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大数据平台简介随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，越来越多的数据被产生并存储在各个地方。
这些数据来源涉及个人信息、企业数据、社交媒体内容、传感器数据等等。
如何有效地分析和利用这些海量数据，成为了许多组织和企业面临的挑战。
为了解决这一问题，大数据平台应运而生。
大数据平台是一个集成了大数据处理工具和技术的综合系统，旨在帮助企业和组织处理、分析和利用大规模的数据集。
它通过收集、存储、处理和可视化数据，实现对数据的深入挖掘和分析，为用户提供有价值的信息和见解。
大数据平台通常由以下几个主要组成部分构成：1. 数据采集大数据平台需要从各个数据源收集数据，包括传感器、社交媒体、企业数据和公共数据库等。
这些数据来源多样化且容量庞大，因此平台需要具备高效的数据采集能力，能够实时、批量或周期性地获取数据。
2. 数据存储大数据平台需要提供一个稳定可靠、容量庞大的数据存储系统。
传统的关系型数据库已经不能满足大数据存储需求，因此大数据平台通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库来存储数据。
3. 数据处理大数据处理是大数据平台的核心功能之一。
平台需要提供分布式计算和处理能力，以支持对大规模数据的处理和分析。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark和Flink等。
4. 数据分析和挖掘大数据平台不仅需要提供数据处理功能，还需要提供数据分析和挖掘的能力。
平台应该支持各种分析算法和模型，以帮助用户从海量数据中发现隐藏在其中的规律和关联性。
5. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助他们更好地理解数据。
大数据平台通常提供各种数据可视化工具和组件，使用户能够通过图表、地图、仪表盘等形式直观地呈现数据。
大数据平台的应用场景十分广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在金融领域，大数据平台可以帮助银行和保险公司实现风险评估和欺诈检测；在电子商务领域，大数据平台可以帮助企业进行营销和推荐系统的优化；在医疗保健领域，大数据平台可以帮助医生和保健机构提供更有效的诊断和治疗方案。
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。
对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。
大数据产品及服务能力一、引言本文档旨在介绍我们公司的大数据产品及服务能力，包括产品概述、技术架构、功能特性、应用案例、服务支持等方面的内容。
通过阅读本文档，您可以全面了解我们公司在大数据领域的能力和优势。
二、产品概述本章节将详细介绍我们公司的大数据产品，包括产品名称、主要功能、适用场景等内容。
我们的大数据产品旨在帮助客户更好地管理和利用海量数据，实现数据驱动的业务决策和创新。
2.1 产品名称我们的大数据产品名称为，是一款功能强大的大数据管理和分析平台。
2.2 主要功能我们的大数据产品具备以下核心功能：- 数据采集：支持从多种数据源获取数据，并进行实时或批量的数据采集。
- 数据存储：提供稳定可靠的数据存储方案，支持多种存储引擎，如Hadoop、HBase等。
- 数据处理：支持海量数据的处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
- 数据可视化：提供丰富的数据可视化工具，将数据以图表、报表等形式展示，便于用户分析和决策。
- 数据安全和隐私保护：采用严格的安全措施，保护用户的数据安全和隐私。
2.3 适用场景我们的大数据产品适用于各行各业的企业和组织，特别适合以下场景：- 电商平台：帮助电商平台进行用户行为分析、销售预测等，提升运营效果。
- 金融机构：支持金融机构进行风险评估、反欺诈等，提高业务运营的安全性和效率。
- 制造业：协助制造业企业进行生产线优化、质量控制等，提升企业的生产效率和产品质量。
三、技术架构本章节将介绍我们大数据产品的技术架构，包括系统组成，数据处理流程等。
