大数据解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案随着互联网技术的迅猛发展，大数据已成为当今世界的热门话题。
大数据处理的方法和技术不断进步，为企业和机构在数据分析和决策上带来了重大改进。
然而，面对海量、复杂的数据，仍存在一些常见问题需要解决。
本文将探讨大数据处理中的常见问题，并提出相应的解决方案。
一、数据隐私与安全问题在大数据的处理和分析过程中，数据隐私和安全问题是一个突出的挑战。
大量敏感数据的存储和传输容易受到黑客攻击和数据泄露的风险。
为了解决这一问题，可采取以下措施：1. 强化数据加密：对于大数据处理过程中的关键数据，使用高级加密技术确保数据的机密性，防止未经授权的访问。
2. 权限管理：建立完善的权限管理机制，限制对数据的访问权限，确保只有授权人员可以访问敏感数据。
3. 监控与检测：引入实时监控和异常检测系统，及时发现和应对潜在的安全风险和威胁。
二、数据质量问题大数据处理过程中，可能面临数据质量不高的问题。
数据的准确性、完整性和一致性会对分析结果产生重大影响。
为了改善数据质量，可以采取以下措施：1. 数据清洗：通过数据清洗技术，排除数据中的错误、缺失和冗余，提高数据的准确性。
2. 数据校验：对采集到的数据进行校验，确保数据的完整性和一致性，避免由于数据错误导致的误判。
3. 数据集成：对从不同来源获取的数据进行集成，消除数据之间的不一致性，提高数据的整体质量。
三、计算和存储问题大数据处理需要庞大的计算资源和存储空间。
面对海量的数据，如何高效地进行计算和存储成为了一个关键问题。
以下是一些解决方案：1. 分布式计算：采用分布式计算框架，将计算任务分发到多个节点上并行处理，提高计算效率和性能。
2. 数据压缩和索引：通过数据压缩和索引技术，减小数据的存储空间，提高数据查询和检索的速度。
3. 云计算和虚拟化：将大数据处理任务部署在云计算平台上，充分利用云资源的弹性和可扩展性，降低成本和提高效率。
四、算法和模型选择问题在大数据处理过程中，选择合适的算法和模型对于取得准确的分析结果至关重要。
“大数据”解决方案
“大数据”解决方案在当下科技快速发展的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题，它不仅仅是一种技术，更是一种价值。
大数据的出现给企业带来了前所未有的机遇和挑战，因此，越来越多的企业开始积极探索如何利用大数据来提升效率、降低成本、增加收入和改善用户体验。
大数据解决方案是指为企业提供的一整套包含数据收集、存储、处理、分析、可视化等环节的一套方案。
它可以帮助企业从海量数据中提炼出有用的信息，帮助企业做出更明智的决策，提高竞争力。
一、大数据解决方案的构成1、数据采集：数据采集是大数据解决方案的第一步，它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的收集。
企业可以通过各种渠道收集数据，包括传感器、社交媒体、物联网设备等。
2、数据存储：数据存储是大数据解决方案的核心环节，数据量越大存储方式就越显得重要。
传统的关系型数据库已经不能够满足大数据存储的需求，因此企业需要借助分布式文件系统、分布式数据库等技术来存储海量数据。
3、数据处理：数据处理是大数据解决方案的关键环节，它包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘等过程。
企业可以借助Hadoop、Spark、Flink等技术来进行数据处理，提炼出有用的信息。
4、数据分析：数据分析是大数据解决方案的重要环节，通过数据分析，企业可以了解潜在的商机、优化运营和业务流程。
企业可以利用数据可视化工具来呈现数据分析结果，帮助决策者更好地理解数据。
5、数据应用：数据应用是大数据解决方案的最终目的，通过将数据应用到实际业务中，企业才能实现价值最大化。
数据应用可以包括推荐系统、风险管理、客户关系管理等领域，帮助企业实现自动化决策和智能化运营。
二、大数据解决方案的优势1、实时性：大数据解决方案可以快速处理海量数据，实现数据的实时分析和实时决策，帮助企业抢占市场先机。
