大数据建设平台和应用

❶ 公司级大数据处理平台的构建需要做哪些准备

按照大数据处理的流程，分为数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现和应用。以下是链家网的案例，采用Hadoop集群建立BI和报表平台，以及采用业务员自助分析和数据挖掘、数据分析人员借用大数据平台的集群运算能力挖掘数据的双模式业务。

除此之外，更传统的企业对于大数据平台的应用也是基于以上的流程。

引用某大数据平台建设的案例，该机构是国家性研究机构，建立大数据平台主要收集市场数据，出台国家级的研究性报告，用于辅助市场决策。

从建设的及流程开始讲起吧，算是提供一个方法论。

第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。

第二步就是数据的抓取、处理激毕和分析并自动化生成系列产品报告，实现目标是解放生产力御盯。把业务人员从采集、整理、处理数据的体力劳动中解放出来，集中精力于市场深度分析研究、模型建立镇铅和。本质上还是数据整合，不同地方是数据自动采集，并依据构建的模型。技术选型：FineReport+FineBI+Python+Kettle(ETL工具)+SQLServer。

第三步是数据挖掘，目标是构建行业模型和行业计量模型实现科学决策。

依托一期、二期整合的数据和大数据，接下来将构建大数据能力，提供标准化的服务能力。但粮油的分析模型、行业积累模型，是一种因素模型、经验模型，一定程度上依赖于分析师对市场的看法，这个模型分析结果需要分析师经验和直觉来判断，技术上要到位，所以这里通过帆软报表FineReport和商业智能FineBI的结果,从数据报表、数据分析、数据挖掘三个层次，把数据转化为信息把数据转化为信息，使得业务人员能够利用这些信息，辅助决策，这就是商业智能主要解决的问题。无论在哪个层次，核心目标就是“把数据转化为信息”。

❷ 金融大数据平台应该如何搭建及应用是否有金融案例可以借鉴的

金融大数据平台的搭建和应用是两个部分，对于金融大数据平台来说，这两个部分都很重要。所以以下的部分我们从大数据平台和银行可以分析哪些指标这两个角度来阐述。

一、大数据平台

大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：

1.一个客户

客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表

2.做了一笔交易

交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。

3.使用哪个账户

账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表

4.通过什么渠道

渠道主题：

渠道属性、维度、限额组成宽表

5.涉及哪类业务&产品

产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表

三、案例

鉴于篇幅问题，此处可以参考这篇文章：

华夏银行：大数据技术服务业务需求，实现销售高速增长

❸ 智慧农业大数据可视化管控平台建设方案

不可否认，说起大数据在金融税务等领域的表现确实是更加亮眼一些。目前也开始向医疗、制造业、能源等方面倾斜。烂帆而农业似乎鲜有耳闻有落地的项目。但其实，国家近年来也一直在推动和扶持农业大数据的发展。而大数据也实实在在会给传统农业带来翻天覆地的变革和变化。

1、监管更加透明公开

农业行业是具有时间属性和空间属性的行业，因此跟农业相关的数据呈现的状态是多而繁杂，其中它还贯穿了农业的整个产业链。包括：播种过程的种子、农药、化肥、气象、环境饥此雹、土壤、作物等，运输过程的农产品加工、市场经营、物流、农业的交易等。这样长线的流程下来，如果没有公开透明的监管很容易在中间环节出现纰漏和问题，大数扒哪据使得这个过程更加的公开并被监督。

2、使得农业更加高效

我们都知道大数据的诞生解决了很多问题，其中最明显的是要降低成本提高效率。通过农业产业链的快速整合，从育种等前端科学的研发应用速度，生产到产品端的流程的高效化，区域供需匹配的高效化，减少信息流和物流在不必要的环节打转，实现信息流和物流的高速匹配！提高效率是一个从上至下渗入内部的重要目的。

