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大數(shù)據(jù)平臺建站_如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)線上招生運(yùn)營策略 王浩 最后更新于:2022年11月25日 10:40:00 8 1193
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大數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)在非常火熱的一項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),在各行各業(yè)的應(yīng)用幾乎都在進(jìn)行,無論是購物、交通、醫(yī)療等等,大數(shù)據(jù)分析無處不在,通過大數(shù)據(jù)分析來更好的了解人們的喜好、行為習(xí)慣等,從而讓一些系統(tǒng)軟件更好的提供服務(wù)。

很多的公司都想要搭建自己的大數(shù)據(jù)平臺,搭建大數(shù)據(jù)分析平臺是需要很多步驟的,需要有專業(yè)的技術(shù)人員來進(jìn)行完成,下面就一起了解一下吧!

大數(shù)據(jù)平臺建站_如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺 大數(shù)據(jù)分析方法 網(wǎng)校運(yùn)營 第1張

一、什么是大數(shù)據(jù)分析平臺

大數(shù)據(jù)分析平臺是一種后端服務(wù),將多種渠道收集到的數(shù)據(jù)源進(jìn)行接入,數(shù)據(jù)分析平臺內(nèi)部的模型,會對拿到的數(shù)據(jù)按照某種行為規(guī)范進(jìn)行分類與匹配,同時根據(jù)相應(yīng)的標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測,例如需要推薦什么商品、用戶的年齡大概是多少、用戶是性別等等之類的信息,這些都可以極大的幫助到軟件系統(tǒng)更好的服務(wù)到大數(shù)據(jù)分析平臺。

二、數(shù)據(jù)源接入

搭建大數(shù)據(jù)分析平臺的第一步就是數(shù)據(jù)源接入,沒有數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析平臺就毫無意義,數(shù)據(jù)本身就是價值,只有擁有數(shù)據(jù)才有可能創(chuàng)造更多的價值。

例如在用戶購物的場景中,大數(shù)據(jù)分析平臺會拿到用戶的歷史瀏覽記錄、各頁面的停留時長、用戶的購買記錄,通過這些信息就平臺就可以根據(jù)已經(jīng)訓(xùn)練好的模型,來預(yù)測你的購買喜好,從而進(jìn)行有針對性的推薦。

數(shù)據(jù)源的類型可以有很多,可以是符合某種規(guī)范的excel表格、可以是JSON數(shù)據(jù)、可以是字符串?dāng)?shù)據(jù)等等,這需要根據(jù)后端服務(wù)的情況具體來確定。

三、數(shù)據(jù)整合

數(shù)據(jù)整合很好理解,其實(shí)就是數(shù)據(jù)規(guī)范化,大數(shù)據(jù)平臺在進(jìn)行分析的時候,所接受的數(shù)據(jù)是具有某種特點(diǎn)規(guī)范的,而多渠道數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)很多時候都不符合這種規(guī)范,這時候就需要后端服務(wù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化,進(jìn)行清洗、脫敏、轉(zhuǎn)換等一系列的操作。

四、模型訓(xùn)練

具有現(xiàn)成的規(guī)范的數(shù)據(jù)后,就可以進(jìn)行分析模型的訓(xùn)練了,在實(shí)際應(yīng)用中,輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過分析得出某個結(jié)果,中間的分析就是模型進(jìn)行的,而模型的分析準(zhǔn)確率很大程度上就取決于訓(xùn)練的效果,模型訓(xùn)練就是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,不斷的進(jìn)行分析后和正確結(jié)果對比,然后進(jìn)行模型修正,最終就可以拿到一個分析正確率比較高的模型。

五、數(shù)據(jù)分析

模型訓(xùn)練完成就可以進(jìn)行實(shí)際的應(yīng)用了,可以將接入的數(shù)據(jù)源信息給到模型,然后讓其進(jìn)行分析,并最終產(chǎn)出結(jié)果,模型的訓(xùn)練并不是很難的一個事情,對于數(shù)據(jù)分析來說,最關(guān)鍵的一環(huán)就是大量的數(shù)據(jù)從哪里得到,只要能得到大量的正確的數(shù)據(jù),就可以進(jìn)行模型訓(xùn)練,也才可以進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用過程中,需要有一個前端與后端對接的過程,前端需要將用戶的很多行為信息進(jìn)行捕獲,然后通過后端接口傳遞到后端的數(shù)據(jù)中心,但需要對用戶進(jìn)行推薦的時候,模型就可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的用戶行為信息,進(jìn)行分析從而得出結(jié)果。