2、个性化：大数据解决方案可以通过分析用户行为、兴趣等信息，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。
3、成本效益：大数据解决方案可以帮助企业降低数据存储和处理成本，提高数据利用率，实现成本效益最大化。
大数据的安全问题与解决方案
大数据的安全问题与解决方案随着互联网技术的不断发展和进步，大数据已经成为一种无所不在的趋势。
在这种趋势下，各种各样的应用场景和应用方式正在涌现，并且越来越多的企业开始关注和投入到大数据领域中。
然而，随着大数据的增长，大数据安全问题日益凸显，亟待解决。
一、大数据安全问题1.数据泄露大数据的好处是可以让我们收集更多的数据，并从中提取有用的信息。
然而，这些数据也会涉及到个人隐私，如果数据被泄露，会对个人隐私造成极大的损害。
尤其是在医疗领域的数据泄露更为严重，因为涉及到个人身体健康问题，一旦泄露将无法挽回。
除此之外，商业数据的泄露也会造成企业的商业机密被曝光，给企业带来巨大的经济损失。
2.数据质量问题大数据产生的数据量巨大且复杂，数据中可能存在错误的信息、重复的信息和不一致的信息，这种数据质量问题将导致数据分析的结果失真或无法发现真正的趋势和规律。
因此，在大数据分析过程中，必须要解决数据质量问题。
3.访问控制问题大数据通常需要多个人参与数据分析，因此需要针对不同的用户进行访问控制，但是，访问控制问题也可能导致数据泄露问题，同时也可能导致数据被篡改或删除的情况。
针对此类问题，需要实现完善的访问控制机制来保证数据安全。
4.高可靠性问题大数据通常分布在多个系统和多个存储介质中，如果某个系统或存储介质出现故障，将导致数据丢失或数据不可用，从而影响数据的分析和应用。
因此，在大数据存储和分析过程中，应该建立高可靠性的系统和存储介质，来保证数据的安全性和可用性。
二、大数据安全的解决方案1.数据加密数据加密是一种有效的大数据安全解决方案。
在数据加密的过程中，对于敏感数据，可以采用加密算法，使数据在传输和存储过程中得到了保护。
而对于特别重要的数据，可以采用端到端的加密策略，确保数据只能被授权的用户所访问。
2.访问控制机制访问控制机制是确保大数据安全的根本手段。
企业需要实现完善的访问控制机制，以确保只有经过授权的人员才能够访问和操作数据。
大数据解决方案和技术方案
大数据解决方案和技术方案随着信息技术的不断发展和应用，大数据正逐渐成为企业和组织进行决策和业务优化的重要资源。
为了更好地应对大数据带来的挑战和机遇，各行各业纷纷寻求适用的大数据解决方案和技术方案。
本文将探讨大数据解决方案和技术方案的特点和应用场景，并介绍几种常见的大数据解决方案和技术方案。
一、大数据解决方案的特点大数据解决方案是指通过采用特定的方法和技术，对大规模、多样化、高速度的数据进行高效地管理、存储、分析和处理的综合解决方案。
其特点如下：1. 数据量大：大数据解决方案所面对的数据量通常是庞大的，需要存储和处理海量的数据。
2. 处理速度快：对于大数据，实时性是一个很重要的考量指标，大数据解决方案需要具备快速处理数据的能力。
3. 数据多样化：大数据来源广泛，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等，大数据解决方案需要能够处理各种类型的数据。
4. 数据价值挖掘：大数据解决方案不仅能够存储和处理数据，而且能够通过数据分析和挖掘，提供有价值的信息和洞察，帮助企业和组织做出更明智的决策。
二、大数据解决方案的应用场景大数据解决方案在各个行业都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
1. 金融领域：银行、保险等金融机构通过大数据解决方案，可以对大量的交易数据进行分析和挖掘，从而预测市场趋势、进行风险评估和信用评级等。
2. 零售行业：电商企业可以通过大数据解决方案，分析用户的购物行为和偏好，进行精准营销和个性化推荐，提高用户购买转化率和用户满意度。
