统一数据开发平台包括（统一数据开发平台包括哪些）

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本文目录一览：

• 1、什么是iUAP？和UAP有什么不一样
• 2、大数据基础平台有哪些？
• 3、大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？
• 4、浪潮AI打造的AIStation开发平台具有哪些功能？
• 5、数据中台由什么组成？
• 6、数据库技术的开发平台和编程语言有哪些，有何区别？

什么是iUAP？和UAP有什么不一样

iUAP是在原UAP平台的基础上，基于互联网技术与架构，增加了面向互联网架构与服务的企业互联网运营平台。iUAP采用以上双核的发展模式，不仅可以将企业内部的运营管理数据与已有的互联网应用连接起来，而且企业可以依据双核平台开发全新的企业内部或基于互联网的全新应用，并进行无缝衔接，以此帮助更多的企业实现互联网化转型。同时，iUAP以开放的平台与架构，聚集大量开发者，打造国内领先的企业级平台生态圈，以生态圈的模式围绕客户提供服务。
全新的用友iUAP平台是用友公司服务企业信息化以及近几年来助力企业互联网化的过程中提炼出的各种模型、框架、工具与服务，并结合互联网技术为企业提供的支持全生命周期管理的企业互联网开放平台。它是新一代基于互联网架构的开放平台，是用友在未来技术创新的基石，也是企业向互联网转型的支撑平台。
用友iUAP平台包括了开发平台、应用平台、企业互联网运营平台、互联网平台服务、轻量级平台、集成平台、运行平台、移动平台、社交平台、应用平台、商业分析平台、数据平台、云管理平台等多个系列平台产品，企业可根据信息化需求进行选择，构建企业自身互联网平台与服务。

同时，iUAP通过移动、大数据、云计算、企业社交等这些企业互联网相关的新技术，可使企业的平台处理能力越来越强，企业应用更轻便、更易用。
移动平台(UAP Mobile)，涵盖移动应用开发、管理、安全、整合等全生命周期的统一平台，支持广泛的开放性、标准化和跨平台能力。该平台帮助企业或组织在较短时间内建成支撑移动业务灵活性、易获得性、可持续发展的移动架构，实现移动业务碎片化、流程重组和业务创新。
商业分析平台(用友BQ)，包括业务数据层、数据处理层、分析模型层、分析服务层、业务展现层等多层架构，是企业级、全功能的分析决策平台。能够帮助企业将各类数据进行快速整合，并根据不同人员的需要，通过丰富的展示分析手段提供所需信息，灵活快速地响应企业管理变化，为企业搭建一套完善的辅助决策分析体系。
企业互联网运营平台，是支持企业互联网类应用的Devops平台。主要包括互联网类中间件、互联网类开发平台、互联网类的运维与运营平台，以及公有云服务。为企业提供一体化的、高可用的、自主可控的全新的企业互联网运营平台。
iUAP里面的“i”代表了互联网，iUAP希望通过互联网开放平台的力量，与伙伴一起连接一切。iUAP可以满足企业现有系统间的连接、新系统与原有系统的连接、跨平台系统连接。包括异构系统之间的应用集成、流程重组，以及企业基于互联网构建的新系统与原有系统的连接;通过iUAP平台，企业不仅可以与员工连接，还可以与上下游供应商，用户等连接，实现商业协同与在线服务。甚至未来可以将所有设备与平台连接。

