数据平台建设方案（数据平台设计）

本篇文章给大家谈谈数据平台建设方案，以及数据平台设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据平台建设方案的知识，其中也会对数据平台设计进行解释，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：

• 1、大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案
• 2、如何搭建大数据分析平台？
• 3、高校实验室大数据开发平台建设方案
• 4、大数据治理平台应用建设方案精选「PPT」
• 5、数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式

大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案

【导语】数据平台其实在企业发展数据平台建设方案的进程中都是存在的数据平台建设方案，在进入到数据爆发式增加的大数据时代数据平台建设方案，传统的企业级数据库数据平台建设方案，在数据管理应用上，并不能完全满意各项需求。就企业自身而言，需求更加契合需求的数据平台建设方案，那么大数据工程师进行数据平台建设，有哪些方案呢?下面就来细细数据平台建设方案了解一下吧。

1、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

2、常规数据仓库

数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

3、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

4、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

关于大数据工程师进行数据平台建设方案的有关内容，就给大家介绍到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

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。

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高校实验室大数据开发平台建设方案

大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents数据平台建设方案，从产业人才需求的视角数据平台建设方案，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。

Tempo Talents核心应用场景
Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。

Tempo Talents核心特点
1、DT-CMPA人才能力地图，让学习目标清晰明确
基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析，定义岗位素质模型，从岗位胜任力出发，规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图，高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向，进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标，规划学习路径，让学生学习更具目标感，清楚学什么、为什么学。

2、专业课程实践资源，满足不同类型教学、实验需求
1）系统课程体系设计，名师专业课程打造
与多位高校老师沟通合作，围绕大数据学习路线的两个基础一个链条，打造9大方向、数百个分类，开发设计1000多个原子课，为高校实践教学提供丰富的课程资源。

2）创新原子课设计，知行合一
Q:何为“原子课”？
A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进，用闯关的模式引导学生学习和实践，目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。
基于原子课实现“个性化定制课堂”，老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子，灵活组合，实现“个性化定制课堂”。
3）个性化定制课堂，因材施教
定制化“教学课堂”，自定义教学计划，学生学习行为与评测结果记录，洞察和解析学生学习路径与成果，过程与结果并重，探索教学目标达成的最佳方案。
3、千余个项目应用实践经验，培养学生数据思维及解决问题的能力
基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌6大行业，100+项目实训，让学生了解行业最新实践与应用场景，通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。

对于大数据学习而言，最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握，而是在具体业务场景中，将业务问题数据化，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。
针对每一个实训项目，数据平台建设方案我们都将项目落地全过程进行深度剖析，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。
4、一体化实践运行平台，提供丰富实验实训环境
1）技术创新，实验环境管理智能高效
基于容器与虚拟化技术，提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境，通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理，让实验管理智能高效。
2）编码式加拖拽式双环境，应用型与开发型兼顾
既有以原理、技术教学为目标的编码环境，也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台，以应用为目标，与编码环境充分融合，满足大数据分析应用实践，为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。

5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台
闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。

大数据治理平台应用建设方案精选「PPT」

【前言】大数据时代到来，我们已被海量数据信息包围

电信：持有大量用户数据，对数据资产的售出，将成为行业的新增长点；

金融：各行业的金融信息流可结合第三方数据，更深入分析客户情况；

制造：从传统制造到互联网+的转型，大数据是核心动力；

政府：大数据已经成为国家战略，政府机构大数据将能够更好的治理 社会 ；

【目录】

大数据治理平台背景

大数据治理平台应用场景分析

大数据治理平台建设方案

【内容】

来源公众号：售前之家

数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式

二十一世纪，互联网新科技层出不穷。伴随着大数据、云技术以及整个算力的发展，人工智能技术的研究及应用也迅速壮大，在语音、图像和自然语言方面取得了卓越的成绩。更为重要的是，政府也在大力发展数字经济，包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素，这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化。个推作为专业的数据智能服务商，于2010年成立至今，在大数据技术的发展过程中，收获了一些成果，也得到了自己的经验和体会。

