1. 部署大數據業務七步走
部署大數據業務七步走
對於大數據，有三個重要的事實。首先，它並不是新趨勢。亞馬遜、微軟和谷歌自上世紀90年代就開始進行大數據工作。事實上，幾十年來，很多公司都一直在挖掘數據。可能由於當時只有資金雄厚的大型公司才能夠進行大數據研究，但大數據確實早已存在。現在，基於廉價的計算和存儲能力以及新工具和技術，幾乎每個人都可以使用高級數據挖掘技術和演算法了。
很多人認為大數據只是商業智能（BI）的新名稱，雖然這兩者有相似之處，但大數據超出了BI的范疇。
第二個事實：「大」是相對的。現在各行業各組織確實正面對創紀錄水平的數據增長。據IDC稱，我們每秒創造超過58 TB數據，到2020年，將擁有超過35ZB的存儲數據。然而，大數據並不一定是巨大的，大數據並不在於其規模，而在於你需要如何處理它。擁有100 TB的小公司可能也存在大數據問題，因為他們需要提取、分析數據，並作出決策。
第三，大數據處理中使用的數據的定義是廣泛的，它可以包含結構化和非結構化數據。對於一些公司來說，最重要的是大數據的元數據，或者關於數據的數據。
麥肯錫將大數據定義為「其規模超出傳統資料庫軟體的捕捉、存儲、管理和分析能力的數據集」,筆者補充了這一點：「這些數據集需要大量運行在數百甚至數千台伺服器（雲）的並行軟體（系統）來處理。」
以下是大數據成功的7個步驟：
第1步：承認存在問題。 這往往是最難的一步。10年前，我們拒絕承認我們的網路已不再受防火牆和代理伺服器設置的保護，而我們不得不為員工遠程訪問開放基礎設施並擁抱互聯網。對於大數據，IT領導者需要評估其數據情況：
● 你的數據集讓你不堪重負嗎？
● 你不知道所有數據的位置？
● 你（或者企業領導者）沒有從你的數據中得到所需的信息？
● 企業領導沒有基於數據來做決策？
● 有可能提高IT在企業政策和戰略決策中的相關性嗎？
如果你像大多數公司一樣，部分或者所有這些問題的答案都是肯定的，那麼是時候控制你的數據，並從中挖掘出情報以提供給領導層做決定。
第2步：認識到大數據帶來的大機會。 我們總是被告知要緊密聯系業務，「業務技術」這一說法已存在多年，但我們總是很難看到最新的軟體和流程如何直接影響收入或者全球經濟增長。而大數據卻可以。為什麼？因為信息就是力量，企業領導需要數據中挖掘出的信息來幫助企業競爭和發展。員工、客戶和市場產生的大量數據讓整個企業（從銷售到營銷部門）都不堪重負。而大數據能夠為你提供簡潔且實時的價值信息，幫助增加收入。[page]
第3步：制定大數據計劃。 與任何計劃一樣，你開始就應該想到結果。企業需要知道什麼？他們需要回答的問題是什麼？在你開始使用Hadoop前，解決這些問題，並簽訂聯合協議。然後按照下列步驟操作（每個步驟可能需要數周或者數月）：
1、隔離屬於「大數據」的部分數據
2、分離「產品」大數據和「公司」大數據，例如人力資源分析需要的員工數據和電子商務平台的客戶或產品搜索數據需要分離
3、認識和了解你的數據的波峰和波谷
4、了解哪些技術允許實時（或接近實時）大數據處理
5、確定關鍵的解決方案/供應商
6、從小事做起，評估與發展-先做一個項目，讓你可以快速展示成果和ROI,然後轉移到下一個大數據項目
7、繼續分析、調整和輸入-大數據是靈活的，需要隨著數據、情報和企業要求的變化進行調整
第4步：利用分布式系統。大數據要求我們轉換對系統和基礎設施的想法。正如虛擬化從根本上改變了我們利用伺服器和應用程序的方式，分布式系統和處理使我們能夠管理大數據，因為分布式架構允許我們將問題分解成很多小任務，然後將這些任務分配到多個系統。好消息是，我們擁有了越來越多的攻擊和架構框架可以利用，包括Cassandra、Hadoop、VMware、Red Hat等。分布式系統並不新鮮，但大數據將其帶入到全新的水平，分布式方法包括：
● 多租戶架構
● 分布式資料庫
● 虛擬化
● 多線程
● 多核心CPU
● 並行處理
● 分布式文件系統
● 分布式負載平衡
● RAID演算法
第5步：從分布式到分散式。 對大多數公司來說，這是真正的範式轉變，這也是大數據和雲計算結合的地方，鑒於互聯網是世界上最大的分布式和分散的系統，我們應該更加充分地利用互聯網來實現大數據。
我們很喜歡分布式實例或者計算處理，但分散式往往有種失去控制的感覺。這有必要嗎？對於大數據，採用分散式做法是必要的，因為由於過度和孤立的服務，所有未使用的實例和存儲容量都將浪費。
更重要的是，單靠分布式組件無法讓我們跟上數據增長的步伐。IDC估計，到2020年，產生的數據和數據中心容量之間的差距將達到60%.
