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大數(shù)據(jù)平臺(tái)（大數(shù)據(jù)平臺(tái) 登錄）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 17:12:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 87

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)有哪些常用的平臺(tái)？
2、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些作用?
3、目前國(guó)內(nèi)有哪些好用的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)？
4、大數(shù)據(jù)平臺(tái)是什么？什么時(shí)候需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)？如何建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)？

大數(shù)據(jù)平臺(tái)（大數(shù)據(jù)平臺(tái) 登錄）

一、大數(shù)據(jù)有哪些常用的平臺(tái)？

大數(shù)據(jù)有三個(gè)主要部分，分別是數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等學(xué)科。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)往往決定了開發(fā)人員未來的成長(zhǎng)高度，所以要重視基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)是對(duì)海量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析處理的一系列技術(shù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級(jí)，甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具無法處理完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等，匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的各類技術(shù)。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)（大數(shù)據(jù)平臺(tái) 登錄）

擴(kuò)展資料：

注意事項(xiàng)：

大數(shù)據(jù)的第一站就是收集和存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)（公開/隱私）?，F(xiàn)在每個(gè)人都是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)源，通過智能手機(jī)和個(gè)人筆記本釋放出大量的個(gè)人行為信息。獲取數(shù)據(jù)似乎已經(jīng)變得越來越容易，數(shù)據(jù)收集這一模塊最大的挑戰(zhàn)在于獲取海量數(shù)據(jù)的高速要求以及數(shù)據(jù)的全面性考慮。

傳統(tǒng)商業(yè)智能在數(shù)據(jù)清洗處理的做法（ETL）是，把準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)放入定義好的格式中，通過基礎(chǔ)的抽取統(tǒng)計(jì)生成高維度的數(shù)據(jù)，方便直接使用。然而大數(shù)據(jù)有個(gè)最突出的特征——數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化。因?yàn)閿?shù)據(jù)有可能是圖片，二進(jìn)制等等。數(shù)據(jù)清洗的最大挑戰(zhàn)來了——如何轉(zhuǎn)化處理大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，便于分布式地計(jì)算分析。

參考資料來源：百度百科-大數(shù)據(jù)

二、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些作用?

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)必須提供的六大功能，滿足您對(duì)當(dāng)前及未來的需求，提高您的競(jìng)爭(zhēng)地位，實(shí)現(xiàn)卓越的業(yè)務(wù)成果。

一、它必須容納海量數(shù)據(jù)：如果大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)無法擴(kuò)展以存儲(chǔ)或管理海量數(shù)據(jù)，那么僅僅提高速度所帶來的作用相當(dāng)有限。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)必須能夠容納海量數(shù)據(jù)。

二、它必須非?？欤汉?jiǎn)單來說，數(shù)字時(shí)代下，用戶不希望在運(yùn)行查詢時(shí)長(zhǎng)時(shí)間地等待結(jié)果。他們期望即時(shí)得到滿足，獲得即時(shí)結(jié)果，而對(duì)其他工作負(fù)載沒有影響。這意味著大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)必須增強(qiáng)現(xiàn)有應(yīng)用程序的性能，允許您開發(fā)具有挑戰(zhàn)性的新分析方法，并提供合理、可預(yù)測(cè)和經(jīng)濟(jì)的橫向擴(kuò)展策略。

三、它必須兼容傳統(tǒng)工具：如果您的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)依賴于“提取、轉(zhuǎn)換、加載”(ETL)工具。

四、它應(yīng)利用Hadoop并增加Hadoop的價(jià)值，Hadoop是由Apache Software Foundation管理的開源軟件平臺(tái)，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的主要平臺(tái)。

五、它必須為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供支持，數(shù)據(jù)科學(xué)家在企業(yè)IT中擁有著更高的影響力和重要性，因此大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)在下述兩個(gè)關(guān)鍵方面支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家。首先，新一代數(shù)據(jù)科學(xué)家采用Java、Python和R等工具來執(zhí)行預(yù)測(cè)式分析。底層分析數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)支持和加速創(chuàng)新型預(yù)測(cè)分析的創(chuàng)建過程。

