大數據建設平台和應用

❶ 公司級大數據處理平台的構建需要做哪些准備

按照大數據處理的流程，分為數據採集、數據存儲、數據提取、數據挖掘、數據分析，數據展現和應用。以下是鏈家網的案例，採用Hadoop集群建立BI和報表平台，以及採用業務員自助分析和數據挖掘、數據分析人員借用大數據平台的集群運算能力挖掘數據的雙模式業務。

除此之外，更傳統的企業對於大數據平台的應用也是基於以上的流程。

引用某大數據平台建設的案例，該機構是國家性研究機構，建立大數據平台主要收集市場數據，出台國家級的研究性報告，用於輔助市場決策。

從建設的及流程開始講起吧，算是提供一個方法論。

第一步是數據整合，對多源多類型的數據進行整合，實現數據共享。目前以帆軟報表FineReport為數據處理工具，以SQLServer為資料庫存儲平台，整合信息中心常用業務數據，常用的業務數據包括價格、進出口以及平衡表等。

第二步就是數據的抓取、處理激畢和分析並自動化生成系列產品報告，實現目標是解放生產力御盯。把業務人員從採集、整理、處理數據的體力勞動中解放出來，集中精力於市場深度分析研究、模型建立鎮鉛和。本質上還是數據整合，不同地方是數據自動採集，並依據構建的模型。技術選型：FineReport+FineBI+Python+Kettle(ETL工具)+SQLServer。

第三步是數據挖掘，目標是構建行業模型和行業計量模型實現科學決策。

依託一期、二期整合的數據和大數據，接下來將構建大數據能力，提供標准化的服務能力。但糧油的分析模型、行業積累模型，是一種因素模型、經驗模型，一定程度上依賴於分析師對市場的看法，這個模型分析結果需要分析師經驗和直覺來判斷，技術上要到位，所以這里通過帆軟報表FineReport和商業智能FineBI的結果,從數據報表、數據分析、數據挖掘三個層次，把數據轉化為信息把數據轉化為信息，使得業務人員能夠利用這些信息，輔助決策，這就是商業智能主要解決的問題。無論在哪個層次，核心目標就是「把數據轉化為信息」。

❷ 金融大數據平台應該如何搭建及應用是否有金融案例可以借鑒的

金融大數據平台的搭建和應用是兩個部分，對於金融大數據平台來說，這兩個部分都很重要。所以以下的部分我們從大數據平台和銀行可以分析哪些指標這兩個角度來闡述。

一、大數據平台

大數據平台的整體架構可以由以下幾個部分組成：

1.一個客戶

客戶主題：客戶屬性（客戶編號、客戶類別）、指標（資產總額、持有產品、交易筆數、交易金額、RFM）、簽約（渠道簽約、業務簽約）組成寬表

2.做了一筆交易

交易主題：交易金融屬性、業務類別、支付通道組成寬表。

3.使用哪個賬戶

賬戶主題：賬戶屬性（所屬客戶、開戶日期、所屬分行、產品、利率、成本）組成寬表

4.通過什麼渠道

渠道主題：

渠道屬性、維度、限額組成寬表

5.涉及哪類業務&產品

產品主題：產品屬性、維度、指標組成寬表

三、案例

鑒於篇幅問題，此處可以參考這篇文章：

華夏銀行：大數據技術服務業務需求，實現銷售高速增長

❸ 智慧農業大數據可視化管控平台建設方案

不可否認，說起大數據在金融稅務等領域的表現確實是更加亮眼一些。目前也開始向醫療、製造業、能源等方面傾斜。爛帆而農業似乎鮮有耳聞有落地的項目。但其實，國家近年來也一直在推動和扶持農業大數據的發展。而大數據也實實在在會給傳統農業帶來翻天覆地的變革和變化。

1、監管更加透明公開

農業行業是具有時間屬性和空間屬性的行業，因此跟農業相關的數據呈現的狀態是多而繁雜，其中它還貫穿了農業的整個產業鏈。包括：播種過程的種子、農葯、化肥、氣象、環境飢此雹、土壤、作物等，運輸過程的農產品加工、市場經營、物流、農業的交易等。這樣長線的流程下來，如果沒有公開透明的監管很容易在中間環節出現紕漏和問題，大數扒哪據使得這個過程更加的公開並被監督。

2、使得農業更加高效

我們都知道大數據的誕生解決了很多問題，其中最明顯的是要降低成本提高效率。通過農業產業鏈的快速整合，從育種等前端科學的研發應用速度，生產到產品端的流程的高效化，區域供需匹配的高效化，減少信息流和物流在不必要的環節打轉，實現信息流和物流的高速匹配！提高效率是一個從上至下滲入內部的重要目的。