3、让决策更加及时智能

农业大数据会使得农业更加智能化！通过科技、自然、生产、消费、价格、信息等海量农业信息数据的挖掘，可以大大提高农业生产的智能化程度，未来农民将不会为种什么发愁、不会为怎么种发愁、不会为市场销路发愁，通过对消费市场的把控，生产高度订单化，生产的时候就已经卖出了，政府管理的决策也将智能化，而且政府管理应用的空间也越来越小，因为可以通过企业的商业行为或者各种公共平台来实现政府管理的部分功能，加强农业生产的有序性。

4、追溯及问责

关注农产品的物流可以进一步的防止疾病、减少环境污染和农作商可增加利益。物流的发达使农产品的供应链也越来越长，这让农作商对农产品的跟踪和把控的越来越紧张。大数据的介入让农作商能更加快捷、更加方便的提高运营质量和检测质量。同时，可以通过大数据分析技术和基因组工具来检测和发现以事物为传播载体的病菌传播规律，进而减少疾病。

亿信华辰作为一家专业的大数据方案提供商，已经为100多个细分行业提供成功的方案并覆盖智能数据产品全生命周期，农业方面的也有不少。云南省粮食局的省级粮食信息管理云平台就是其中一个例子，为实现省、市、县的物资储备和粮食的产量的趋势掌控分析，实现年趋势分析、流通总览、仓储管理仓储基础建设使用情况、仓储仓容的投资情况，粮食的购销与库存的实时监测，在供求的平衡和交易情况做出智慧分析，神州良实助力云南省粮食局搭建粮食和物资储备可视化平台，帮助云南省粮食局实现一站式全局掌控信息驾驶舱。

另外，亿信华辰为贵州农委打造的脱贫攻坚统计监测系统也是一个很好的例子，1、数据采集：建立扶贫数据采集系统；2、数据整合：完成扶贫大数据整合工作；3、大数据分析：建立扶贫大数据分析平台。面向政府决策、产业发展和公众服务，通过统一的农业产业脱贫攻坚大数据平台，支撑政府与企业、上级与下级、省内与省外数据的共享交换、整合关联及业务功能协作融合。

❹ 大数据技术平台建设实践

[2015年技术沙龙分享]

因工作内容需要，在2010年初公司规划要建设大数据基础平台，以解决公司多业务多系统支持的混乱局面。因为有之前SNS平台的建设经验，深知一个“平台”的建设不是一个简单的项目，需要投入大量的人力、时间、资源，需要有良好的架构设计能力以及大数据技术的实践储备，是一个持续建设的过程，同时对一个中小企业而言，面临着“大”数据的处稿消伏理挑战。

一句话定义
互联网信息采集挖掘服务
扩展定义
互联网在线智能计算平台，面向公司内部产品研发和运营团队、第三方应用开发商及独立开发者，在研发政府、媒体、企业、财经、网站等领域的应用时，提供信息、情报、知识、行为、运算等方面的关键支持；

平台整体分为4大部分，同时也成立了4个团队，数据采集、数据存储、数据挖掘、数据接口。

问题1： 实时数据在处理过程有延时，时效性不高，业务要求数据处理的及时性在秒级响应
问题2：批处理数据方式效率不高，mfs本质还是文件遍历的方式，无法并行计算
问题3：关联数据的存储和分析

主要做了两个改动：

（1）加入分布式的消息中间件MQ
实键携时系统原来的轮循模式改为发布订阅模式
解耦流式数据处理和 批数据处理模式
（2）引入分桥孝布式存储以及并行计算Hadoop生态体系
存储规模增大，写入速度更高
批处理采用MapRece并行计算方式大幅提升历史数据效率

随着业界的技术发展以及公司业务的持续性发展，大数据平台也逐步引入了更多的开源技术体系

（1）技术方面

（2）业务方面

大数据平台的建设需要成熟的技术团队和公司大量成本的投入，在平台的建设过程中从业务发展、成本投入、技术方案上需要综合考虑，建议在有强烈的业务驱动力下再去投入，公司在平台的建设过程遇中到的各种技术问题很多，包括文中设计的整体架构随着业务的发展仍然面临着新的问题，后续再逐步分享。

❺ 大数据应用平台开发是什么，有哪些公司

在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大版数据分析与权应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。

大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发，与场景有密切的关系。