3. 医疗健康：医疗机构可以利用大数据解决方案，对病人的临床数据进行分析，预测疾病的发展趋势，辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。
4. 城市管理：城市政府可以借助大数据解决方案，对城市的交通、环保、能源等方面的数据进行监测和分析，实现智慧城市的建设和优化城市管理。
三、大数据技术方案的选择与应用在选择大数据技术方案时，需要根据实际需求和业务场景来确定。
以下是几种常见的大数据技术方案。
大数据处理中的常见问题和解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案随着信息时代的到来，大数据已经成为现代企业的核心资源。
大数据的处理能力大大促进了企业的管理效率和决策能力，使企业在激烈的市场竞争中获得优势。
但随着数据量的不断增加，大数据处理也面临着一系列的挑战和问题。
本文将从数据处理的角度出发，阐述大数据处理中的常见问题和解决方案。
一、数据存储问题数据存储是大数据处理的重要环节。
大数据量带来的存储问题，主要表现在两个方面：一是存储空间需求高、成本高；二是存储未分类，数据结构不规整。
这些问题在后期数据处理过程中会严重影响数据的准确性和处理效率。
为了解决这些问题，可以考虑以下几种解决方案：1. 数据归档：不需要长期存储的数据，可以通过生命周期管理等方式，将其归档到低成本的存储介质中，如磁带。
这种方式能够节约昂贵的存储空间，同时保留了数据的完整性。
2. 数据分类：数据分类是数据存储的重要环节，可以将数据按照类型、大小、重要性等维度，进行有序排列。
通过合理的存储管理，有效减少存储成本，提高存储效率。
3. 数据压缩：通过数据压缩，可以将数据的存储空间进一步减少。
数据压缩可以采用不同的方法，如透明压缩、有损压缩等，在保证数据质量的前提下实现数据体积的压缩。
二、数据获取问题数据获取是大数据处理的第一步，也是最关键的一步。
大数据的获取问题主要表现在数据来源不稳定、数据质量差等方面。
为了解决这些问题，可以采用以下方式：1. 数据源选择：在大数据收集过程中，要选择权威、可靠的数据源，保证数据的准确性和完整性。
选择经过良好测试和验证的数据源，避免数据获取时出现中断、数据丢失等问题。
2. 数据筛选：为了保证数据的质量，需要对获取的数据进行筛选、清理。
通过简单的数据分析和筛选，可以快速剔除无用数据和异常数据，减少数据处理压力。
3. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起的过程。
通过数据集成，可以使不同类型、不同结构的数据协同工作，达到数据插值、数据互补的目的。
大数据的疑难问题及解决方案
大数据的疑难问题及解决方案在当今的信息时代，大数据已经成为各个行业不可忽视的重要资源。
随着技术的不断发展，越来越多的企业开始关注如何最大化利用大数据来推动业务增长和创新。
然而，正因为其庞大的规模和复杂性，大数据也带来了一系列的疑难问题。
本文将探讨大数据的一些疑难问题，并提供解决方案，以帮助企业更好地应对这些挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据的存储和利用规模不断扩大，数据安全和隐私保护变得尤为重要。
因为大数据中包含着大量的敏感信息，如个人身份、商业机密等，一旦这些数据遭到泄露或遭到黑客攻击，将会给企业和个人带来巨大的损失。
因此，保护大数据的安全和隐私成为了企业亟需解决的问题。
解决方案：1. 强化数据存储和传输的安全性：采用加密技术和安全协议，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
2. 定期更新和升级安全系统：保持与最新安全威胁的同步，并及时对系统进行升级和修补，以防止潜在的漏洞和攻击。
3. 严格的数据访问授权管理：限制对敏感数据的访问权限，分级管理，并建立审计制度，确保数据的合法使用和监督。
二、数据质量与准确性大数据中可能存在各种各样的数据异常、错误和噪音，这些问题会直接影响到数据分析和决策的准确性。
在大数据背景下，如何保证数据的质量和准确性成为了数据管理的一项重要挑战。