3、讓決策更加及時智能

農業大數據會使得農業更加智能化！通過科技、自然、生產、消費、價格、信息等海量農業信息數據的挖掘，可以大大提高農業生產的智能化程度，未來農民將不會為種什麼發愁、不會為怎麼種發愁、不會為市場銷路發愁，通過對消費市場的把控，生產高度訂單化，生產的時候就已經賣出了，政府管理的決策也將智能化，而且政府管理應用的空間也越來越小，因為可以通過企業的商業行為或者各種公共平台來實現政府管理的部分功能，加強農業生產的有序性。

4、追溯及問責

關注農產品的物流可以進一步的防止疾病、減少環境污染和農作商可增加利益。物流的發達使農產品的供應鏈也越來越長，這讓農作商對農產品的跟蹤和把控的越來越緊張。大數據的介入讓農作商能更加快捷、更加方便的提高運營質量和檢測質量。同時，可以通過大數據分析技術和基因組工具來檢測和發現以事物為傳播載體的病菌傳播規律，進而減少疾病。

億信華辰作為一家專業的大數據方案提供商，已經為100多個細分行業提供成功的方案並覆蓋智能數據產品全生命周期，農業方面的也有不少。雲南省糧食局的省級糧食信息管理雲平台就是其中一個例子，為實現省、市、縣的物資儲備和糧食的產量的趨勢掌控分析，實現年趨勢分析、流通總覽、倉儲管理倉儲基礎建設使用情況、倉儲倉容的投資情況，糧食的購銷與庫存的實時監測，在供求的平衡和交易情況做出智慧分析，神州良實助力雲南省糧食局搭建糧食和物資儲備可視化平台，幫助雲南省糧食局實現一站式全局掌控信息駕駛艙。

另外，億信華辰為貴州農委打造的脫貧攻堅統計監測系統也是一個很好的例子，1、數據採集：建立扶貧數據採集系統；2、數據整合：完成扶貧大數據整合工作；3、大數據分析：建立扶貧大數據分析平台。面向政府決策、產業發展和公眾服務，通過統一的農業產業脫貧攻堅大數據平台，支撐政府與企業、上級與下級、省內與省外數據的共享交換、整合關聯及業務功能協作融合。

❹ 大數據技術平台建設實踐

[2015年技術沙龍分享]

因工作內容需要，在2010年初公司規劃要建設大數據基礎平台，以解決公司多業務多系統支持的混亂局面。因為有之前SNS平台的建設經驗，深知一個「平台」的建設不是一個簡單的項目，需要投入大量的人力、時間、資源，需要有良好的架構設計能力以及大數據技術的實踐儲備，是一個持續建設的過程，同時對一個中小企業而言，面臨著「大」數據的處稿消伏理挑戰。

一句話定義
互聯網信息採集挖掘服務
擴展定義
互聯網在線智能計算平台，面向公司內部產品研發和運營團隊、第三方應用開發商及獨立開發者，在研發政府、媒體、企業、財經、網站等領域的應用時，提供信息、情報、知識、行為、運算等方面的關鍵支持；

平台整體分為4大部分，同時也成立了4個團隊，數據採集、數據存儲、數據挖掘、數據介面。

問題1： 實時數據在處理過程有延時，時效性不高，業務要求數據處理的及時性在秒級響應
問題2：批處理數據方式效率不高，mfs本質還是文件遍歷的方式，無法並行計算
問題3：關聯數據的存儲和分析

主要做了兩個改動：

（1）加入分布式的消息中間件MQ
實鍵攜時系統原來的輪循模式改為發布訂閱模式
解耦流式數據處理和 批數據處理模式
（2）引入分橋孝布式存儲以及並行計算Hadoop生態體系
存儲規模增大，寫入速度更高
批處理採用MapRece並行計算方式大幅提升歷史數據效率

隨著業界的技術發展以及公司業務的持續性發展，大數據平台也逐步引入了更多的開源技術體系

（1）技術方面

（2）業務方面

大數據平台的建設需要成熟的技術團隊和公司大量成本的投入，在平台的建設過程中從業務發展、成本投入、技術方案上需要綜合考慮，建議在有強烈的業務驅動力下再去投入，公司在平台的建設過程遇中到的各種技術問題很多，包括文中設計的整體架構隨著業務的發展仍然面臨著新的問題，後續再逐步分享。

❺ 大數據應用平台開發是什麼，有哪些公司

在大數據領域大概有四個大的工作方向，除了大數據平台應用及開發、大版數據分析與權應用和大數據平台集成與運維之外，還有大數據平台架構與研發，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。

大數據平台應用開發是目前一個就業的熱門方向，一方面是大數據開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大數據開發主要是滿足企業在大數據平台上的應用開發，與場景有密切的關系。