农业大数据架构图

❶ 【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～

❷ 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。

❸ 农业大数据的建立平台

为了不断推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，进一步推动智慧农业 的建设进程，需要全面及时掌握农业的发展动态，这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术，建设一个农业大数据分析应用平台---农业大数据平台来支撑。
在技术上，该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术，建设具有高效性，先进性，开放性的商务智能项目。结构上，该平台应具有良好的可配置性，满足资源、业务流程的变化。同时随着业务的发展，业务量的增加，系统也应该具有良好的应用及性能的扩展。 （1）实现数据库的交互；
（2）根据农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；
（3）数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用；
（4）实现农业大数据分析人员的交流平台 （1）通过平台的建设，汇集各方资源，构建农业领域特色的大数据研究中心；
（2）通过数据整合，采集和加工处理，建设中国第一个专业的农业数据资源中心；
（3）依托农业大数据相关技术，包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台；
（4）通过分析应用平台，进行成果发布，形成农业领域专业研究的权威成果发布平台，服务于高校和政府，涉农企业，社会公众等。

❹ 什么是农业大数据分析系统

农业大数据

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

农业大数据技术

如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。

根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。

随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农业向现代农业的转型，助力我国农业信息化和农业现代化的融合。

❺ 大数据平台架构如何进行 包括哪些方面

【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?

1、事务使用：

其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

2、数据集成：

指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

3、数据存储：

指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

4、数据同享层：

表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web
API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

5、数据剖析层：

剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

6、数据展现：

结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。

7、数据访问：

这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。

关于大数据平台架构内容，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。

❻ 全国有多少家企业在做农业大数据平台

农业大数据是也来分为很多源类型，但是无论是什么类型，都会涉及到信息采集这一块。因为大数据就是对于数据的抓取和挖掘。我就简单聊聊信息采集吧。

信息采集系统的主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 如下图所示：

信息采集系统除了可以处理远程网页外，还可以处理本地网页、远程或本地的文本文件。

信息采集系统主要用于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销，农业等领域。

❼ 农业大数据类型有哪些农业大数据主要包含了哪些内容

根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业内生产、农业市场和农容业管理等领域。
（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
（2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。目前，广西慧云信息所做的农业大数据就是主要是在种植方面，其智慧农业云平台可以自动采集农田数据以及实时视频，通过云端发送到用户手机上，用户可以直观快速准确了解农田情况，为农业生产带来了便利与高效。
（3）农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。
（4）农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。

❽ 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。