六、大數(shù)據(jù)分析平臺的安全

大數(shù)據(jù)分析實(shí)際上一直受到很多人的關(guān)注與討論,一方面很多時候大數(shù)據(jù)實(shí)際上對某個人的隱私有所侵害,大數(shù)據(jù)通過分析得到了很多個人不想讓企業(yè)知道的內(nèi)容。

如果這些信息再被惡意攻擊所竊取,可以說是對用戶非常大的傷害,因此需要有非??煽康陌踩雷o(hù)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行安全防護(hù),確保數(shù)據(jù)的安全。


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大數(shù)據(jù)分析平臺是企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的重要工具,它能夠幫助企業(yè)收集、存儲、處理和分析大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。然而,搭建一個大數(shù)據(jù)分析平臺并不是一件容易的事情,需要考慮多個方面的問題。
選擇合適的技術(shù)和工具。大數(shù)據(jù)分析平臺通常包括數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和分析等多個組件。
設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型是大數(shù)據(jù)分析平臺的基礎(chǔ),它定義了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和關(guān)系。
進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。一旦收集和存儲了數(shù)據(jù),就可以使用各種分析工具和技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。同時,還需要使用數(shù)據(jù)可視化工具將分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)出來,以便更好地理解和利用數(shù)據(jù)。
總之,搭建一個大數(shù)據(jù)分析平臺需要綜合考慮多個方面的問題,包括需求分析、技術(shù)選型、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析等。
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大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)競爭的重要資源。對于培訓(xùn)機(jī)構(gòu)而言,如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化運(yùn)營、提高教學(xué)質(zhì)量、增強(qiáng)學(xué)員滿意度,是擺在面前的一大課題。云朵課堂作為一款功能強(qiáng)大的在線教育解決方案,不僅提供線上教學(xué)和管理功能,還具備完善的數(shù)據(jù)分析平臺,助力培訓(xùn)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
云朵課堂可以收集學(xué)員的學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)進(jìn)度、成績等多維度數(shù)據(jù),幫助培訓(xùn)機(jī)構(gòu)全面了解學(xué)員的學(xué)習(xí)情況。云朵課堂將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表的形式展示,直觀易懂,便于您快速了解數(shù)據(jù)情況,做出決策。云朵課堂采用先進(jìn)的技術(shù)和嚴(yán)格的權(quán)限管理,確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性,讓培訓(xùn)機(jī)構(gòu)放心使用。云朵課堂提供全方位的技術(shù)支持和售后服務(wù),解決培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在使用過程中遇到的問題,確保培訓(xùn)機(jī)構(gòu)順利搭建和使用數(shù)據(jù)分析平臺。
贊同 0 0 發(fā)布于 5個月前 (05-20) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站-如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺
搭建大數(shù)據(jù)分析平臺的一般步驟如下:
架構(gòu)設(shè)計(jì):首先需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)來源,設(shè)計(jì)平臺的整體架構(gòu),包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和展示等環(huán)節(jié)。
數(shù)據(jù)采集:搭建數(shù)據(jù)平臺需要收集大量數(shù)據(jù),包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)庫、文件、日志等,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括圖片、視頻、音頻、社交媒體等。采集方式包括手動輸入、API接口、爬蟲、日志監(jiān)控等。
數(shù)據(jù)存儲:選擇合適的存儲方案來存儲采集到的數(shù)據(jù)。常用的存儲方案有HDFS、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫等。
數(shù)據(jù)處理:對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合,以滿足分析需求。數(shù)據(jù)處理可以采用MapReduce、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架。
數(shù)據(jù)分析:使用數(shù)據(jù)分析工具和算法對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。常用的數(shù)據(jù)分析工具有Hadoop、Spark、R、Python等。
數(shù)據(jù)展示:將分析結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn),以便用戶更直觀地理解和使用。常用的數(shù)據(jù)展示工具有Tableau、Power BI、Echarts等。