3.1 系统组成我们的大数据产品由以下几个核心组件组成：- 数据采集组件：负责从不同数据源采集数据，并进行清洗和预处理。
- 数据存储组件：提供数据存储和管理的功能，支持分布式存储和高可用性。
- 数据处理组件：包括数据分析、数据挖掘、机器学习等功能，支持批量和实时处理。
- 数据可视化组件：提供直观的数据可视化界面，方便用户进行数据分析和展示。
一、应用背景法律实证研究方法作为法学研究方法论体系中的重要方法之一，已经被越来越多的研究者所使用和关注。
但落到操作层面，研究者想采用实证研究方法，依然要面临不少障碍：●数据采集难：可得的公开数据越来越多，但如何采集下来●变量设计难：变量基于理论假设和样本观察而获得，但如何通过大样本观察●数据处理难：基于本课题设计了研究变量，但如何在大样本中高精度地提取●数据分析难：统计模型及工具的使用对法学背景研究者有一定困难●持续跟踪难：研究阶段性结束后，研究数据还会持续更新，如何跟踪和对照鉴于以上诸多问题，北京法意科技有限公司（以下简称“法意科技”）历经十几年的技术研究和数据积累，推出的“法学大数据分析平台”，旨在为研究者提供数据采集、数据建模、数据处理、数据模型扩展、数据统计分析、数据可视化应用等全套科研助手服务，解决科研人员在课题研究过程中研究方法认识选用不足、数据收集整理耗时费力、组织管理困难等障碍，真正将研究人员从大量的资料整理和统计工作中解放出来，有效支撑了法律实证研究科研服务。
二、产品介绍“法学大数据分析平台”（以下简称“平台”）是面向法学院校、相关科研机构、政法行业开发的集课题资源汇总、数据统计分析、科研成果发布等于一体的科研互联网工具和服务平台，聚焦法学科研的数据应用。
平台具有10大优势：1.数据全从各种正规渠道全面收录裁判文书案例数据，案例样本超3000万，数据权威。
2.变量多基础变量高达2000项。
3.质量好样本经过严格的去重处理，每个变量的精准度经过专门的质量体系控制平均准确率达到95%。
4.更新快作为2003年就开始进行案例数据库的研发商，对数据的更新有一套成熟的运行体系。
5.检索强支持3种检索模式，既有满足搜索引擎式的快速检索模式，也有满足开放式组合检索模式，检索逻辑包含与、或、非等20种，且支持“条件组”的组合检索逻辑。
6.支持自定义课题管理支持对课题样本数据进行检索和剔除，精细化筛选数据样本。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
大数据分析平台总体架构方案1.数据采集层：该层负责从各个数据源收集原始数据，并进行数据清洗和预处理。
数据源可以包括传感器设备、网站日志、社交媒体等。
在数据清洗和预处理过程中，可以对数据进行去噪、过滤、转换等操作，确保数据的质量和准确性。
2.数据存储层：该层负责存储清洗和预处理后的数据。
可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等存储技术来存储数据。
数据存储层需要保证数据的可靠性、高效性和可扩展性。
3.数据计算层：该层负责对存储在数据存储层的数据进行计算和分析。
可以使用批处理、流处理、图计算等技术来进行数据处理。
具体的计算和分析过程包括数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
4.数据可视化层：该层负责将计算和分析的结果以可视化的形式展示给用户。
可以使用各种可视化工具和技术来实现数据可视化，如图表、报表、仪表盘等。
数据可视化层可以帮助用户更直观地理解和分析数据。
5.安全和管理层：该层负责保护数据的安全性和保密性，包括数据的加密、权限控制和访问控制等。
同时还可以对数据进行备份、灾难恢复和性能监控等管理操作，确保数据平台的稳定和可靠。
6.接口和集成层：该层负责与其他系统和应用进行接口和集成。
可以提供API接口和数据交换协议，使得其他系统和应用能够与大数据分析平台进行数据交互。
此外，还可以集成各种数据源和数据工具，方便用户的数据分析和处理。
以上是一个典型的大数据分析平台总体架构方案。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。
同时，还需要考虑性能、可靠性、可扩展性和成本等方面的因素来选择和设计相应的技术和架构。
大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。
