大数据平台架构 大数据平台架构设计考试

大数据产业层次由低到高

数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层——原始数据层、数据仓库、数据应用层。

大数据平台架构 大数据平台架构设计考试

大数据平台架构 大数据平台架构设计考试

1、原始数据层，也叫ODS（Operational Data Store）层，一般由基础日志数据、业务线上库和其他来源数据获得。数据仓库的数据来自对ODS层的数据经过ETL（抽取Extra，转化Transfer，装载Load）处理。

3、数据应用层主要用于处理消费数据仓库的数据大数据采集。5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）

大数据运维师都需要掌握哪些技术？

大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。南邵ja课程培训发现通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天我们就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。 大数据本质是：数据挖掘深度和应用广用来进行数据分析和数据挖掘。如有帮助请采纳，手机则点击右上角的满意，谢谢！！度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。

大数据三大学习方向：大数据开发师、大数大数据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。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等据架构师、大数据运维师

大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

数据中台是不是大数据平台？

用阿里巴巴研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

数据中台和大数据平台本身也没有可比性，数据中台是逻辑概念，是个可以帮助企业组织架构战略升级的方式，数据中台的建立既可以通过大数据平台来实现，也可以通过关系库来实现

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。

数据中台作为中台的核心平台之一，最简单的数据中台肯恩是数据仓库，是将传统数据仓库扩展到企业级所有数据的更大领域，对这些数据进行数据采集、数据建模、数据服务，并提供给前端开展不同维度的数据应用。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。对企业而言，大数据主要涵盖与企业所处行业相关的竞争环境、盈利模式、业务模式、客户消费模式等一系列内外部经营相关的信息流，是来自于企业外部的数据。

数据中台可以助推大数据落地，基于中台架构，大数据可以和业务数据、财务数据结合在一起，循着轻量级、场景化、实时性、自动化、智能化的方向，共同赋能企业业务发展。

目前市场上已经有很多中小型公司数据中台的搭建商。如果公司人数不到10人的话。可以使用百宝云的免费版数据中台。没必要跟风大型企业。

不是的猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。

数据中台不仅是一个程序或工具，还是一个综合部门，可以为整个组织的各种系统、软件、流程和需求提供数据资产管理和服务。大数据意义上的数据中台系统架构是ELT框架。可以随时从数据中台提取所需的原始数据，并根据上层应用程序的需求进行建模和分析。其次，数据中台旨在合并企业的所有数据，消除数据孤岛，以及数据格式不一致的情况。

大数据的核心技术有哪些

6.大数据创新方

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。 大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

数据规约：是指在限度保持数据原貌的基础上，限度精简数据量，以得到较小数据集的作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。 三、大数据存储

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

1、基于MPP架构的新型数据库集群

采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，数据中台，解决的是企业数据的“存”、“通”、“用”的难题，帮助企业实现连接数据孤岛。在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的选择。

2、基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

3、大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的、存储设备、作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

四、大数据分析挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

1、可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。

具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

2、数据挖掘算法

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

3、预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来，为采取措施提供依据。

4、语义引擎

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的作，提高用户互联网搜索体验。

指对数据全生命周期的每个阶段（、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、、预警等作，以提高数据质量的一系列管理活动。

大数据开发涉及到的关键技术：

大数据采集技术 大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

大数据预处理技术 大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等作。

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

大数据分析及挖掘技术

大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

大数据展示技术

在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。

非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说

Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析

并行计算(MPP Computing)

Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算再指定计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应

列存储 (Column-Based)

Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能

益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术

大数据（big data），IT行业术语，是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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

什么是旅游大数据平台

大数据处理技术

旅业有行业广、 规模大、 移动性强的特点, 因此更加依赖大数据。 当前, 旅游业也在 “新常态” 下迎来了升级的挑战和变革的机遇, 新常态对于一般的经 济部门是经济速度放慢、人均 GDP 增速减小,很多传统行业在调整结构,但新 常态对旅业却是2、数据存储：速度加快的。 旅游大数据的解决之道, 在于整合国内多途径 的大数据源, 形成旅游大数据生态, 为国内旅游业提供大数据解决方案, 促进旅 游业的转型升级。

总之就是离不开写 SQL ...