系統(tǒng)運(yùn)維:建立系統(tǒng)監(jiān)控和運(yùn)維機(jī)制,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。常用的運(yùn)維工具有Zabbix、Nagios、ELK等。
此外,搭建大數(shù)據(jù)平臺還需要考慮硬件設(shè)備的選擇和部署、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的優(yōu)化、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等方面。
贊同 0 0 發(fā)布于 1年前 (2023-06-13) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站
大數(shù)據(jù)平臺建站主要包括以下幾個步驟:
1、確定需求和目標(biāo):在開始建站之前,需要明確大數(shù)據(jù)平臺的需求和目標(biāo),包括需要處理的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)來源、處理方式等,以及需要實(shí)現(xiàn)的功能和性能要求等。
2、設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu):在明確需求和目標(biāo)之后,需要根據(jù)需求和目標(biāo)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu),包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和可視化等模塊的設(shè)計(jì),并確定系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)、存儲架構(gòu)、處理架構(gòu)等。
3、選擇技術(shù)和工具:在確定系統(tǒng)架構(gòu)之后,需要根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)選擇合適的技術(shù)和工具,如Hadoop、Spark、Kafka、Hive、HBase等,以及可視化工具如Tableau、PowerBI等。
4、數(shù)據(jù)采集和處理:根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)和選擇的技術(shù)和工具,進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理,包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸約等。
5、數(shù)據(jù)存儲和管理:根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)和選擇的技術(shù)和工具,進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲和管理,包括選擇合適的存儲方案、建立數(shù)據(jù)倉庫、進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等。
6、數(shù)據(jù)分析和挖掘:根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)和選擇的技術(shù)和工具,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘,包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練等。
7、數(shù)據(jù)可視化和展示:根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)和選擇的技術(shù)和工具,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和展示,包括設(shè)計(jì)可視化界面、制作報(bào)表、生成圖表等。
8、測試和優(yōu)化:在完成以上步驟后,需要進(jìn)行系統(tǒng)測試和優(yōu)化,包括性能測試、穩(wěn)定性測試、安全性測試等,以及對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整,提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
贊同 0 0 發(fā)布于 1年前 (2023-06-09) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站_如何搭建大數(shù)據(jù)分析平臺
搭建大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備以下環(huán)境和技術(shù):
分布式存儲系統(tǒng):如Hadoop、HBase等,用于存儲大量數(shù)據(jù)。
分布式計(jì)算引擎:如Spark、Flink等,用于對大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。
數(shù)據(jù)可視化工具:如Tableau、Power BI等,用于將數(shù)據(jù)可視化展示。
數(shù)據(jù)庫:如MySQL、PostgreSQL等,用于存儲數(shù)據(jù)中間結(jié)果和元數(shù)據(jù)。
服務(wù)器和集群管理工具:如Ansible、Puppet等,用于管理服務(wù)器和集群。
下面是搭建大數(shù)據(jù)分析平臺的步驟:
確定需求和目標(biāo),包括數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理方式、數(shù)據(jù)存儲方式、數(shù)據(jù)可視化需求等。
準(zhǔn)備服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,包括硬件設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒉僮飨到y(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)安全等。
安裝分布式存儲系統(tǒng),如Hadoop、HBase等,并配置相關(guān)參數(shù),如數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)壓縮等。