数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。
下面将详细介绍这两个功能架构。
一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。
1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。
数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。
通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。
这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。
3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。
常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。
数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。
4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。
通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。
此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。
数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。
1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。
数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。
2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。
清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。
3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。
智慧交通让城市更美好智慧交通大数据融合平台Smart transportation planning and design plan Intelligent transportation products and services01 产品背景02 产品理念03 产品介绍04 案例展示01群众层面/出行问题打车难乘车难找物难换乘难投诉难很多难政府层面/管理问题协调难监管难考核难决策难指挥（调度）难企业层面/经营问题优化管理提升服务提效增收1.智慧引领2.立体互联4.安全保障3.响应及时让审批更便捷、监管更严格、服务更优质，推动交通运输“放管服”改革向纵深发展，推动交通强国建设取得更大成效。
在新的起点上深化交通运输“放管服”改革，关键是转变政府职能，坚持不懈推动“牵一发而动全身”的重点领域和关键环节改革攻坚。
——交通运输部某领导——国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》政策背景02●产品理念01 系统规划，靠前布局，立足当下，紧贴实际02 系统建设，应当量体裁衣，避免削足适履03 系统建设，应当注重顶层设计，充分考虑系统的成长性05 系统化建设，应当建好，管好，维护好，运营好●价值意义补足行业监管短板强化行业监管力量提升行业服务水平满足群众出行需求，满足行业治理需求031基础设施设备服务全景AR I 车载设备·全景AR—AR实景标签、低点相机的“画中画”无死角覆盖所见即所得，高标准、高性能、高水平，满足目标全画幅、无死角监控，远程操控。
·车载终端系统（外采）车载终端是车辆监控管理系统的前端设备，一般隐秘地安装在各种车辆内，车载终端设备主要由车载视频服务器、LCD触摸屏、外接摄像机、通话手柄、汽车防盗器等各种外接设备组成。
实时跟踪轨迹查询油耗管理报表统计2大数据中心建设数据接入 I 数据治理 I 数据可视化应用横向集成公安交警、市政、旅游、气象等数据信息资源。