2019年3月，个推（每日互动，300766.SZ）在创业板上市，主打数据智能。公司在该领域积极布局，并在实践中探索总结了数据沉淀、数据挖掘和数据应用的“三步走”数据智能方法论。关于底层，个推提供了消息推送、用户画像、应用统计、一键认证四种开发者服务，同时沉淀了海量数据；中间层是个推引擎层，通过对数据脱敏、筛选、清洗、整理，并经深度挖掘后建模,自主构建“个推大数据平台”。最上层为数据应用层，提供品牌营销、风控服务、人口空间规划、公共服务等多种大数据服务，增能诸多垂直领域。
本文将结合个推实践，主要围绕三个方面进行展开：数据智能时代的特征、企业面临的实际挑战、数据智能体系建设思路。

数据智能时代的特征

数据智能时代已经来临，如同《大数据时代》中阐述的那样，我们发现并印证了大数据对我们思维、商业、管理等方面存在着巨大的影响。

思维变革

在思维变革方面，我们认为数据智能时代的特征可以归纳为三点：更多、更繁杂、更相关。更多，意味着人们不再依赖于一小部分数据，而是使用全部数据，并从第三范式向第四范式跃进。

那么，第三范式和第四范式的区别是什么呢？以“雾霾形成的原因”为例进行说明。第三范式的雾霾研究过程是：首先，提出问题。比如说,想了解雾霾是什么？怎么预防？其次，提出理论。根据已有的机理认识，雾霾天气的形成不仅与源头、大气化学成分相关，还与气象因素，包括地形、风向、温度、湿度等有关。而参数之多，超过了我们常规监测的能力范围。

为此，我们只能去除一些看起来不怎么重要的参数，保留一些简单的参数，提出一个理论。然后收集数据、模拟计算，并根据计算结果对理论进行修正。最后获取可信度比较高的结果，对雾霾天气进行预测。

相对应地，第四范式的研究方法是怎样的呢？它的第一个环节与最后一个环节跟第三范式相同，但在中间两个环节两者顺序是相反的，即在第四范式中，我们要先进行数据收集再形成理论。

在第一步问题提出后，我们首先去做的并不是创建一个理论模型，而是把所有可能有用的数据收集起来，然后在此基础上通过机器学习的方法，或者说人工智能的方法，找出对于雾霾形成影响较大的因素，进而提出有关理论。最后，进行预测，验证结果。得益于大数据的出现，第三范式才能向第四范式跃进，这也带来了整个思维方式和方法论的变革。

思维变革的第二个特点是更繁杂，即从精确性向概率性的转变。精确性作为信息缺乏时代和模拟时代的产物，要求数据保证质量、减小误差。而大数据时代，海量的数据使我们无法一一验证数据的准确性。更多情况是，我们通过整个数据的分布，找出数据背后的概率性，然后找到有用的数据，剔除没用的数据。

思维变革的第三个特点是更相关。数据之间不是因果关系，而是相关关系，核心是建立在相关关系分析法上的预测。

总结起来，大数据时代思维变革的特点可以归纳为：

1.  改变操作方式，使用收集到的所有数据，而不是样本；

2.  不把精确性作为重心；

3.  接受混乱和错误的存在；

4.  侧重于分析相关关系，而不是预测背后的原因。

商业变革

在商业变革方面，数据智能时代的特点主要有三：一切皆可量化、无限的创新可能、数据的选择价值。

“一切皆可量化”指的是随着数据智能时代的发展，我们会发现身边所有的东西都在产生数据，也就是说我们所处的现实世界，与信息世界存在着对应关系。未来，我们物理世界里的每一种事物都将与数字孪生世界里的一一对应。

数据的真实价值犹如冰山，首要价值只是上面看得见的部分，而背后蕴藏着“无限的创新可能”。数据在完成直接的业务用途之后，看似好像没有用了，但是一旦跟别的行业数据结合，我们会发现其协同效应非常强，可以创造出巨大的使用价值。也就是说，目前看似没有价值的业务数据或许在以后能发挥出重要作用。因此我们建议数据较为丰富的企业或者公司，最好能从现在开始，把业务数据通过某种方式予以保存，譬如采用数据湖的方案。