解决方案：1. 数据清洗和预处理：对数据进行清洗、去重、标准化等处理，消除异常和错误数据，并通过数据预处理方法提高数据质量。
2. 引入数据质量度量指标：建立数据质量度量体系，包括准确性、完整性、一致性等指标，监控和提高数据质量。
3. 数据源评估和选择：对数据源进行评估，选择质量较高的数据源，并建立合作模式和规范，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据存储和处理能力大数据的处理和存储成本非常高昂，传统的数据管理技术已经无法满足大数据的需求。
此外，大数据处理的速度也是一个挑战，如何提高数据的处理效率也是企业面临的一大难题。
解决方案：1. 采用分布式存储和计算技术：利用分布式系统和云计算技术，提高数据的存储和处理能力，降低成本。
大数据解决方案
大数据解决方案近年来，随着科技的迅猛发展，大数据已经成为了企业决策和运营中不可或缺的一部分。
大数据的价值在于从庞大的数据中提取信息、分析趋势，为企业提供深入洞察和科学决策的支持。
下面，我们来看一些常见的大数据解决方案。
一. 数据收集和存储方案大数据解决方案的第一步是数据的收集和存储。
传统的数据存储方式已经无法满足大数据时代的需求。
云存储技术在大数据中发挥着重要作用，通过将数据存储在云服务器上，可以大大减少企业的硬件投资和维护成本。
此外，还可以使用分布式存储系统，如Hadoop，将大规模的数据分散存储在不同的服务器上，提高数据的可扩展性和可靠性。
二. 数据清洗和预处理方案在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
数据清洗是指消除数据中的错误、缺失和重复项等，以提高数据的准确性和完整性。
预处理是指对数据进行转换和归一化，以便更好地适应后续的分析和挖掘。
在大数据解决方案中，可以使用自动化的算法和工具来实现数据清洗和预处理，大大提高了数据处理的效率和准确性。
三. 数据分析和挖掘方案数据分析和挖掘是大数据解决方案的核心环节，它可以从庞大的数据中发现模式、提取有用的信息和预测趋势。
数据分析可以通过统计方法、机器学习和人工智能等技术来实现。
例如，可以使用聚类分析来发现数据中的群体结构，使用关联规则挖掘来发现数据中的关联关系，使用预测模型来预测未来的趋势。
四. 数据可视化和报告方案数据可视化是将数据以图形化的形式呈现，以便更好地理解和分析数据。
大数据解决方案中的数据可视化技术有很多，例如散点图、折线图、柱状图等。
通过数据可视化，可以更直观地看到数据的规律和趋势，有助于决策者对数据的理解和分析，从而更好地做出决策。
另外，还可以使用报告工具来生成数据分析的报告，以便与其他决策者和利益相关者共享。
总结起来，大数据解决方案是一个综合性的体系，包括数据收集和存储、数据清洗和预处理、数据分析和挖掘、数据可视化和报告等多个环节。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
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SaaS（软件）
统一访问门户
围绕三个维度：透明管控、
应用 生产类应用
透明管控
科学运营
价值创造
科学运营、价值创造 强调开放灵活：基于开放
PaaS（平台）
业务组件、应用开发平台、
数据模型 公共应用模型等构建，灵
统智总 部 目 标 集 中 生 产 系慧小区中即即即业云数间服服服务服据件务务务务平EBS组台生件O…整产DB集类体PSM1/数解M据决D指 体M方标 系案智组慧统 一 视 图件…小集2区云C分U服B析ED务类W平组数报 工…件台据表 具集整3体联 析解机 工分 具决近归方S线档D挖 工案区K掘 具智开…发慧E开 工T平小L发 具台区元 数 据 云生 管服元 管数 质 管 数 安 管命 控标务数 控据 量 控 据 全 控周准据平期管台控 整体活 部 实 与 安 周 推 采 点解支署标全期集存施行决撑和准、、储五五方个推、元一、项个案性广数数点一管一化据据加点控点应质、工分：：用量数转析数一开、据换挖据点发数生、掘模源、据命一、型头