纵向搭建交通局、运管、公管、港航、铁路、航空、质监、执法大队之间的信息交换平台建立数据标准 多源数据统一管理 数据归类 数据存储维修公交汽车站铁路民航驾培出租物流园区 货运管理港航管理实现信息整合，行业监管全覆盖交通局领导可通过手机随时随地掌握现场情况应急的时候信息都在“掌握” 之中各部门共享视频资源，节约城市建设投资，提高工作效率视频综合管理平台将所有系统交通视频接入到到一个平台，实现一套软件，综合管理。
大数据服务平台功能简介随着科技的不断发展，大数据已经成为了各行各业的重要资源和支撑。
为了更好地利用和管理大数据，大数据服务平台应运而生。
大数据服务平台是一种基于云计算和大数据技术的集成平台，提供各种数据处理、存储和分析功能。
本文将介绍大数据服务平台的功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
一、数据采集大数据服务平台提供了多种数据采集方式，包括离线批量采集和实时流式采集。
离线批量采集通过定时任务或者手动调度，将源系统中的数据导入到大数据服务平台。
实时流式采集则可以通过各种数据源接入，实时获取数据并进行处理和存储。
大数据服务平台支持多种数据格式的采集，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
二、数据存储大数据服务平台提供了强大的数据存储能力，可以满足不同规模和需求的数据存储。
常见的数据存储方式包括分布式文件系统和分布式数据库。
分布式文件系统可以将数据按照分布式存储的方式进行存储，提高了数据的可靠性和可扩展性。
分布式数据库则可以将数据以表的形式进行存储，支持高并发的数据读写操作。
大数据服务平台还支持数据加密和数据备份等功能，保证数据的安全和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了强大的数据处理能力，支持各种数据处理任务的执行。
平台提供了图计算、机器学习、数据挖掘等数据处理框架和算法，用户可以根据自己的需求选择合适的算法进行数据处理。
平台还支持分布式计算，可以将任务拆分成多个子任务并行执行，提高了数据处理的效率。
此外，大数据服务平台还提供了任务调度和监控功能，方便用户管理和监控数据处理任务的执行情况。
四、数据分析大数据服务平台提供了丰富的数据分析功能，帮助用户深入挖掘数据的价值。
平台提供了多种数据可视化工具和报表生成工具，可以将数据以图表的形式展示出来，帮助用户更直观地了解数据。
平台还支持数据挖掘和机器学习算法的应用，可以根据数据进行模型训练和预测分析。
大数据服务平台还支持数据权限管理和数据分享等功能，方便用户进行数据交流和共享。
大数据处理平台的系统架构及其技术细节随着信息技术的迅猛发展，企业乃至国家的数字化转型已经成为当今互联网领域最为热门的话题之一。
而在这一背景下，大数据处理平台的兴起成为了企业数据处理以及智能化应用的核心。
所谓大数据就是指数据量大、速度快、种类繁多、价值密度低等特征的数据，大数据处理平台是能够快速处理海量、异构和分散的数据的技术平台，它通常具备高度自动化和灵活性，提供强大的数据抽取、清洗、分析、建模、可视化等数据处理工具。
本文旨在介绍大数据处理平台的系统架构及其技术细节，主要从以下几个方面进行深入的讲解。
一、大数据处理平台的基本架构大数据处理平台主要分为以下四层架构：1.数据源层该层主要涵盖数据的采集、存储管理和访问。
数据采集：大数据处理平台的基础是数据的采集，数据可以从文件、数据库、社交平台、网站、移动端、物联网设备、传感器等各种数据源获取。
数据存储：大规模数据存储是大数据平台的核心部分之一，常见的数据存储方式包括分布式文件系统Hadoop HDFS、NoSQL数据库等。
数据访问：为了方便用户对数据的访问，需要建立方便、快速的数据访问渠道，如基于RESTful API的数据服务。
2.数据处理层该层主要涵盖数据预处理、数据分析和数据挖掘等，是整个平台最为核心的一层。
数据预处理：大数据预处理主要通过数据清洗、去噪、标准化、格式转换、数据集成等手段对海量数据进行预处理，以保证后续分析的准确性和效率。
数据分析：基于大数据平台的数据分析不仅是数据分析的工具，同时也是商业智能的应用。
分析主要应用在数据挖掘、数据建模、数据统计分析、数据可视化等方面。
数据挖掘：大数据挖掘成为了平台一个非常关键的部分。
通过机器学习、数据挖掘算法、深度学习等手段对海量数据进行探索极其重要。