六、它應(yīng)提供高級(jí)分析功能：根據(jù)您的特定使用情況，可能有必要深入查看由大數(shù)據(jù)分析引擎提供的內(nèi)置SQL分析功能。您必須從底層查看，以了解究竟提供了何種SQL分析，而不用對(duì)該數(shù)據(jù)執(zhí)行分析。

數(shù)據(jù)分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)全面，涵蓋數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享四個(gè)環(huán)節(jié)，幫助客戶從數(shù)據(jù)的角度描述業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，分析業(yè)務(wù)原因，預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)趨勢(shì)，推動(dòng)業(yè)務(wù)變革。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)（大數(shù)據(jù)平臺(tái) 登錄）

三、目前國(guó)內(nèi)有哪些好用的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)？

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有思邁特軟件Smartbi：思邁特軟件Smartbi是企業(yè)級(jí)商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析品牌，經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

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四、大數(shù)據(jù)平臺(tái)是什么？什么時(shí)候需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)？如何建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)？

1、大數(shù)據(jù)平臺(tái)目前業(yè)界也沒有統(tǒng)一的定義，但一般情況下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等這些分布式的實(shí)時(shí)或者離線計(jì)算框架，建立計(jì)算集群，并在上面運(yùn)行各種計(jì)算任務(wù)，這就是通常理解上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

2、至于一家企業(yè)什么時(shí)候需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這取決于這么幾方面：

業(yè)務(wù)需求：業(yè)務(wù)需求引導(dǎo)是必須的，不能光為了建平臺(tái)而建平臺(tái)，建立平臺(tái)的最終目的是為了服務(wù)業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)發(fā)展的更好。企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)一般是信息管理部門、IT部門承建并承接一些數(shù)據(jù)需求，業(yè)務(wù)部門其實(shí)不關(guān)心你是不是用大數(shù)據(jù)平臺(tái)還是用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算出來的，那么這怎么評(píng)估呢？其實(shí)主要還是數(shù)據(jù)量，比如業(yè)務(wù)部門是不是偶爾會(huì)提“去年全年的XX怎么樣？”、“去年全年的銷售按照渠道、產(chǎn)品類別幾個(gè)維度進(jìn)行細(xì)分”、“需要用戶行為數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)結(jié)合來做用戶畫像”、“需要給用戶打標(biāo)簽”、“設(shè)備傳感器的數(shù)據(jù)都有了，需要做實(shí)時(shí)的故障預(yù)測(cè)”等等，在承接各種業(yè)務(wù)需求的時(shí)候，是不是偶爾會(huì)出現(xiàn)任務(wù)運(yùn)行很久的情況？會(huì)不會(huì)出現(xiàn)有些需求根本難以實(shí)現(xiàn)，因?yàn)橛?jì)算量太大的問題？這就說明，業(yè)務(wù)上已經(jīng)有大數(shù)據(jù)的訴求了，技術(shù)上并沒有滿足。

說到業(yè)務(wù)需求，企業(yè)內(nèi)的信息管理部門也要注意，自己不能光承擔(dān)需求，更重要的是要深入業(yè)務(wù)，理解業(yè)務(wù)，本部門對(duì)技術(shù)了解，如果對(duì)業(yè)務(wù)也多了解一下，就能夠利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)做到“想業(yè)務(wù)部門所未想”，實(shí)現(xiàn)比業(yè)務(wù)部門能提出更好的需求，并且能用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求，這時(shí)候，信息管理部門的價(jià)值就更突出了，在企業(yè)內(nèi)就再也不是一個(gè)承接需求或者背鍋的部門了。