大数据基础平台有哪些？

国内大数据平台有统一数据开发平台包括：
1、星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础的大型数据平台公司统一数据开发平台包括，被Gartner魔力象限列入名单过，它的潜力不容忽视，它在技术上对hadoop不稳定的部分进行统一数据开发平台包括了优化，功能得到了改进，提供了hadoop的企业大数据引擎等。
2、TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。它的产品与之服务涵盖了移动应用数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
3、友盟+。友盟+是第一个第三方的全域大数据服务供应商，可以全面覆盖PC机、无线路由器等多种设备。为企业提供基础统计、操作分析、数据决策等全业务链的数据应用解决方案，帮助企业进行数据化操作和管理。
4、网易猛犸。网易猛犸大数据平台提供了海量应用开发的一站式数据管理平台，其中还包含了大数据开发套件和hadoop发布。该套件主要包括数据开发、任务操作、自助分析、以及多租户管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一种基于因特网用户行为的数据分析产品，具有无埋点数据采集技术，可通过行为数据，如网页或APP的浏览轨迹、点击记录、鼠标滑动轨迹等行为数据，对用户行为数据，进行实时的分析，用于优化产品体验，实现精益化操作。
6、神策数据。神策数据原理也与GrowingIO类似。但是它在技术上提供开放的查询API和完整的SQL接口，同时与MapReduce和Spark等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。

大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。
2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：
业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。
说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。
数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：
现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？
增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？
以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。
先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。
公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。
3、如何搭建大数据平台
建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。
涉及到：
技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？
团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？
对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。
商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。
数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：
开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建
数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题
数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向
数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化
数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率
主要特点有：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线实时任务开发。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

浪潮AI打造的AIStation开发平台具有哪些功能？

AIStation 是浪潮自主研发的人工智能开发平台，具有六大超强功能。一. 训练数据管理： 统一管理个人数据及开发数据集，支持数据共享协同，对接企业数据存储系统。二. AI计算资源集中管理调度:实现GPU服务器及GPU卡池化管理，GPU资源使用情况实时统计分析。三. GPU性能监控：GPU利用率、显存利用率、时钟频率、功耗、温度等。四. AI计算资源运维管理：实时统计用户组/用户资源使用，实时查看计算节点资源占用情况。五. 交互式模型开发训练过程: 集成主流AI开发框架, 提供丰富完整的AI开发工具链。六 . 分布式训练任务编排：不同深度学习框架模板，通过模板快速提交训练任务，多机分布式任务跨节点自动分配计算资源，自动编排计算进程。

数据中台由什么组成？

“数据中台”重构了企业数据系统的架构，将其分为三个层级：
底层
底层是数据收集层，就是数据湖，来自ERP、SRM等各个信息化系统中的业务数据、财务数据、大数据，结构化和非结构化数据直接汇入这层数据湖中，实现统一、集中的数据收集。
核心层
中间的核心层是数据存储与计算层，核心是通过数据建模，形成服务化的数据应用。数据模型可以分为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型一般是关系建模，主要实现数据的标准化；融合模型一般是维度建模，主要实现跨越数据的整合，整合的形式可以是汇总、关联、解析；挖掘模型是偏应用的模型，作为企业的知识沉淀在中台内，可在数据应用端调取进行复用。
上层
上层是业务应用层，聚焦于对数据的应用和展现，核心层的数据模型可以共享到这个层级中并实现复用，赋能企业业务发展。数据应用通过将数据融入企业具体的业务经营场景中，基于丰富的数据模型开展场景化应用，用数据解决具体的业务问题，具体应用包括产销协同分析、投资分析、产品定价、商品推荐、客户画像等，数据展现聚焦于以多样化的形式展现数据分析应用的结果，这些形式包括管理驾驶舱、即席分析、自助报告、数据大屏、移动APP等，系统可以根据不同用户在不同场景下的需求调整合适的展现方式。

数据库技术的开发平台和编程语言有哪些，有何区别？

1.常用大型数据库
ORACLE
SQL SERVER
SYBASE
DB2
INFORMIX
2、开发平台常用：
Visual STUDIO --语言-vc++,c#,vb.net
DELPHI-------------语言：DELPHI(OBJECT PASCAL)
VC++---------------语言：C/C++/VC++
ECLIPSE (for JAVAEE)--语言：JAVA 关于统一数据开发平台包括和统一数据开发平台包括哪些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。 统一数据开发平台包括的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于统一数据开发平台包括哪些、统一数据开发平台包括的信息别忘了在本站进行查找喔。

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