3.数据集成层该层主要是对来自不同数据源的数据进行归并、整合和处理的过程。
数据归并：由于来自不同数据源的数据类型和格式不同，为了进行更好的数据分析需调权衡对这些数据进行归并，整合形成相同的格式。
计费模式发布时间全新推出营销方式按Saas服务和接口调用方式计费2017/5/17\按咨询报告和接口调用方式计费按Paas服务、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费按咨询报告和接口调用方式计费按Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按报告内容和频次计费2015/11/272015/11/27以测试、体验式营销切入按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接按查询调用的记录条数、第三方建模和接口调用方式计费2018/1/112018/1/112018/1/112015/11/272015/11/27\中国电信大数据合作2017年3月1日，与国家旅游2017年6月15日，中国电信了战略合作协议，成立城市来大数据合作提供支持。
2017年7月10日，浙江托普战略合作框架协议。
双方将等领域展开深度合作。
2017年7月14日，中国电信疗大数据及相关产业互联网2017年8月30日，中国电信署战略合作协议，旅游大数发布了《2017上半年中国自2018年1月15日，深圳和而立战略合作框架协议,充分信在互联网络、云计算、大2018年6月29日，中设设计观”交通大数据创新研究与2018年7月16日，贵阳货车在云计算贵州信息园代表双在云计算贵州信息园代表双“物联网”领域开展深度合2018年11月26日，吉利控股方将在企业信息化建设、车作等领域合作，共同构建智2018年12月2日，买化塑与大数据研究、用户研究、用中国联通大数据合作案例2017年8月，腾讯作为重要战略投资人参与联通混改。
2017年8月4日，中国联合网络通信集团与中国工商银数据、技术等各项资源，共同开拓大数据、物联网等金融”的新生态。
2017年9月16日，基于联通的通信行为抓取能力和腾讯骗等大数据安全产品，在诈骗信息拦截等方面取得显2017年9月25日，中国银联与中国联通在北京签署了大2017年9月26日，为拓展中国市场，现代汽车集团与联集团首个海外大数据中心。
大数据平台产品体系介绍全面透视大数据平台的架构、能力与价值数据采集分析与挖掘可视化计算与存储•ETL •ESB•爬虫•Kafka•消息中间件•HDFS•Hbase•Hive•MapReduce•MPP•Spark Stream•Hadoop•人工智能•实时分析•离线分析•流式分析•Quick BI•UI 可视化平台•DX关联分析系统•DE根因分析系统基于大数据基础服务提供用户大数据采集、存储、计算能力；通过分析平台实现轻BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。
大数据产品体系大数据平台产品架构大数据平台特点领先技术创新⚫专业实验室提供业界领先技术支撑⚫内嵌业界领先的分析技术和模型开放易集成⚫架构开放，支持构建应用百花齐放的局面⚫预置更加智能化/自动化的专项应用⚫自研系列产品，易提供定制工具，快速响应需求行业借鉴⚫商业模式洞察，创新模式快速响应⚫业界资源汇聚整合，行业经验共享安全可靠⚫专业的大数据平台建设和维护能力⚫电信级安全标准要求，保障系统数据安全低成本⚫X86化的计算云，存储云，缓解IOE 扩容带来的成本压力⚫集中化的采集、处理，解决烟囱式系统的冗余浪费BIG Data25%20%大数据交换汇集平台◆ETL、ESB、爬虫、Kafka、消息中间件原始数据源数据采集交换区大数据存储分散、种类多样化，时效性差异大多种技术手段，平台化系统，快速部署，统一监控管理为大数据应用提供全兼容数据存储任务流程调度操作控制流程控制转换流程数据抽取数据加载数据转换调度操作控制子任务Pyspider（互联网爬虫）Spark Streaming + kafka（流数据）大数据交换汇集ETL丰富的E T L构件库E T