大数据团队架构图

㈠ 【科普】企业中，大数据部门的常见组成

在IT公司里，大数据部门的成员，一般可分为4种：（以房子为例）

先用一张图，帮助大家理解一下～～
出道题目，我们公司的大数据部门，目前有这些岗位，你能一一推测出他们的所在位置吗？
【数据应用工程师】、【数据可视化工程师】、【数据可视化设计师】、【数据平台工程师】、【算法工程师】、【数据分析师】

建房子地基（埋在地下）的那群人
他们就是 平台组/架构组 的那群人，他们负责搭建一套大数据的平台架构体系。一般你肉眼看不到他们的产出，但是当某一堵墙壁歪了的时候，或者你进屋打水但水龙头却流不出来水的时候，你就会意识到他们工作的重要性。
平台组的常见发展路径 ：
平台初期，很多公司会用自己的服务器搭一个 私有集群 ，将数据维护起来，开始构建数据平台的第一步。这个，也是原始的大数据平台。（当然，现在有很多公司也是直接上云服务器）
当平台进入高速发展期，考虑到不断扩充的数据量和服务器的维护成本上升，很多公司会迁移平台到 云服务 上，比如阿里云，华为云。云服务的选择要解决的是选择平台所提供的服务，成本，数据通道的维护。【我们公司目前正处于这一阶段，选择了云服务。当前，经过考量也正在由阿里云迁移到华为云】
还有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，或者是考虑到敏感数据的安全问题（当然，私有集群也不是百分百安全），然后又开始往 私有集群 迁移。这时候，鉴于数据规模，你大概需要一个靠谱的团队，设计网络布局、设计运维规范、架设监控、建立机房，值班团队走起7*24小时随时准备出台。
至此，产生了平台组，真的大数据平台来了 。

建屋子（砌墙盖瓦）的那群人 ：
应用组 的那群人，他们负责建设各类系统/应用。他们搬砖砌墙，建好房子，还要铺设各类管道线路，把地基里面的数据抽出来，放在房子里，让用户们推开门就可以享用。
应用组，有哪些应用？ ：
这块不太好讲。不过，为了尽量让大家看懂，用 从大到小的思路 尝试下：
在整个社会层面，大数据已应用于各行各业，比如：金融行业/地产行业/零售行业/医疗行业/农业/物流行业/城市管理等等……有哪一个行业，可以脱离数据而生存？有哪一个行业可以不依赖数据而发展？
那么，在一个企业中，数据必然是无法避免的会应用到，不管是1个员工的皮包公司，还是10万员工的跨国集团。so，我们来讲讲具体有哪些应用呢？
一般而言，数据应用分为3类：分别是面向企业内部， 面向企业外部以及面向用户这三种。

这里，鉴于今天的主题，我们只讲 面向企业内部 的大数据应用。
进入正题了：
企业内部产品中，可以从2个角度来看待具体有哪些应用：

策略类 的方向较多，常见的有：

这些有时候会有部分或全部不划在大数据部门下面，但都需要比较规范的数据基础，以及着重与利用数据分析调整产品策略。

做企业内部的大数据应用产品，常常有些心酸的地方：

屋子里面的人 ：
产品组 的那群人，主要是一群产品经理（我们公司，目前就半个，由一个分析师兼职着，所以，我们公司没有产品组哦），负责数据类的应用产品设计。他们和上面建房子的工程师们，是紧密的团队关系。鉴于上面对数据应用产品已做了很多阐述，关于他们工作产出的应用具体有哪些，这里就不再赘述。
讲一讲， 数据产品经理 的从业人员得有几个素质：

屋子外面的人 ：
分析组 的那群人，一般会有3类：数据分析师、算法工程师 （类似数据挖掘） 、数据科学家 （我们公司没有） 。他们工作的日常：为你提取一份EXCEL数据、制作一张报表数据、用算法模型分析一个问题、训练出一套算法模型等等工作，但不局限于此。
他们常常需要与各个部门打交道，接待很多业务的数据需求，与业务关系紧密。在一些公司，分析组不一定都设置在大数据部门下，他们可能分散在不同的业务部门，为各自部门服务。但是，他们终究也是需要从大数据平台来获取所需的业务数据，做分析处理，得到相关结论～
据我所知，我们公司的业务部门，（好像）也是有自己的分析人员。
简单概括一下这些职位的特点：
【数据分析师】
业务线，负责通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。
【算法工程师】/【数据挖掘工程师】
偏技术线，负责通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。
【数据科学家】
数据科学家是使用专业知识构建机器学习模型，再以此做出预测并对关键业务问题进行解答的专家。数据科学家仍然需要对数据进行清洗、分析以及可视化处理，这一点和数据分析师是一致的。不过数据科学家在专业技能方面有者更深的研究，涉猎范围也更广，同时他们也能够对机器学习模型进行训练与优化。