2. 省公司经分系统也需要支撑来自业务部门和IT部门的大量支撑需求，同时要完成集团下发的IT规范要求
3. 未来省公司数据集中后，大数据平台将必须承担省分公司和总部的全部数据应用服务需求
省分公司当前数据应用需求
集团总部当前数据应用需求 集团领导
省公司领导
IT 部门
业务部门
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
计划
业务部门
IT部门
临时 支撑
计划 业务 支撑
计划IT 支撑需
集团下发 规范支撑
需求
计划IT 支撑需求
业务 支撑 需求
临时 支撑 需求
总部BI系统
需求
需求
求
• IT人力紧张
省公司经分系统
• IT系统扩容难
• IT投入效益难保障
大数据平台将面临 两大挑战
1. 平台开发方面：如何支撑急速增长的数据应用需求 2. 平台执行方面：如何保障海量大并发的数据访问需求和海量数
2019
大数据解决方案
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
IBM 大数据平台解决方案
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
1. 项目背景理解
2
当前业务面临的挑战
数据问题
企业内数据定义缺失；数据项缺失 ；数据属性不完整； 企业外部数据无暇顾及；
管理类活动
流程
撑实现。 b. 应用—数据：应用和数据共同承接了业务，数据实体也承
执行类活动
接了应用交互，因此二者解耦的核心是数据实体。这可以
分析类活动
通过建立稳定的、弹性的企业企业级大数据模型、数据整 合与存储区域，保证未来应用对数据操作的可扩展，以及
角色
屏蔽了应用对底层数据直接访问的数据服务加以实现。
整合
整合 大数据的存储和管理
获取
获取
海量数据的快速分析
产生
海量数据的快速获取
获取
整合
获取
服务
整合
应用
服务
整合
与生产系统在功能和数 据分工上清晰合理
归档
追踪和反馈 决策结果
应用
快速的数据服务执行
归档
服务
简便的数据服务使用
应用
与生产系统的及时交互 决策执行业务活动中的数据支撑
做出选择
传达归和档执行决策 9
IaaS（资源）
一点服务提供
统一 IaaS服务接口
小型机 X86服务器 高端存储 中低端存储
网络资源
14
基于技术架构目标，加入大数据平台建设的驱动力
分析类系统应该建 立多少数据库，多
少种数据库
保证数据从省分及 时向集团提供准确
唯一数据
现存问题
……
在一个框架下有效
数据应用
支持5级体系的个 性化开发和共性开
获取 获取
产生
获取
整合
服务
应用
归档
数据准备
模型部署 归档
应用
服务
整合
获取 整合
服务
评估数据能够嵌入到模型评估中， 通过外部调用发现已经退化的模型
应用
获取 整合
服务
应用
归档 数据建模
归档
模型评估 10
大数据平台关键能力需求——应用开发与运行
1. 当前总部BI系统的数据应用需求包括业务部门的计划性业务支撑需求和大量的临时性支撑需求，以及IT 部门自身规划中的计划性支撑需求；
2. 大数据平台的核心是数据，从数据生命周期看，大数据的生成、获取、整合、服务、应用、归档各个步 骤分别有着不同的目标，并面临不同的问题
3. 从决策类活动过程和数据生命周期两个维度，对大数据平台的决策类活动的支撑能力需求进行分析
识别问题或 对决策的要求
分析和阐明方案
归档 应用
归档 应用
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区服云务 服务平台整体解决方案智慧服务小区云服务平台整体解决方案
c. 应 现该用数层/数据面据分的—类解技耦术，：需系要统解组决件系承统接组了件应对用应和用数的据依，赖因，此可要通实 过建立应用开发平台、数据交换平台和数据管控平台来实 现。同时基于云计算的弹性扩展和虚拟化技术实现系统组 件与基础设施的解耦。
8
大数据平台能力需求分析——决策类业务活动