安裝分布式計(jì)算引擎,如Spark、Flink等,并配置相關(guān)參數(shù),如任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理等。
安裝數(shù)據(jù)可視化工具,如Tableau、Power BI等,并配置相關(guān)參數(shù),如數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)連接等。
安裝數(shù)據(jù)庫,如MySQL、PostgreSQL等,并配置相關(guān)參數(shù),如用戶權(quán)限、備份恢復(fù)等。
集成服務(wù)器和集群管理工具,如Ansible、Puppet等,用于管理服務(wù)器和集群。
開發(fā)數(shù)據(jù)分析程序,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析等。
部署數(shù)據(jù)分析程序,并進(jìn)行測試和優(yōu)化,確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果正確和高效。
運(yùn)行數(shù)據(jù)分析程序,并使用數(shù)據(jù)可視化工具展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
總的來說,搭建大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備一定的技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn),需要根據(jù)實(shí)際需求和目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)整,同時還需要進(jìn)行測試和優(yōu)化,確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果正確和高效。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-04-18) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站
我們進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)+時代,無論是生活還是工作都離不開互聯(lián)網(wǎng)平臺,說到互聯(lián)網(wǎng),就不得不提到大數(shù)據(jù)分析,很多企業(yè)依靠大數(shù)據(jù)分析,可以獲得更加便捷的工作方式,更快捷地獲取客戶,今天本文介紹的就是大數(shù)據(jù)平臺建站的相關(guān)內(nèi)容。
一、企業(yè)為什么要進(jìn)行大數(shù)據(jù)建站
1、工作對互聯(lián)網(wǎng)的依賴性加強(qiáng)
現(xiàn)在都提倡線上辦公,企業(yè)在辦公的過程中,必然會產(chǎn)生各種數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的數(shù)量是龐大的,管理分析也是一項(xiàng)非常繁瑣的工作,如果系統(tǒng)能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,不光可以節(jié)約工作時間,分析結(jié)果也會對后續(xù)的工作有很好的參考意義。
2、衡量員工的工作
如果員工的工作內(nèi)容都通過數(shù)據(jù)展示出來,企業(yè)就可以有更強(qiáng)有力的考核依據(jù),對員工進(jìn)行管理,讓員工之間形成良性競爭。
二、大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)該如何搭建
1、明確搭建需求
首先要清楚,進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺建站是為了從數(shù)據(jù)分析結(jié)果中得出有效信息,具體是哪些信息,需要企業(yè)提前了解,也就是要明確需求。
2、選擇合適的大數(shù)據(jù)分析平臺
市面上主流的大數(shù)據(jù)分析平臺有不同的側(cè)重點(diǎn),涉及到的組件也非常多,企業(yè)在進(jìn)行建站的過程中,需要將這些組件有機(jī)地結(jié)合起來。
3、開展數(shù)據(jù)規(guī)劃
建立一個詳細(xì)的完整的架構(gòu),并且將可操作和可落地的部分拆解出來。
4、明確各部門分工
各個部門需要擁有明確的分工,確定不同的層級,確立項(xiàng)目執(zhí)行小組,根據(jù)需求具體執(zhí)行建站工作。
5、進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析與挖掘
建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng)后,系統(tǒng)會在互聯(lián)網(wǎng)海量的數(shù)據(jù)中捕捉到對企業(yè)有用的數(shù)據(jù),進(jìn)行分類匯總,生成可視化報(bào)表,給出企業(yè)想要的參考結(jié)果。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-01-19) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺建站
面對大量的數(shù)據(jù),如何進(jìn)行分析成為了一個大難題,得到有價值的數(shù)據(jù)一直是企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn),大數(shù)據(jù)平臺就能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行整合,完成海量數(shù)據(jù)挖掘的工作。在此之前,還需要了解清楚怎么進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺建站。下面就來看看大數(shù)據(jù)平臺建站的步驟。
1、操作系統(tǒng)的選擇
操作系統(tǒng)一般使用開源版本的RedHat。Centos或者Debian作為底層的構(gòu)建平臺,并且要根據(jù)要在大數(shù)據(jù)平臺上構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析工具所支持的系統(tǒng)來選擇正確版本的操作系統(tǒng)。
2、構(gòu)建Hadoop集群
Hadoop作為開發(fā)和運(yùn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的軟件平臺,在大量廉價計(jì)算機(jī)組成的集群中實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算。Hadoop框架中的核心設(shè)計(jì)是HDFS。