数据的价值是其所有可能用途的总和，面对这些无限可能的潜在用途就像是在选择，这些选择的总和便是数据的价值，即数据的选择价值。

总结起来，在商业变革方面，数据智能时代的特点主要可以概括为：

1. 数据的选择价值意味着无限可能；

2．数智时代要求我们对待数据有别于传统资产；

3．数据的创新意味着很大的不确定性。

我们面临的实际挑战

数智时代我们面临挑战的本质在于数据组织及管理要求（侧重稳定性）与业务的创新需求（侧重灵活性）的冲突。

使用数据核心要解决的几个问题

数据不可知：用户不知道大数据平台有什么样的数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么。虽然用户意识到了大数据的重要性，但不清楚平台中是否存在能解决业务问题的关键数据以及该如何寻找相关数据。

数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得尤为明显。缺乏统一的数据标准导致数据难以集成，缺乏质量控制导致许多数据因质量过低而难以被利用。 

数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能自助便捷地拿到数据。实际上，数据获取需要很长的开发过程，漫长的需求响应与大数据时代需要快速出具问题解决方案的目标相违背。

数据不可联：大数据时代，企业虽然拥有海量数据，但企业数据知识间的关联还比较弱，尚未把数据和知识体系关联起来。此外，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，无法对数据进行深入探索和挖掘，这导致数据的深层价值难以凸显。

我们在公司内部对数据问题进行收集，发现存在几大困难点：业务响应速度慢、数据质量问题频发、数据使用难且取数慢、开发效能低、试错成本高以及数据能力重复建设等。

数据智能技术体系建设思路

总体目标

1．敏捷地支撑业务部门的创新需求，打造快速响应商业需求的服务能力；   

2．把不同领域的数据实时打通，体现数据的最大价值；

3．把数据作为资产进行管理。

大多数情况下，我们通过业务的需求，反过来推进公司数据智能体系的建设，其直接的价值体现是成本节约、效率提升和质量提升。 

建设思路和原则

1．主要面向内部客户，特别是公司的研发人员及建模人员，以提高业务开发效率为目标；

2．做好元数据、血缘关系管理，提高数据治理程度，以保证数据的质量和安全；

3．提炼公共服务能力等复用程度高的能力优先建设，如：数据提取分析速度、数据治理平台、数据开发平台；

4．数据能力原则上由相应领域熟悉业务，有一定技术积累的团队一起参与建设；

5．能力建设需要重点考虑几大标准：稳定、易运维、可运营、可审计。

在能力建设方面，公司可以设立三层结构：底层是技术中台；中层是数据中台；上层是业务系统。需要注意的是，有了平台并不意味着问题就解决了。我们认为最理想的方式是平台与人的能力相结合。平台沉淀证明了的、可复用的能力；而人更多地去应对创新需求，利用知识创造工具和完善平台。这也是一个螺旋上升的过程。平台需要专门的人进行运营、推广；业务需要有会使用平台的、能快速产生解决方案的人，来保证与平台人员的良好沟通与协作。

基于这样的想法，个推在公司的组织保障上构建了这样一个体系：上层目前是虚拟的数据中台部，在合适的时候会成为一个实体部门。架构组与技术组参与建设数据中台。此外，我们把部分与数据相关的技术人员派驻到业务部，这样不仅能更好地把数据应用于业务，还能让他们把业务部门的使用效果及问题予以反馈，以此形成一个闭环，我们把它称之为DO（Data Owner）。

互联网的发展将大家带入了大数据时代，而数据智能时代是大数据时代一个重要的发展阶段，机会与挑战并存。个推将积极把握机会、应对挑战，不断探索数据智能与行业应用的结合点，以创新的技术为开发者提供增能服务、为移动互联网和品牌营销等各垂直领域提供定制化的大数据解决方案。未来，个推将持续用数据的力量，携手更多的行业伙伴，创建数据智能共赢生态！ 关于数据平台建设方案和数据平台设计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。 数据平台建设方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据平台设计、数据平台建设方案的信息别忘了在本站进行查找喔。

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