数据平台方案（数据平台解决方案）

本篇文章给大家谈谈数据平台方案，以及数据平台解决方案对应的知识点，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方案的知识，其中也会对数据平台解决方案进行解释，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、数据平台建设的方案有哪几种?
• 2、大数据分析系统平台方案有哪些？
• 3、有哪些成熟的数据平台建设方案？有案例么？
• 4、如何搭建大数据分析平台？
• 5、xdata大数据平台解决方案特点有

数据平台建设的方案有哪几种?

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

关于数据平台建设的方案有哪几种，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、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。

大数据分析系统平台方案有哪些？

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi数据平台方案的大数据分析系统平台方案。大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据,帮企业用数据驱动产品改进及运营监控，思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业数据平台方案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。
Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！
凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner?增强分析2020代表厂商”。

有哪些成熟的数据平台建设方案？有案例么？

完整的数据平台建设方案，会涉及以下3个方面：

逻辑架构、应用架构、物理架构，

这些其实一个厂商就可以全部完成。下面我说说这数据平台建设方案的3方面具体是什么。

一、逻辑架构

数据源层：

•所有数据的源头。

•来源于多个业务系统。

•数据格式不统一，尚待清洗。

操作数据存储（ODS）层：

•介于业务系统与数据仓库间的隔离层， 通常在该层中完成ETL的大部分工作。

•用于存放从业务系统直接抽取出来的数据。

•通过分步汇总，逐步得到数据仓库所需分析数据。

•ETL中的大部分工作在ODS层完成。

数据仓库层：

•面向各业务主题的、集成的、稳定的、时变的数据。

•通常是汇总的、可冗余的数据。

•主要用于查询。

数据共享层：

•该层通过各类技术手段（如：WebService、WebAPI、ESB等）将数据仓库中的规范数据向外部共享。

•通过数据共享层，实现数据仓库、各业务系统间的联动。

•数据仓库的规范数据对于完善业务系统功能有重大推动作用。

数据分析层：

•单个主题更加集中。

•从各维度视角观察度量数据。

•技术上通常采用各种技术手段（如：列存储）提高查询性能。

二、物理架构

此为举例参考

三、应用架构

图中展示的，其实就是永洪科技他们帮我们梳理出来的数据平台建设方案的架构，而且他们对于我所在的行业也有很深的理解，帮助我们梳理了业务指标，从前期数据平台体系的建设，到后期具体业务场景下业务指标的梳理，都为我们提供了良好的支持。

以上数据平台的建设体系，希望能对题主有所帮助。

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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xdata大数据平台解决方案特点有

xdata大数据平台解决方案特点有以下几点第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。
第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

大数据解决方案
然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。
接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 关于数据平台方案和数据平台解决方案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，更多关于数据平台解决方案、数据平台方案的信息别忘了在本站进行查找喔。

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