然而，部分原因在於我們沒有充分利用我們已經擁有的容量。Gartner估計，大多數計算機、伺服器和網路只運行了30%的容量以准備好應對峰值或者未來增長。雖然我們可能永遠不會以90%或者100%的容量運行，但我們可以更好地利用現有的容量，節省數百萬美元，提高現有基礎設施的總體擁有成本（TCO）。
分散式方法的主要特點：
● 沒有中央瓶頸
● 大量的能力
● 有機的，需求推動容量增長
● 充分利用現有的基礎設施和邊緣設備
● 信息共享
● 假定每個人/每一個節點是「不可信任的」
● 地理分布：
○ 所有權和參與
○ 成本
○ 管理開銷
○ 風險
分散式方法存在很多很好的例子，其中最知名的就是開源運動。
分散式方法還有兩個新例子，筆者定義為分散式雲系統：CloudStack和OpenStack.我們仍然位於分散式方法的早期階段，但隨著數據繼續增長，這將是未來幾年的重要趨勢。[page]
第6步：僱傭/培養合適的人才和技能。 雲計算並不意味著更少的IT工作，但雲計算和大數據的出現卻是意味著我們需要發展我們的技能和培養人才。在大數據世界，資料庫管理員等現有崗位變得更加重要。你還需要培養和招聘的其他職位包括：
● 數據科學家
● 架構師
● 隨機理論師（演算法）
● 業務分析師
● UX/UI專家
其中一些職位似乎是合乎邏輯的，但對於業務分析師和UX/UI專家，傳統上不屬於IT部門，你可以將這些人員安排在生產管理中，而在大數據解決方案中，他們需要攜手開發和運營團隊。這是因為你不能直接將大數據信息交給業務方面，使用圖表和易於理解的分析是關鍵。
此外，如果你還沒有整合開發/運營團隊來更好地管理雲計算部署，那麼現在可以這樣做了。這兩個團隊必須攜手合作來實現任何雲計算或者大數據戰略。
第7步：通過大數據來利用數據。正如IT職位可能開始更傾向於業務，IT需要改變其度量的方式。你的團隊中的每個人都應該熱衷於追蹤和記錄關鍵性能指標（KPI），這些應該符合業務指標，而不只是及時發布和交付高質量代碼。技術團隊的每個人都應該有明確的指標，並努力尋找新方法來提高指標結果。
大數據可能不是我們所有人想要的答案，但它確實給IT創造了幫助企業提高收入的機會。
2. 大數據規劃的五個步驟
大數據規劃的五個步驟
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」，從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」，從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。
3. 大數據建模一般有哪些步驟
1、數據測量
數據測量包括ECU內部數據獲取，車內匯流排數據獲取以及模擬量數據獲取，特別是對於新能源汽車電機、逆變器和整流器等設備頻率高達100KHz的信號測量，ETAS提供完整的解決方案。
2、大數據管理與分析
目前的汽車嵌入式控制系統開發環境下，人們可以通過各種各樣不同的途徑(如真實物體、模擬環境、模擬計算等)獲取描述目標系統行為和表現的海量數據。
正如前文所述，ETAS數據測量環節獲取了大量的ECU內部以及模擬量數據，如何存儲並有效地利用這些數據，並從中發掘出目標系統的潛力，用以指引進一步的研發過程，成為極其重要的課題。
3、虛擬車輛模型建模與校準
基於大數據管理與分析環節對測量數據進行的分析，我們得到了一些參數之間的相互影響關系，以及相關物理變數的特性曲線。如何將這些隱含在大量數據中的寶貴的知識和數據保存下來並為我們後續的系統模擬分析所用呢?
模型是一個比較好的保存方式，我們可以通過建立虛擬車輛及虛擬ECU模型庫，為後續車輛及ECU的開發驗證提供標准化的模擬模型。ETAS除提供相關車輛子系統模型，還提供基於數據的建模和參數校準等完整解決方案。
4、測試與驗證(XiL)
在測試與驗證環節，通常包含模型在環驗證(MiL)，軟體在環驗證(SiL)，虛擬測試系統驗證(VTS)以及硬體在環驗證(HiL)四個階段，ETAS提供COSYM實現在同一軟體平台上開展四個環節模擬驗證工作。
關於大數據建模一般有哪些步驟，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、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。
4. 大數據建設需要怎麼做
首先是收集需求，接著根據需要定製產品，然後再實施，大方向就是這樣
5. 大數據可視化分析步驟有哪些
1、需求分析
需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。
2、建設數據倉庫/數據集市的模型
數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了資料庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。
3、數據抽取、清洗、轉換、載入(ETL)
數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用介面將元數據傳送到清洗和轉換階段。
數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求並保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據載入是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據載入到目標表中。
4、建立可視化場景
建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠藉此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。
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. 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。
8. 大數據處理過程一般包括哪幾個步驟
大數據處理過程一把包括四個步驟，分別是
1、收集數據、有目的的收集數據
2、處理數據、將收集的數據加工處理
3、分類數據、將加工好的數據進行分類
4、畫圖（列表）最後將分類好的數據以圖表的形式展現出來，更加的直觀。
9. 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。