基於大數據平台咨詢規劃的成果，進行大數據的建設和實施。由於大數據技術的復雜性，因此企業級大數據平台的建設不是一蹴而就，需循序漸進，分步實施，是一個持續迭代的工程，需本著開放、平等、協作、分享的互聯網精神，構建大數據平台生態圈，形成相互協同、相互促進的良好的態勢。
步驟四：進行大數據挖掘與分析
在企業級大數據平台的基礎上，進行大數據的挖掘與分析。隨著時代的發展，大數據挖掘與分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息，要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘，通過進行數據分析得到的結果，應用於企業經營管理的各個領域。
步驟五：利用大數據進行輔助決策
通過大數據的分析，為企業領導提供輔助決策。利用大數據決策將成為企業決策的必然，系統通過提供一個開放的、動態的、以全方位數據深度融合為基礎的輔助決策環境，在適當的時機、以適當的方式提供指標、演算法、模型、數據、知識等各種決策資源，供決策者選擇，最大程度幫助企業決策者實現數據驅動的科學決策。
關於怎樣搭建企業大數據平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
J. 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題
大數據平台的搭建步驟：
1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。
大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。