Admin大数据平台是指能够处理大批量数据的计算平台,具有结构化、半结构化和非结构化数据的存储、实时访问、计算分析、可视化等服务的综合系统。大数据平台,也称为数据洞察平台、数据分析平台。
大数据平台主要作为数据分析平台,供企业分析用户数据和做出业务决策,进而发掘潜在的客户及业务需求,从而改善企业服务水平。它首先需要从异构的数据源收集数据,利用流数据采集和批量数据采集技术使得数据源上传到数据建模系统,然后经过ETL工具对原始数据进行抽取、清洗、加工,最后可以建立专业的分析和模型,最终决策。
大数据平台的实现过程一般会包含以下部分:
1、数据源采集:利用数据抽取、数据采集和数据清洗等技术,采集结构化、半结构化和非结构化数据。在采用流式采集时,需要使用Kafka等中间件,在采用批量采集时,可以使用Spark Streaming等。
2、数据建模:将采集的数据进行结构化处理,形成特定的数据模型,结合数据可视化技术,能够发现数据样本中特定规律,从而支撑数据特征和预测自动化分析结果。
3、数据存储:选择合适的分布式存储系统,例如Hadoop或HBase等,根据用户场景和业务需求,实现海量、真实、实时等数据存储,以便持续监控和使用。
4、安全认证:将Hadoop平台中的安全认证集成到数据平台中,实现一致的权限管理与组织,确保数据安全。
5、支持数据查询:通过支持NoSQL兼容接口,可以实现多种数据查询方式,数据分析系统和数据库相互支持,从而提高数据查询效率。
6、数据处理:为数据平台提供多种数据处理功能,包括Machine Learning(ML)的特征工程和模型训练等,以提升数据分析效力。
7、支持可视化:利用可视化技术对大数据技术所发现的模式和决策进行展示和可视化,以支持可视化管理。
大数据平台的核心价值,包括:1、帮助企业快速收集全球移动化、云化、物联网化等大型资源和大型数据,从而发现新机会,挖掘潜在市场;2、深入挖掘运营中的大数据和技术,帮助企业更加全面地了解客户,改善产品和服务,更好地满足客户需求;3、通过大数据平台实施能力,可以帮助企业实现数据分析、模型设计、智能计算以及可视化分析等,提升企业的运营水平,实现卓越的业务结果;4、大数据平台可以整合多种数据源,支持企业进行实时数据分析,快速应对新的商业机会,数据的高效率利用,并可快速相应变动的业务环境,从而保障企业运营成功。
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