未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案

大数据技术平台有哪些?

然后从这些数据源采集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。

百度指数、、百度商情、纽扣数据、百度推广、360大数据平台、易车2.指数、高德地图、移动观测台、艾瑞网。

大数据时代背景、大数据定义、特征、数据结构、度量价值、数据管理与技术、大数据科学和工程研究方向、大数据生态系统

大数据信息是大量高速，且多变的借助大数据工具及相关技术可针对不同的行为特征的用户进行针对性的营销。目前主流的十佳权威大数据分析平台主要有阿里巴巴、百度、腾讯、高德开放平台、鹿豹座大数据研究院、友盟、华为云服务、浪潮、神州融、海康威视。

比如Ja，大数据不需要太深的Ja技术，所以有点基础就可以了，其次是Linux，大数据基本是在这个平台上运行的，所以对于这个平台需要一定的掌握才行。

1、 数据库&数据平台类，星环。专注于Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环将Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为所有企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。

2、 大数据存储硬件类，浪潮。浪潮是很老牌的IT公司，在大数据方面一直稳扎稳打研究存储，在大数据存储方面国内领先。3、 云端大数据，阿里巴巴。这个不多说，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。

4、数据应用方面，帆软、海云数据。

大数据平台有哪些优势?

4.大数据数据整合、交换和交易

1、横向扩展 大数据技能呈现之初所要解决的问题就是数据存储与计算，近年来跟着数据量发生速度越来越快，传统渠道存储与计算才能遇到瓶颈，而大数据渠道是分布式架构，理论上是能够无限扩展的，所以其能更好的适应年代的开展。

内存计算

2、资源6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）同享 企业经过运用单一集群，能够化零为整，整合一切可用资源，并一致对外提供一切的才能，能够完成细粒度的资源调度机制。而且只需维护一个集群，降低运维本钱。

3、数据同享 运用单一存储架构，能够将企业内部一切数据会集在一个集群中，便利进行各种事务数据的整合运用，从而充分利用大数据技能全量数据剖析的优势。

4、服务同享 经过一致服务架构，可将一套一致服务设计规则应用到一切的服务完成上，例如一张表数据能够以文件方式同享也能以接口方式接口进行同享，咱们进行一致之后各个部门能够以相同办法进行调用运用，避免烟囱式架构，直接削减重复开发本钱。

5、安全保证 经过一致安全架构，在单一集群架构基础上完成细粒度的资源阻隔，对不同人员进行不同程度的授权。

大数据是干什么的！

计算机编码能力

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

你可以看下大数据公司里面的数据中台是怎么定义的。像WakeData的数据中台是包含了大数据、流计算、数据接入、数据开发、数据治理平台，还有一个机器学习平台。

在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

一、大数据工程师做什么？

因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

找出过去的特征

大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去的特征。

预测未来可能发生的事情

通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

3.

找出化的结果

根据不同企业的业务性质，大简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

二、需要具备的能力

数学及统计学相关的背景

3.

对特定应用领域或行业的知识

在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

1 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）

2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，影响开发效率）

3 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）

4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）

7 数据处理

7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和点有点重复了）

7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）

8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大数据平台开发（偏Ja方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）

10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和资源，都是基于宽表层查询出业务数据）

11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

大数据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，是需要新处理模式才能具有更

大数据管理理论框架与生态系统

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎数据中台比大数据更深入一些，可以助推大数据落地。可以对大数据进行汇总、分析、处理，并可以将大数据快速变现。数据中台是在大数据发展的基础上的有效的数据处理方式。它可以将销售数据作用于公司管理，全面掌控公司各项业务。所以，很多大公司不惜花血本都想搭建一个适合自己的数据中台。，已被广泛用于数据存储。

2.大数据战略与商业模式变革

国内外大数据战略和大数据应用的商业模式变革

大数据平台架构体系自上而下包括基础设施、数据采集、数据存储、数据处理、数据可视化、大数据应用、运维和数据安全

大数据平台整合、大数据与存储、大数据与网络、大数据与虚拟化技术整合、大数据环境的数据整合、大数据交换和数据交易

5.大数据管理和治理

大数据流程管理、大数据事务管理、大数据技术管理以及基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。大数据质量管理阐述

大数据创新理论指标体系、大数据创新重要环节和大数据创新实践

为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台?