1. 决策就是为达到某一目标而在若干个可行方案经过分析、比较、判断，从中选择并赋予实施的过程据诺 宾斯泰（Robenstein）将决策过程定义为五个步骤
1、由被动的IT支撑向主动的以数据为核心的IT服务转型
以大数据为核心组织IT服务能力 持续完善基础支撑能力 拥抱互联网 智慧小区云服务平架台构整体体解系决全方面案云智化慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
2、服务管控模式逐步完善
夯实基础管理 管控思路由简单支撑向精细服务转型 全面优化信息化服务流程实现分级服务
a. 业务—应用/数据：业务活动在业务架构和应用架构(大数据
市产客 客
数据应用 平台)间具有承上启下的作用，可从业务类型和业务活动类
……
场品户 户
型两个维度划分，前者体现业务差异，后者更多体现数据
营开管 洞
平台能力要求，且可以稳定地分为决策类、管理类、执行
智慧小区云服务平销台发 整决体策理 解类活决察 动方案智慧小区云服务平台整体类解和决分方析案类智四慧种小，区因云此服业务务平与台IT的整解体耦解可决从方四案类业务活动支
2. 大数据平台需求理解
7
大数据平台的关键需求
1. 结构化了企业架构中四大架构的关键要素，以及要素间的承接关系，形成了一套规范、清晰的定义，从而 为大数据平台的方案设计建立了更明确的指导依据和验证方法。
柔性架构的大数据平台
1.企业架构方法论和云计算技术让建立柔性架构成为可能，基于企业 架构元模型，建立柔性的架构需要实现业务、应用、数据、技术四个 架构层面的解耦。
中提取价值（value）
数据加工深入
1. 信息转换 2. 知识沉淀 3. 价值创造 4. ……
1. 结构化、非结构化 数据类型多 2. 静态、动态 3. ……
数据管理复杂
1. 在线、近线、离线 2. 高性能、低成本、
高质量、可追溯 3. ……
5
大数据应用价值可以从公司侧和客户侧体现
围绕大数据应用，促使公司实现科学运营、价值创造以及透明管控，一方面能使 得公司侧感知到大数据带来的管理、决策、运营效率和质量的提升；另一方面， 能够使客户感知到大数据带来业务开发的智能、服务及时以及与需求匹配的精准。er的定义，大数据的特征具体涵盖了3V的内容： 1. 数据量庞大（Volume）：从PB扩展到ZB；IT系统、互联网、物联网
等每天都在产生大量新生数据，过去的两年间产生的数据占到了所 有数据的90%
2. 数据变化快 (Velocity)：数据变化与处理的频度由天加速到秒/毫秒； 订单、支付、欺诈、微博、监控视频、传感器、信令每时每刻都在 不停的产生数据
3. 平台自生数据 数据范围广
数据服务对象全面
伴，供应链、政府部门等）
4. 外部互联网数据
3. 内部生产系统
5. ……
4. ……
数据成为公司核心资产和核心竞争力，将
数据规模大
10PB级+ 指数级快速增长
被设计用于在成本可承受 （economically）的条件下，通过快速 （velocity）采集、发现和分析，从大量 化（volumes）、多类别（variety）数据
据处理的性能要求
11
大数据平台关键能力需求——更直接的决策支持
当前BI系统
未来大数据平台
数字仪表板 固定报表应用
1. 模型的建立基于预先假设 2. 模型所需数据事先确定已知 3. 模型是静态的 模型的数学形式很完善，但
往往不能符合实际业务情况
输入 参数
数据挖掘 模型
最优解 绩效度量
随机输入 量
输 终端 入 补充量Q 参 数
大数据平台能力需求分析——分析类业务活动
1. 分析类活动是通过对数据的深入分析，力求取得更深刻业务洞察的过程，参考DM-CRISP数据挖掘方法 论，包括业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型评估和模型部署六个步骤
业务理解
数据理解
归档
归档
应用
应用 服务
服务
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服整务合平台整体解决整方合案智慧小区云服务平台整体解决方案
数据在多个系统中重复采集、重复 存储；
•没有准确数据支撑 •难以进行深度分析 •决策缺乏可靠依据