L界面及效果提高开发效率缩短周期➢图形化界面创建数据采集转换、抽取、清洗作业；➢支持智能采集；丰富的数据交换功能➢支持多种数据库、实时接口及库表交换、文件交换；➢支持全量、增量方式的数据捕捉方式；实现复杂数据处理➢零编码的数据处理产品;➢零编码图形化拖拽方式，完成数据抽取、转化、清洗设计；支持多种存储架构➢支持hadoop、Mpp、传统数仓多层次安全机制保障➢支持分级分域授权、三员分离；➢支持通道安全，支持SSL传输通道加密功能；➢支持数据加密，支持国密算法；➢支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能；E T L 的监控管理单一业务的任务详情图形化展示任务执行日志任务运行情况变化曲线全方位洞察一项任务执行定义指定任务的报警规则定制指定任务的报警渠道指定报警信息的接收者根据需要控制告警规则的启用与关闭告警帮你随时把握任务异常可视化手段多角度作业监控作业执行状态与成功率监控对作业进行多角度排序ETL 任务执行一览无余四方伟业互联网爬虫工具是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接，获取所需要的信息，无需安装任何软件，挖掘互联网数据、配置规则简单（支持循环翻页、集合、点击事件、模拟账号登录）支持分布式采集、定时循环采集、有效的防范IP被封，支持采集数据导出，并且能够对接各种主流存储结构的面向主题爬虫。
用户应用爬虫引擎运行管理监控平台配置管理统计查询解析器任务调度中心应用支撑定制化模块任务管理数据处理监控日志管理互联网分页数据多层网页复杂网页事件网页互联网爬虫工具互联网爬虫工具-界面展示一周内完成近20000户网店信息采集及比对数据本身价值超过10万元4天完成18725户企业官网信息合法性检测一月内完成全成都市220万户企业主体信息的采集，并实现每半月滚动更新一次一个月完成40万户企业ICP备案信息采集①企业主体信息：220万户（近亿条数据）②企业ICP 备案信息：40万户（200多万条数据）③企业官网信息：3W 户（8.6万条数据）④企业店铺信息：2W 户（6.5万条数据）沉淀的数据：大数据治理平台◆元数据管理、数据质量管理大数据治理平台功能架构组织：角色、责任、权限策略：计划、部署、监控、评估数据标准管理数据元管理目录管理数据字典管理段码管理信息类管理资源检索业务配置数据质量管理数据库管理数据规则管理数据映射配置任务调度任务监控问题数据治理资源监控管理质量统计分析数据管理数据资源管理数据库配置管理数据台帐管理开放服务系统在线服务管理服务调用认证服务监控数据治理-元数据管理数据治理-数据标准与质量数据治理-界面展示大数据基础平台◆大数据存储、计算基础框架，运维管理监控。
分布式计算引擎批处理MapReduce内存计算Spark流处理StormHive 、SparkSQL 、Redis 、Phoenix 、StreamCQL 、SparkStreamingHBaseHDSF数据存储ZookeeperParquet分布式数据存储oraclePostgreSQLMySqlSqlServer Yarn （分布式资源管理）Elasticsearch分布式数据存储软件管理配置管理故障管理性能管理安全管理租户管理备份管理运维管理ETLDB实时采集批量采集网络爬虫kafaka校验与清洗Sqoop FlumeWeb Service 文件Gecco socket伟业可视化平台Tableau QlikView可视化系列。
实时分析人工智能数据挖掘系列伟业智能分析平台SAS 、SPSS RapidMiner大数据基础平台架构大数据应用流程控制任务耗时情况总览耗时监控，透视任务执行的时间状态监控，随时掌握任务执行状态的总体分布任务状态情况总览耗时的任务和步骤，需要得到我们的重点关照具体任务耗时追踪大数据分析流程监控与调度大数据基础平台：应用流程实现任务导航列表任务查询任务创建拖拽算法，拼接数据分析流程定义任务基本属性配置任务调度信息大数据基础平台：数据查询数据图表数据明细元数据信息查询日志历史记录HDFS文件大数据基础平台—运维监控管理提高部署运维效率统一管理，自动化操作使集群运维成本下降：30%精确定位故障问题检查集群状态，使故障减少：80%业务可视化，业务设备关联，故障定位时间缩短：50%直观运行监控展示丰富的监控报警和报告大数据智能分析平台◆算法模型管理、大数据挖掘分析MQ/Kafka用户画像风险画像商品画像社区画像产品画像HDFS/Tachyon/Hive/Hbase 数据接口数据层分类聚类关联推荐统计文本挖掘图像识别搜索引擎Mahout