HDFS是一個高度容錯的系統(tǒng),適合部署在廉價的機(jī)器上,可以提供高數(shù)據(jù)訪問,適合有大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。MapReduce是一組可以從海量數(shù)據(jù)中提取出來的數(shù)據(jù)。
返回結(jié)果集的編程模型。
在生產(chǎn)實(shí)踐中,Hadoop非常適合大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,適合服務(wù)于數(shù)千到數(shù)萬臺大型服務(wù)器的集群運(yùn)行,支持PB級存儲容量。
3、選擇數(shù)據(jù)訪問和預(yù)處理工具
面對各種來源的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)訪問就是把這些零散的數(shù)據(jù)整合起來,綜合分析。數(shù)據(jù)訪問主要包括文件日志訪問、數(shù)據(jù)庫日志訪問、關(guān)系數(shù)據(jù)庫訪問和應(yīng)用程序訪問。
常用的數(shù)據(jù)訪問工具有Flume、Logstash、NDC(網(wǎng)易數(shù)據(jù)運(yùn)河系統(tǒng))和sqoop。對于實(shí)時性要求較高的業(yè)務(wù)場景,如社交網(wǎng)站、新聞等存在的數(shù)據(jù)信息流需要快速處理和反饋。然后開源Strom,Spark streaming等,這些都可以用于數(shù)據(jù)訪問。
搭建成熟的大數(shù)據(jù)平臺不是簡單的工作,需要考慮的因素有很多,大家可以參照相關(guān)步驟進(jìn)行搭建。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-01-13) 評論
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大數(shù)據(jù)平臺搭建_大數(shù)據(jù)平臺搭建教程
大數(shù)據(jù)平臺搭建教程是什么?大數(shù)據(jù)平臺是將當(dāng)前主流的的大數(shù)據(jù)處理框架和工具進(jìn)行集成,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析。 大型企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析技術(shù)平臺涉及的組件很多,如何將它們有機(jī)地結(jié)合發(fā)展起來,完成海量信息數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)復(fù)雜的工作。
在搭建大數(shù)據(jù)平臺之前,我們需要了解業(yè)務(wù)需求場景和用戶需求,以及我們需要通過大數(shù)據(jù)分析平臺獲得哪些有價值的信息,需要訪問哪些數(shù)據(jù)。 根據(jù)場景業(yè)務(wù)需求定義大數(shù)據(jù)平臺的基本功能,確定平臺建設(shè)使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。
大數(shù)據(jù)分析平臺一般從底層到頂層分為三個部分: 數(shù)據(jù)層、大數(shù)據(jù)采集與存儲、數(shù)據(jù)分析與顯示。
1、數(shù)據(jù)層,針對不同管理控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)可以通過進(jìn)行相關(guān)研究現(xiàn)狀分析,制定一個系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息采集范圍與目標(biāo),收集各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),將各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)人員進(jìn)行有效整合,為大數(shù)據(jù)的分析解決問題提供支撐。
2、大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與存儲旨在為各類異構(gòu)數(shù)據(jù)技術(shù)研制適配接口,與其他各系統(tǒng)對接,并為數(shù)據(jù)發(fā)展提供適配、轉(zhuǎn)換、存儲等基本經(jīng)濟(jì)管理服務(wù)功能,基本操作步驟主要包括:
①數(shù)據(jù)進(jìn)行抽?。横槍Υ髷?shù)據(jù)分析平臺發(fā)展需要通過采集的各類信息數(shù)據(jù),分別開發(fā)自適應(yīng)接口。
②數(shù)據(jù)預(yù)處理: 為了使大數(shù)據(jù)分析平臺更容易處理,并使數(shù)據(jù)存儲機(jī)制更具可伸縮性和容錯性,你需要根據(jù)相關(guān)性將數(shù)據(jù)組合成文本格式,作為一個存儲下來的文件。
③數(shù)據(jù)存儲: 為了提高數(shù)據(jù)存儲的可擴(kuò)展性和容錯性,采用主流的大數(shù)據(jù)框架,以文本形式存儲各種數(shù)據(jù),并按照相應(yīng)的規(guī)則存儲數(shù)據(jù),這樣每天都可以保存一套完整的數(shù)據(jù)文件,形成數(shù)據(jù)倉庫。
3、數(shù)據(jù)信息技術(shù)進(jìn)行分析和展示是核心企業(yè)發(fā)展業(yè)務(wù)層,通過調(diào)查研究數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)會計(jì)報(bào)表管理工具,根據(jù)市場需求情況制定多樣的,針對性的數(shù)據(jù)報(bào)表。
系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有安全性高、易于擴(kuò)展、能夠支持各種主流開發(fā)語言、并提供豐富的接口等特點(diǎn)。支持結(jié)構(gòu)化存儲和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲以及應(yīng)用程序。通過建立 iot 應(yīng)用,對物資管理、人員管理、安全管理等方面提供了有力的支持,提高了管理質(zhì)量,同時積累了大量的管理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。
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