本篇文章给大家谈谈怎样开发一个大数据平台,以及如何做大数据平台对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享怎样开发一个大数据平台的知识,其中也会对如何做大数据平台进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
本文目录一览:
如何搭建大数据分析平台?
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤:
Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。
数据导入。数据分析。一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。
数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模,得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况,行数据展示,和列查找展示。
搭建大数据分析平台到思迈特软件Smartbi看看,在Excel中对数据进行二次加工,告别依赖于IT人员处理的困境;数据有错误也不怕,能够对缺失、不规范的数据进行二次加工,并能将这些数据入库;不受限制的分析思路,按您的想法加工数据;将本地数据和线上数据结合起来分析。
数据分析平台靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
怎么搭建大数据分析平台
数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理,包括系统数据、业务数据等,在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析,最后通过可视化的手段进行数据展示。
1、通常来说,企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据,一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析,真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。
2、同时,随着系统的不断增加和积累,沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合,后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用。
3、一方面它可以汇通企业的各个业务系统,从源头打通数据资源,另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。
搭建大数据分析平台可以到思迈特软件Smartbi了解一下,它在金融行业,全球财富500强的10家国内银行中,有8家选用了思迈特软件Smartbi;国内12家股份制银行,已覆盖8家;国内六大银行,已签约4家;国内排名前十的保险公司已经覆盖6家;国内排名前十的证券公司已经覆盖5家。
数据分析平台靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
如何创建一个大数据平台
整体而言
怎样开发一个大数据平台,大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步
怎样开发一个大数据平台:
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。例如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。
2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方)。2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便。3)开源组件一般会持续更新,提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4)因为代码开源,若出bug可自由对源码作修改维护。
中小企业要怎么搭建自己的大数据系统平台?
中小企业自己开发大数据系统是有难度的,不过可以使用现场的大数据现场成平台,我们公司就是有的,同时也可以提供大数据系统软件开发。
搭建大数据系统平台一般的流程为:
(1)操作系统的选择。
操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台,要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统,正确的选择操作系统的版本。
(2)搭建Hadoop集群。
(3)选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据。
(4)数据存储。
(5)选择数据挖掘工具。
(6)数据的可视化以及输出。
怎样搭建企业大数据平台?
步骤一:开展大数据咨询
规划合理的统筹规划与科学的顶层设计是大数据建设和应用的基础。通过大数据咨询规划服务,可以帮助企业明晰大数据建设的发展目标、重点任务和蓝图架构,并将蓝图架构的实现分解为可操作、可落地的实施路径和行动计划,有效指导企业大数据战略的落地实施。
步骤二:强化组织制度保障
企业信息化领导小组是企业大数据建设的强有力保障。企业需要从项目启动前就开始筹备组建以高层领导为核心的企业信息化领导小组。除了高层领导,还充分调动业务部门积极性,组织的执行层面由业务部门和IT部门共同组建,并确立决策层、管理层和执行层三级的项目组织机构,每个小组各司其职,完成项目的具体执行工作。
步骤三:建设企业大数据平台
基于大数据平台咨询规划的成果,进行大数据的建设和实施。由于大数据技术的复杂性,因此企业级大数据平台的建设不是一蹴而就,需循序渐进,分步实施,是一个持续迭代的工程,需本着开放、平等、协作、分享的互联网精神,构建大数据平台生态圈,形成相互协同、相互促进的良好的态势。
步骤四:进行大数据挖掘与分析
在企业级大数据平台的基础上,进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展,大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息,要想逐步实现这个功能,就必须对数据进行分析和挖掘,通过进行数据分析得到的结果,应用于企业经营管理的各个领域。
步骤五:利用大数据进行辅助决策
通过大数据的分析,为企业领导提供辅助决策。利用大数据决策将成为企业决策的必然,系统通过提供一个开放的、动态的、以全方位数据深度融合为基础的辅助决策环境,在适当的时机、以适当的方式提供指标、算法、模型、数据、知识等各种决策资源,供决策者选择,最大程度帮助企业决策者实现数据驱动的科学决策。
关于怎样搭建企业大数据平台,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据怎么实现的
搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的,不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态,没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性,关键是能解决当下的问题。大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品(或称作模块)的泛称,诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。与用户行为分析平台相比,其分析维度更集中在核心业务数据,特别是对于一些非纯线上业务的领域,例如线上电商、线下零售、物流、金融等行业。而用户行为分析平台会更集中分析与用户及用户行为相关的数据。企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种:(1)采购第三方相关数据产品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境,不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。但选择此方法,在统计数据的广度、深度和准确性上可能都有所局限。例如某些主打无埋点技术的产品,只能统计到页面上的一些通用数据。随着企业数据化运营程度的加深,这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。(2)利用开源产品搭建大数据分析平台对于有一定开发能力的团队,可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。该方案的关键是对开源产品的选择,选择正确的框架,在后续的扩展过程中会逐步体现出优势。而如果需要根据业务做一些自定义的开发,最后还是绕不过对源码的修改。(3)完全自建大数据分析平台对于中大型公司,在具备足够研发实力的情况下,通常还是会自己开发相关的数据产品。自建平台的优势是不言而喻的,企业可以完全根据自身业务需要定制开发,能够对业务需求进行最大化的满足。对于平台型业务,开发此类产品也可以进行对外的商业化,为平台上的B端客户服务。例如淘宝官方推出的生意参谋就是这样一款成熟的商用数据分析产品,且与淘宝业务和平台优势有非常强的结合。在搭建大数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能,来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。
关于怎样开发一个大数据平台和如何做大数据平台的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
怎样开发一个大数据平台的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于如何做大数据平台、怎样开发一个大数据平台的信息别忘了在本站进行查找喔。
版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。
暂时没有评论,来抢沙发吧~