ML/Graphx/StreamingRPythonOpenCVDL4JDeeplearning4j算法接口项目管理组件管理工作流调度管理元数据数据流权限管理资源管理结果管理分析接口应用接口模型管理规则配置策略仿真策略实验规则库知识库模型库评分引擎风控业务精准营销业务报表智能运营模型监控实时报表模型评估社交网络算法引擎分析引擎决策引擎业务层业务场景导入数学分析建模大数据模型发布应用大数据应用政务大数据应用工业大数据应用交通大数据应用旅游大数据应用… …数据归集与预处理算法选择算法自定义分析建模设计模型训练模型发布模型调度运行管理知识库管理模型运行大数据运行服务大数据可视化展示知识库共享大数据分析与挖掘—模型全生命周期管理大数据智能分析平台界面-总体布局案例:客户基金定投购买响应预测-客户细分特征解读▪该子群客户均拥有贷款；▪该子群客户几乎均不拥有定存、国债等稳定收益产品；▪该子群客户很少拥有基金、黄金、利得盈等投资理财产品；▪该群客户全不持有信用卡。
V1：长期负债族▪AUM 均值是所有子群中最高的；▪近三个月稳定性资产积累余额均值（定存加国债）是所有群体中最高的；▪极少客户持有活存、信用卡和基金；交易次数是所有子群中最少的。
▪平均年龄是所有子群中最高的，超过50岁。
V5：固定储蓄族▪该群中客户的人数是所有子群中最多的；▪该群客户全部持有活存，且持有借记卡的比例较高，达83.9%。
▪该群中的客户利用活存进行交易是所有子群中最频繁的。
▪该子群客户几乎不拥有其他产品。
V2：活跃结算族▪该群客户以结算类帐户和固定储蓄帐户用以满足基本日常需求。
▪从总体分布比例上来看，持有其他产品的比例很低。
▪该群客户理财以稳定收益的国债、行内理财产品为主，同时，几乎都不持有基金V3：基本需求族▪AUM 均值较高，在所有细分群体中居第二位；▪几乎所有的该群客户拥有基金；且基金的持有余额在所有子群中是最高的。
▪持有行内利得盈、汇得盈等理财产品的比例最高；▪另有少量客户持有信用卡、国债等产品；V4：高端积极理财族▪该群客户几乎全部持有贷款和信用卡；▪信用卡消费金额、次数较大；▪几乎全部（99%）客户均有活存；且活存借方、贷方交易次数和金额均较大。
▪少量客户拥有稳定性资产积累和基金；V6：活跃负债族▪该子群客户全部持有基金；▪近三个月基金持有余额均值在所有子群中居第二位，仅次于高端积极理财族。
▪持有定存比例很低，而价值客户的平均水平为23.6%。
▪少量客户（5.9%）客户拥有信用卡，且无论是开卡率还是消费金额都很低。
V7：积极理财族▪该子群中的客户全部持有信用卡；▪信用卡的消费金额较高，和消费次数是所有子群中最高的。
▪仅有1.78%的客户持有定存；▪少量客户持有基金（7.74%），但这群基金客户的余额较高（46600元）V8：潇洒信用卡族案例:客户基金定投购买响应预测-细分结果分析案例:客户基金定投购买响应预测模型流程图构建流程图进行模型训练案例:客户基金定投购买响应预测模型规则配置配置决策树规则和回归参数配置基金定投相应预测模型规则引擎是将模型的结果，回归参数，或者决策树的规则，配置到规则库中，后台可实现批处理评分或者实时评分根据回归参数、评分卡参数生成的评分卡根据客户信息实时生成的评分卡实时的监控营销发布、执行和成交的情况比较精准营销与大众营销的成功率等大数据可视化平台◆大数据可视化UI设计工具、敏捷BIWYDC 可视化平台商业智能BI终端用户、BI 分析人员、页面开发人员表格、图表数据展现，还能编排高级的UI 页面每个图表平均支持80个以上的属性配置支持页面级、组件级的定时刷新，动态模型绑定灵活的事件响应，组件、页面间/系统内外参数传递终端用户、BI 分析人员面向表格类、图表类数据展现支持简单和基本样式、可设置性低固定页面，固定数据仅基本的钻取、联动支持海量数据渲染主要以后台计算结果的方式展现用户使用群体编排效果样式设置动态绘制可编程能力渲染性能支持流式布局之上，增加自由布局、响应式布局提供自定义模板、多种布局组件页面布局多使用流式布局、固定布局固定模板支持多样化的WEB 组件，数量达50个以上少量、基本无WEB 组件W Y D C 可视化平台与B I 的区别大数据可视化U I 设计UI 编排组件库事件联动模型数据过滤条件设置组件渲染容器监听主题管理布局模板任务管理UI 设计平台专精于业务数据可视化展示，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求。