至此，整篇文章，已经讲差不多了。
最后总结下，本质上，围绕房子的这4拨人，做的是同一件事情： 提供数据服务 。

完结～

㈡ 大数据系统架构

转： https://www.sohu.com/a/227887005_487103

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：

总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
传统大数据架构

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构

Unifield架构

总结
以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。

㈢ 大数据架构流程图

大数据管理数据处理过程图

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。

平台数据架构流程图

标准大数据平台架构,标准大数据平台架构,大数据平台架构,数据仓库,数据集市,大数据平台层级结构,数据挖掘,举报,包含该模版的分享。数据架构设计(数据架构组) 概述 总体描述 相对于业务架构和应用架构,数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。

产品体验结构流程图

产品的功能结构图,产品功能结构图,产品主要流程图,产品的核心流程,我们继续围绕着得到app的核心流程探究。还原产品,产品结构、核心流程体验、核心页面体验的情况,而不仅仅是界面表层；从产品视角、用户视角来分析,而不是自我感觉，撰写报告,推出报告。产品体验从产品现状、目标用户及场景、关键功能体验

程序流程图

程序流程图又称程序框图，是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。程序框图的设计是在处理流程图的基础上，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。

软件开发周期

软件生命周期(Software Life Cycle,SLC)是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期。软件生命周期内有问题定义、可行性分析、总体描述、系统设计、编码、调试和测试、验收与运行、维护升级到废弃等阶段一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段

软件测试流程鱼骨图

软件测试流程: 需求分析，制订测试计划，设计测试用例与编写，实施测试，提交缺陷报告，生成测试总结和报告。软件测试按照研发阶段一般分为5个部分：单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、验收测试。根据设计用例的方法不同,黑盒测试包括等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等。

云平台整体架构图

云计算的体系结构由5部分组成,分别为应用层,平台层,资源层,用户访问层和管理层,云计算的本质是通过网络提供服务,所以其体系结构以服务为核心。公认的云架构是划分为基础设施层、平台层和软件服务层三个层次的。

项目管理九大体系

项目管理思维导图包括项目采购管理、项目成本核算、时间管理等关于项目管理的九大体系。项目管理十大领域:进度、成本、质量、范围等4个核心领域,风险、沟通、采购、人力资源、干系人等5个辅助领域,1个整体领域。

产品经理项目管理思维导图

思维导图可以帮助产品经理梳理多而乱的产品思路，也可以帮助产品经理进行需求管理、产品分析等。产品经理会使用思维导图来对产品的思路进行一个有效的分析，梳理产品逻辑，然后再画原型图。一个优秀的产品经理，不仅仅是会画原型，写需求文档，更重要的是做出用户满意的产品。

项目规划时间轴流程图

项目规划时间轴流程图,对一个项目从开始到竣工的整个过程进行总结归纳。时间线图,又叫时间轴图,能以历史进程为载体,将过往的重要事项或者里程碑,标注在轴线上,并加以说明。它的作用是能够可视化内容,以图文的形式呈现出来。时间轴是一种表达事物发展进程的可视化图示,被许多商业管理人士所使用。

㈣ 什么是数字政务的核心资源和支撑

我国电子政务经过二十年的建设，各个部门都建立了众多信息系统，积累了丰厚的数据资源。但是各部门独自建设的模式，也出现了严重的“信息孤岛”、重复投资、重硬轻软、信息资源开放共享不够、信息安全挑战突出等问题，制约了政府开展社会治理、服务民生、发展产业经济的步伐。
2021 年 3 月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中“加快数字发展建设数字中国”单设篇章，将其战略地位提到前所未有的高度，对“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”进行了全面战略部署。
01 了解政务大数据
数字政府是一种新型的政府运行模式，它以新一代信息技术为支撑，通过网络化、数字化、平台化、智慧化的推进方式与实施路径，促进实体政府虚拟化形成的一种组织架构分布式、政务运行一张网、公共服务无纸化、社会治理精准化的新型政府形态。

而大数据是助力数字政府的核心力量：

大数据汇集了来自各个领域的、丰富的数据资源，打破了部门的“藩篱”，使得各个部门可以站在全局层面观察和思考问题，调动更广泛的资源解决问题，从而实现更加便捷的服务、更科学的决策、更精准的治理。
大数据思维将改变传统的工作模式，各个政府部门都要建立“用数据说话，用数据决策，用数据咐坦管理，用数据创新”的新型运行机制，从定性管理向定量管理转变，由粗放管理向精准化管理转变。
大数据与业务的融合将发展出创新的业务模式，例如：基于大数据优化城市布局、基于大数据的风险预警等，特别是基于大数据的人工智能技术，将来会极大地革新政务的运行体系。
政务大数据平台采集来自政府部门、社会机构、互联网等的视频、感知设备、社交媒体、定位信息等信息资源，对多源异构的数据进行处理，为城市级的跨部门、跨系统、跨业务的联动提供大数据应用环境，并为政府与社会信息资源的融合创新、政民互动提供技术支撑，推动电子政务升级为“智慧政务”，形成以透彻感知、快速反应、精细管理、科学决策、业务联动、主动服务为特征的新型政务运行模式。