因为大数据对于大企业来说很是重要，可以解决很多事

大数据时代是未来的趋势，为了适应发展，必须建立，这样才能够生存下去。

1.

何为大数据

过去，大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，其大小超出了常用软件工具在可容忍的时间内捕获、管理和处理数据的能力。一个更能达成共识的定义就是：大数据代表的信息资产的特点是具有非常庞大的数量，产生的速度非常快以及数据的多样性，这些特点决定了需要特定的技术和分析方法来实现其价值的转化。因此，其实近期“大数据”已经很少用来指数据集的大小了，现在更倾向于指人们使用预测分析、用户行为分析或某些其他高级的数据分析方法，从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。

这也是为什么企业们纷纷想搭建大数据分析平台的原因。每天企业的内部运营支撑系统和外部与客户的交互系统都能产生大量的数据，如何利用这些数据向企业内部和外部企业客户提供具有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案已经成为企业的重要的无形资产。根据企业量身定做的大数据分析平台，可为企业提供报表工具、分析工具、结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务；企业的管理人员、业务分析人员等也可以通过web、手机或者其他移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

何为大数据分析平台？

首先，层的是各种各样的数据源。当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。

下一阶段是数据的处理和分析，包括从数据分析人员从原始数据中分析出来的一些拓展信息，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，分析预测等。

一层，是可视化和展示各个不同分析算法处理过的结果。这个步骤包括从预先计算汇总的结果中读取和用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。

大数据分析平台的应用

如果我们现在要为一间规模庞大的金融构建大数据分析平台，这个金融的基本现状为其商城已经建立面向整个零售业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向零售的管理分析应用；并且开展了供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。但是该仍然存在一些问题，它的商城数据仓库积累的数据没有充分的利用，缺乏面向整个金融的统一、完整的数据视图，以及缺乏支撑金融日常业务运转的风险评估体系和客户的360度视图，客户行为分析和预测无法实现。

那么，想而知，对于这个目前建设基础数据平台和BI应用是未来一段时间的重点。通过数据平台和BI应用建设，他们可以搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测分析，并为各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。下图为该的大数据分析平台的效果图，可视为最终的建设目标。

大数据平台可以提高人们的认知能力，是发展的必然产物。大数据平台可以使各地区之间的关联性已经越来越强，打破数据行业堡垒，引入外部数据源、进行多源数据汇聚融合，依靠大数据平台得到的大数据分析结果将一定程度上纠正过去人们对事物片面的认识，给人们带来全新的认知

大数据平台就是旨在为计算机世界提供一个尽可能全局的、综合的视图。利用大数据平台帮助我们发现事物间的关联性，多个角度去看待问题，辅助我们做出正确的决策，并推测出整个形式的发展趋势和结果，辅助用户决策，从而实现更大的商业价值。

大数据意味着有很多的优势，在做出服务回应的时候更准确

因为有大平台数据才能发展大数据存储及管理技术下去

有了自己的大数据平台当然就好挣钱了呀

搭建大数据平台已经成为大势所趋

大数据产品和服务体系涵盖哪些方面

数据分析层:5、数据质量管理分析函数比较好理解，就是各种数学函2、数据仓库的主要功能是以ODS层数据为基础，通过逻辑加工产出数据仓库主题表。数据仓库又细分为基础层、主题层和数据集市。 ODS层的特性较着重于查询，变动性大； 数据仓库通常为企业层级，用来解决及时性、临时性的问题 ； 数据集市则较偏向解决特定业务的问题，部分采用维度模型。数，比如K-means分析，聚类，RMF模型等等。6.数据呈现:结果呈现的方式其实就是数据可视化。这里建议用敏捷BI。与传统BI不同，它可以通过简单的拖拽生成报表，学习成本低。7.数据访问:这个相对简单，取决于您使用什么方法来查看这些数据。图中的例子是因为B/S架构，可视化结果毕竟是通过浏览器访问的。关于大数据平台架构的内容，我就介绍到这里吧。我想知道你是否知道一些关于它的情况。未来大数据对发展的巨大影响，一定会决定未来的发展趋势，所以有想法的考生要抓紧时间去学。