大數據平台建設內容

㈠ 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。

㈡ 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。

㈢ 大數據系統系統建設包括哪些內容

信息系統的建設，簡單來說分為硬體和軟體兩個部分：
一、硬體部分：
1、信息傳輸的硬體，也就是網路
2、伺服器，需要由伺服器支撐整個信息網路的運行
3、終端，也就是普通的計算機，是信息系統應用的基本工具
二、軟體部分：
1、信息本身，也就是傳輸的內容與數據
2、軟體，信息傳輸與管理的載體，包括操作系統、終端工具等等
3、技能，也就是使用這些軟體的基本技能
從管理上來說，也是從以上的兩大部分六個方面來進行的。

㈣ 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」。

㈤ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

（1）內部控制組織抄
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

㈥ 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。

㈦ 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。

㈧ 大數據平台架構如何進行 包括哪些方面

【導語】大數據平台將互聯網使用和大數據產品整合起來，將實時數據和離線數據打通，使數據能夠實現更大規模的相關核算，挖掘出數據更大的價值，然後實現數據驅動事務，那麼大數據平台架構如何進行?包括哪些方面呢?

1、事務使用：

其實指的是數據收集，你經過什麼樣的方法收集到數據。互聯網收集數據相對簡略，經過網頁、App就能夠收集到數據，比方許多銀行現在都有自己的App。

更深層次的還能收集到用戶的行為數據，能夠切分出來許多維度，做很細的剖析。但是對於涉及到線下的行業，數據收集就需要藉助各類的事務體系去完成。

2、數據集成：

指的其實是ETL，指的是用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗,終究依照預先定義好的數據倉庫模型，將數據載入到數據倉庫中去。而這兒的Kettle僅僅ETL的其中一種。

3、數據存儲：

指的便是數據倉庫的建設了，簡略來說能夠分為事務數據層(DW)、指標層、維度層、匯總層(DWA)。

4、數據同享層：

表明在數據倉庫與事務體系間提供數據同享服務。Web Service和Web
API，代表的是一種數據間的銜接方法，還有一些其他銜接方法，能夠依照自己的情況來確定。

5、數據剖析層：

剖析函數就相對比較容易理解了，便是各種數學函數，比方K均值剖析、聚類、RMF模型等等。

6、數據展現：

結果以什麼樣的方式呈現，其實便是數據可視化。這兒建議用敏捷BI，和傳統BI不同的是，它能經過簡略的拖拽就生成報表，學習成本較低。

7、數據訪問：

這個就比較簡略了，看你是經過什麼樣的方法去查看這些數據，圖中示例的是因為B/S架構，終究的可視化結果是經過瀏覽器訪問的。

關於大數據平台架構內容，就給大家介紹到這里了，不知道大家是不是有所了解呢，未來，大數據對社會發展的重大影響必將會決定未來的發展趨勢，所以有想法考生要抓緊時間學起來了。

㈨ 數據平台建設的方案有哪幾種

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

關於數據平台建設的方案有哪幾種，環球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。