數(shù)據(jù)量與計(jì)算量：涉及到數(shù)據(jù)量的評(píng)估，也包括2方面：

現(xiàn)有的情況：現(xiàn)在有多少數(shù)據(jù)？都存儲(chǔ)在哪里？業(yè)務(wù)部門提的各種指標(biāo)需求，每天需要多長(zhǎng)時(shí)間計(jì)算完成？每天什么時(shí)候完成昨天經(jīng)營(yíng)情況的數(shù)據(jù)更新？

增長(zhǎng)的情況：每天、每周、每個(gè)月的數(shù)據(jù)增量有多少？按照這個(gè)增速，現(xiàn)有的配置還能滿足多長(zhǎng)時(shí)間的需求？

以上2個(gè)方面需要綜合評(píng)估，現(xiàn)有數(shù)據(jù)量較多或者增長(zhǎng)較快，那就需要做大數(shù)據(jù)平臺(tái)的打算了。

先進(jìn)性：本企業(yè)在技術(shù)上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在數(shù)據(jù)量不太大的時(shí)候就進(jìn)行技術(shù)探索？亦或是未來會(huì)上馬新項(xiàng)目，新項(xiàng)目會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。

公有云與私有云的選擇：如果企業(yè)對(duì)公有云比較接受，其實(shí)可以考慮直接數(shù)據(jù)上公有云，公有云在國(guó)內(nèi)主要就是阿里云、騰訊云、百度云等，其中阿里云的技術(shù)最為成熟，此外還有亞馬遜的AWS等，但這里說的是搭建自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，就不深入展開了。

3、如何搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)

建設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)不是一朝一夕能完成的，不是下載安裝幾個(gè)開源組件那么簡(jiǎn)單。

涉及到：

技術(shù)層面：如何進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)？集群資源如何評(píng)估？需要哪些組件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，這些組件有什么區(qū)別？它們之間如何有機(jī)的組合起來？

團(tuán)隊(duì)層面：現(xiàn)有的技術(shù)團(tuán)隊(duì)配比如何？有沒有人力搭建并且運(yùn)維這個(gè)平臺(tái)？有沒有能力運(yùn)營(yíng)好這個(gè)平臺(tái)？

對(duì)于非常重視主營(yíng)業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)企業(yè)，信息技術(shù)部門的團(tuán)隊(duì)規(guī)模一般比較有限，建設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的成本是很高的，這個(gè)成本不僅是經(jīng)濟(jì)成本，還包括人才投入的成本、時(shí)間消耗的成本等等，如何能快速滿足企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)需求。這時(shí)候就可以考慮直接采購(gòu)商用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

商用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，市場(chǎng)上也有很多可以選擇，比如星環(huán)、華為，此外還有袋鼠云數(shù)棧。

數(shù)棧的目標(biāo)是通過產(chǎn)品化的方式，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)共享能力中心。數(shù)棧不僅僅是一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，同時(shí)附加各類數(shù)據(jù)處理工具，包括：

開發(fā)套件：一站式大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)，幫助企業(yè)快速完全數(shù)據(jù)中臺(tái)搭建

數(shù)據(jù)質(zhì)量: 對(duì)過程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量校驗(yàn)，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

數(shù)據(jù)地圖: 可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心，幫助企業(yè)全盤掌控?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)情況和數(shù)據(jù)的來源去向

數(shù)據(jù)模型: 使企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，模型化，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理規(guī)范化

數(shù)據(jù)API: 快速生成數(shù)據(jù)API、統(tǒng)一管理API服務(wù)，幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)開放效率

主要特點(diǎn)有：

1.一站式。一站式數(shù)據(jù)開發(fā)產(chǎn)品體系，滿足企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)過程中的多樣復(fù)雜需求。

2.兼容性強(qiáng)。支持對(duì)接多種計(jì)算引擎，兼容離線&實(shí)時(shí)任務(wù)開發(fā)。

3.開箱即用。基于Web的圖形化操作界面，開箱即用，快速上手。

4.性價(jià)比高。滿足中小企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)需求，降低企業(yè)投入成本。