餘姚市大數據平台建設方案

『壹』 大數據工程師進行數據平台建設 有哪些方案

【導語】數據平台其實在企業發展的進程中都是存在的，在進入到數據爆發式增加的大數據時代，傳統的企業級資料庫，在數據管理應用上，並不能完全滿意各項需求。就企業自身而言，需求更加契合需求的數據平台建設方案，那麼大數據工程師進行數據平台建設，有哪些方案呢?下面就來細細了解一下吧。

1、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

2、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

3、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

4、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

關於大數據工程師進行數據平台建設方案的有關內容，就給大家介紹到這里了，中國社會發展至今，大數據的應用正在逐漸普及，所以未來前景不可估量，希望想從事此行業的人員能夠合理選擇。

『貳』 889頁38萬字智慧政務大數據雲平台建設方案2022年

XXX省信息中心通過近幾年的信息化建設，採用自建及購買服務的方式，建設了以下省級政務雲平台，承載省級政務應用：

目前共有50台伺服器，其中44台使用VMware平台，承載省信大部分業務系統（網辦等）。6台物理主機承載統戰部和辦公廳的兩個系統。

使用華為設備，搭建阿里雲，由阿里的數夢運維團隊維護，省信息中心租用服務。

災備雲計劃建設200物理核CPU,1T內存，50T存儲，500T備份容量，實際建設224物理核CPU,3.2T內存，60T存儲，742T備份容量，並開通2條萬兆到省信機房的專線，一條GE互聯網專線，分配一個C類公網IP地址段。

XXX省電子政務雲項目採用阿里雲飛天雲平台提供計算能力和存儲資源，根據2017年6月1日第三期的要求交付使用的資總量為4000物理核、內存45000 GB,FC-SAN 400 TB、IP-SAN 500 TB、分布式存儲600 TB、虛擬帶庫300 TB、磁碟備份300 TB)。劃分為政務外網區、互網區共兩個資源池，滿足不同的業務場景求。

通過在互聯網和政務外網搭建政務雲實驗平台，提供IaaS 、PaaS和大數據服務等3個方面的有關服務，測試雲平台的功能特性、安全性、兼容性等，同時可以使得省信息中心熟悉雲平台的建、用、管等方面有關情況，主要包括雲主機、雲存儲，雲負載均衡、雲安全等IaaS服務，雲中間件、雲資料庫等系統軟體服務（含高並發、高可用等要求）等PaaS服務以及大數據處理、演算法建模、數據開發平台等大數據服務。同時協助將XXX省網上辦事大廳、信息資源共享平台遷移到政務雲實驗平台，推進以雲計算平台為基礎進行系統整合，對網上辦事大廳有關數據進行示範分析運用。

『叄』 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。

『肆』 高校實驗室大數據開發平台建設方案

大數據人才應用能力成長平台——Tempo Talents，從產業人才需求的視角，通過模式創新、技術創新，為高校大數據人才培養提供從平台、課程內容到教學管理的系統解決方案。平台核心圍繞「人才應用能力培養」，以實踐為基礎，將大數據人才培養所需的知識、技能和方法論三個層面互相融合，核心是通過學生動手實踐，培養數據思維及解決問題的能力。

5、激發學生學習熱情，打造「自驅型」能力成長平台

闖關、競賽、自主探索的數據游樂場，打破傳統的學習模式，打造專業與趣味性融合的學習體驗，充分激發學生自主學習熱情，打造「自驅型」能力成長平台。

『伍』 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。

『陸』 企業的大數據分析平台應該如何構建

①確認數據分析方向。比如是分析社交數據，還是電商數據，亦或者是視頻數據，或者搜索數據。
②確認數據來源。比如來自騰訊，來自網路，來自阿里巴巴，來自實體店。
③數據分析師，去分析你獲取的數據。