政务大数据总体逻辑图

02 大数据平台总体规划
政务大数据架构总体分为数据资源、基础支撑平台、数据中台三部分。

数据资源包括对公安、民政、应急等委办局的各类数据对接.
基础平台依托各类大数据组件构建数据治理平台以及智能搜索、智能标签、预警平台、知识图谱、区块链平台、物联感知平台等数据智能分析引擎。
数据中台基于基础支撑平台，构建政务大数据资源池，沉淀政务的基础库、主题库、专题库、要素检索库、标签库、预警库，并通过数据服务、共享交换支撑上层应用及政府各部门业务建设。
政务大数据总体架构图

03基础支撑平台建设
1.数据治理平台

数据治理平台深度封装数据汇聚、数据开发、数据治理、数据服务以及数据资产运营能力，构建政务数据中衡坦桐台的数据资产化体系和资产服务化体系，解决政务数据存、通、治、用的问题，提升数据应用效率和数据资产价值。

2.智能搜索

基于全文检索引擎搭建支持PB级别的一站式智能搜索平台，可将城市部件等政务数据入库，通过平台内置的语义理解、分词器、空间算法等，帮助政府快速搭建数据搜索服务，提供包括语义搜索、一键搜索、批量搜索、递进搜索、空间搜索等强大、高性能的搜索能力。

3.智能标签

智能标签提供一站式可视化操作界面，将结构化数据变为价值密度更高的标签数据，以实体为中心构建整个标签体系，通过平台的存储计算能力进而为智慧政务应用提供人员画像、企业画像、推荐服务、群组分析等能力。

4.预警平台

预警平台主要用于规则组合实现专家规则定义，根据不信困同的规则预警模型组合，关联不同的事件、人口、智能感知设备等数据，定义处理数据之间的关联关系，设置数据警告阈值，达到智能预警。例如智慧城市中的渣土车预警、水浸点预警、工地安全帽佩戴预警。

5.区块链平台

区块链平台基于开源底链技术实现灵活的账本管理，基于清晰的模块设计，构建了稳定、健壮的区块系统。封装区块链技术不可篡改、不可伪造的的特性，适用于电子证照、司法取证、合约管理等场景。

6.物联感知平台

物联感知平台提供物联感知设备的全生命周期管理，构建多维、全面、实时的设备信息、监控和数据处理体系。例如对智慧灯杆、摄像头、环境监测设备等城市感知部件的对接，支持十多种主流物联协议接入以及定制协议快速适配。借助强大的规则引擎在线进行规则配置，动态创建规则任务，构建全方位的物联感知平台。

04 政务数据资源汇聚
政务大数据平台需要汇聚多源异构的数据资源，可对省、市、区、部门部门多层级的各类数据进行汇聚，也可对社会互联网数据进行汇聚。

例如：来自公安、民政、工商等部门的人口、法人等结构化数据，来自交通部门的车辆视频监控等非结构化数据，来自互联网的社交网页等等，数据汇聚针对各种数据类型提供了汇聚适配器，覆盖了关系型数据库、文档、图片、音频、视频、网页、Json、xml等各种类型数据；

另外，针对数据实时性的差异性要求，提供了离线数据汇聚、实时数据汇聚、流数据汇聚等方式，从而实现统一汇聚各类数据资源。

政务数据资源汇聚图

05 政务大数据资源池建设
数据资源池核心数据来源主要来自于政府各委办局数据及省市级共享交换平台回流数据，包括各政务部门如公安、市监、城管、住建等政务服务部门的共享数据。

通过数据采集，将数据来源中各部门的数据通过共享交换、采集沉淀到数据资源池的原始库。对数据进行清洗整合，对原始库中的数据进行数据标准化处理，包括提取、清洗转换、关联、比对、标识和分发，建立形成基础库。

同时根据政务各业务领域的数据需求，治理形成主题库、专题库、要素检索库、标签库、预警库等资源库，构建政府核心数据资产，以支撑政府服务部门各类业务应用的开展。

政务数据资源池

1.基础库

以数据资源整合为基础，以数据共享开放为重点，以分析应用服务为核心，以体制机制创新为保障，统筹建设，统一标准，汇聚分散在各政务部门、各企事业单位的各类数据资源，融合形成人口、法人、地址、事件、物联网感知五大公共基础数据信息，为一网统管、一网共治、一网协同、一站直通的建设，提供数据支撑。进一步建设完善全面的数据链条，打破信息孤岛，实现“横向到边，纵向到底”全方位立体化的数据资源的共享服务。

2.主题库

以城市大数据为基础，围绕经济民生、城市建设与安全、生态环境等主题构建不同专业领域的专题分析应用，构建民生服务、城市建设、公共安全、城市环境、经济发展等主题库，深度挖掘城市运行状态变迁中的知识，用数据分析和仿真预测为城市管理者提供决策支持。通过持续的经验积累和知识沉淀，使得数据分析决策模型的预测能力和精准度逐步提高。

3.专题库

结合基础库、主题库的内容以及数据的采集情况，开展专题库建设，对数据进行更加深入的挖掘，针对特定事项进行特定的深入分析、形成基于专题的详细指标体系，如重大活动安保专题库、重大节日专题库、重大事件专题库、城市宜居专题库。

4.要素检索库

依托数字底座能力，赋能政务大屏可视化应用，并结合地图联动提供数据全要素展示。将政务数据资源中具有位置属性的要素数据导入全文检索引擎，包括城市部件、建筑信息、应急资源、安全资源和服务资源等信息。利用数据检索为上层应用提供区域范围检索、数据模糊检索等能力，赋能一网统管地图可以快速渲染相关要素数据。

5.标签库

标签库依托城市事件标签引擎提供建模能力，基于汇聚治的各类政务数据，重点围绕人口基础库、事件基础库、企业基础库数据提取各类实体的基本属性、业务特征，通过对实体进行标签运算，构建人口标签库、事件标签库及企业标签库，从而为后续在政务应用中构建企业画像、事件画像、企业画像等数据挖掘和业务分析提供数据支撑。

6.指标库

城市运行生命体征指标体系根据城市规模及管理的需求，从经济、政治、文化、社会、生态、公共安全、交通等领域将城市数字化，实现对城市的标准量化定义。围绕不同业务场景需求，以服务多部门多业务需求为目标，总结提炼出城市特征指标，为城市精细管理和科学决策提供“说明书”。

7.预警库

预警库依托城市事件预警引擎能力，以分布式方式采集来自于电子政务网络的实时事件、感知设备和告警事件数据。结合政府各部门业务需求构建预警规则，通过智能的关联分析比对后，快速定位预警事件的来源，准确判定预警事件类型及风险等级，集中汇总辖区整体安全风险预警信息。有效支撑用户发觉高风险安全事件，进而触发安全事件处理流程，督促相关责任人快速解决问题和故障。

06 政务数据共享交换
数据的共享交换实现了对政府各部门的数据赋能，更好的解决各部门的业务难点问题，全面提升政府运行效能。基于数据资源管理平台，以统一门户为交互入口，依托资产目录、数据需求与数据服务，实现向各政务部门提供一站式数据共享服务。

数据共享交换架构图

07 项目案例
1.某市城市运行管理中枢项目

某市城市运行管理中枢，集“运行监测、预测预警、协同联动、决策支持、指挥调度”五大功能于一体，融合汇聚经济运行、应急管理、城市管理、营商环境、民生服务等全域城市治理数据，建成24大主题应用场景，推动城市运行管理更加科学化、精细化、智能化。

2.某区智慧城市项目

某区智慧城市打造“令行禁止、有呼必应”综合指挥调度平台。以党建为总引领、令行禁止为总目标，有呼必应为总机制，实现企业项目共建、城市管理共治、政务服务共享。

3.某市一网统管项目

某市一网统管平台基于对城市要素的全面感知和智能研判，从人口、交通、环境、经济、事件等多个维度，构建主题场景，透过场景数据直观感受城市运行状态，构筑领导驾驶舱，实现一屏观全貌。

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全域数据一体化构建① | 数据治理平台

数据资产管理体系理论支撑

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6.4w人表态
不是
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杠
说实话，我觉得日本这个国家真的很不怎么和平，除了军事上的安保外，其余的都是为了自己的利益，没有什么好意思说的
我
确实挺核平的
秀
和好不可能造成我国3500万同胞死亡
欣
日本爱好和平的那一天，天下的狗就不叫了。
纯
天生的强盗，物资不发达，从明朝就开始骚扰我国边境，烧杀抢掠，争夺物资
懒
我去尼玛的日本，打小日本老子第一个上
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为什么！为什么！还有百分之十一说它和平和平😡😡😡😡😡😡😡😡
柔
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㈤ 如何构建企业大数据应用研发体系

一、数据基础平台
基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。
很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。
做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

六、战略分析与决策
战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。
有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。
建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。
在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。