基于分布式架构的大数据商业建模
《2024年基于“大数据”的商业模式创新》范文
《基于“大数据”的商业模式创新》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代商业领域的重要资源。
大数据的广泛应用为商业模式创新提供了新的机遇和挑战。
本文将探讨基于大数据的商业模式创新，分析其重要性、实施策略及未来发展趋势。
二、大数据与商业模式创新（一）大数据概念及其特点大数据指的是无法在合理时间内用常规软件进行捕捉、管理和处理的庞大、复杂的数据集合。
它具有海量数据、多来源、高增长、多样性、低价值密度等特点。
这些特点为商业模式的创新提供了可能性。
（二）大数据在商业模式创新中的作用在商业活动中，大数据可为企业提供客户分析、市场趋势预测、竞争策略优化等多方面的信息支持。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求，优化产品设计，提高市场占有率。
同时，大数据还可以帮助企业实现精细化运营，提高管理效率和经济效益。
因此，基于大数据的商业模式创新已成为企业发展的重要方向。
三、基于大数据的商业模式创新策略（一）数据收集与整合企业应充分利用各种渠道收集数据，包括社交媒体、电商平台、线下门店等。
同时，要确保数据的准确性和完整性，对数据进行清洗和整合，以便后续分析。
（二）数据分析与应用通过对数据的深度挖掘和分析，企业可以了解客户需求、市场趋势和竞争态势。
在此基础上，企业可以调整产品策略、营销策略和运营策略，实现商业模式的创新。
例如，通过分析用户行为数据，企业可以推出个性化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
（三）数据驱动的决策与执行企业应将数据分析结果应用于决策和执行过程中，实现数据驱动的商业模式。
例如，通过分析销售数据和客户反馈，企业可以调整产品定价策略和促销活动，提高销售业绩和市场份额。
同时，企业还可以利用大数据优化供应链管理、提高生产效率、降低成本等。
四、基于大数据的商业模式创新案例分析以某电商平台为例，该平台通过收集和分析用户行为数据、购买数据等，实现了商业模式的创新。
首先，该平台通过数据分析了解用户需求和购买习惯，推出个性化推荐服务，提高用户购物体验和转化率。
基于大数据的数据分析系统架构简版
基于大数据的数据分析系统架构引言概述:随着大数据时代的到来，数据分析系统架构扮演着至关重要的角色。
基于大数据的数据分析系统架构能够帮助企业从海量的数据中获取有价值的信息和洞察，从而支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容:1. 数据采集1.1 数据源选择：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据源，如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
1.2 数据获取：通过API接口、爬虫等方式实时或定期获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
1.3 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、处理缺失值、处理异常值等，以提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据存储2.1 存储架构选择：根据数据量和访问需求选择合适的存储架构，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，以提高数据的查询效率和可扩展性。
2.3 数据备份和恢复：建立合理的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据提取和转换：从存储系统中提取数据，并进行必要的转换和整合，以满足后续分析的需求。
3.2 数据建模：根据业务需求和分析目标，对数据进行建模和转换，如特征工程、维度建模等。
3.3 数据计算和聚合：利用分布式计算框架，对数据进行计算和聚合，以支持复杂的数据分析和挖掘算法。
4. 数据分析4.1 探索性数据分析：通过可视化和统计分析等手段，对数据进行探索，发现数据的分布、关联性和异常情况等。
4.2 预测建模：基于历史数据和机器学习算法，构建预测模型，用于预测未来的趋势和结果。
4.3 决策支持：根据数据分析的结果，提供决策支持和优化建议，帮助企业做出更明智的决策。
5. 数据可视化5.1 可视化工具选择：选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等，以展示数据分析的结果和洞察。
2021-2022年中国云原生AI开发平台白皮书
生架构具备弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等主要优势，在云计算成为企业数字化转型标配的今天，云原生带
来了更加灵活的用云模式，能够帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量，其价值已获得了产业界的
普遍认可，云原生也被认为是云计算未来的技术发展方向，诸多云端服务也被业界证实能够与云原生架构充分融合并带来
近年人工智能应用相关政策解读
2021.2.9 北京市人民政府 《2021年市政府工作报告重点任务清单》
➢ 指出推动人工智能等科技创新重大项目在京落地，推动各方 科技力量优化配置和资源共享，支持包括人工智能在内的新 型研发机构发展，健全创新创业服务体系。
2021.1.13 国家工信部 《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》
行业背景与产品综述
1
云原生 AI 开发场景与实践
2
云原生AI开发平台发展展望
3
AI应用背景
➢ 在企业数字化转型的客观需求以及政策对发展前沿IT科技的支持下，我国数字经济 高速发展，为人工智能发展创造了积极的经济环境。近年来，国内人工智能技术成 熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初 步验证，伴随云计算的普及和云原生技术的发展，云服务将有望帮助企业解决现阶 段开展人工智能应用存在的难点，提升人工智能的效用。
2021-2022
中国云原生AI开发平台白皮书
摘要
行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业 经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工 智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比 不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。
工商银行大数据驱动的经营管理体系建设
工商银行大数据驱动的经营管理体系建设中国工商银行业务研发中心副总经理敦宏程中国工商银行业务研发中心副总经理 敦宏程经营管理是指银行为了自身的生存发展，对整体生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制，其目的是充分利用各种资源，最大程度满足用户需要，取得良好的社会效益和经济效益。
良好的经营管理体系可以聚合企业资源、提升运作效率、提高产品质量、优化客户体验、激发员工积极性和凝聚力、提升社会价值。
在数字经济时代下，银行业如何夯实数据基础设施，打造高效研发体系，促进金融产品创新，形成互联互通的综合化、数字化金融服务生态系统，是提升经营管理能力的关键。
工商银行坚决落实党中央决策部署，坚持“48字”工作思路，以客户为中心，积极推动数据与业务相结合，持续积淀数据要素，充分释放数据生产力，确立迭代优化的数据驱动机制。
工商银行通过智慧银行生态建设工程（ECOS）构建企业级大数据服务能力和数字化业务研发能力，围绕产品、服务、运营、风险四大领域形成“AI+”服务新生态，打造专业化、体验化、集约化、自动化的智慧经营管理体系。
一、大数据服务体系为经营管理提供技术、数据双要素数字时代的大型商业银行面对多样化的客户需求、复杂多变的业务场景，需盘活用精数据资产，形成数据编者按：智慧银行生态建设工程（ECOS）是工商银行坚决贯彻落实党中央关于金融服务实体经济、做大做优做强数字经济、加快实现高水平科技自立自强等战略决策部署，举全行之力、历经数载实施的一项系统性工程，创新提出了一整套国际领先的分布式开放生态银行系统建设方案，依托企业级业务架构建设，实现了大型银行全分布式系统架构、大型银行主机下移、银行系统生态化转型、大规模交易型分布式数据库等多个领域“从0到1”的突破。
近日，工商银行智慧银行生态建设工程（ECOS）荣获人民银行“2020年度金融科技发展奖特等奖”。
为此，本刊特推出“ECOS工程”专题，邀请多位参与ECOS工程建设的相关负责人及专家撰稿，分享工商银行ECOS工程建设取得的创新成果与成功经验，以期为商业银行数字化转型提供有益借鉴。
大模型应用开发 技术架构
大模型应用开发技术架构大模型应用开发技术架构是指在开发大型应用程序时所采用的一系列技术和架构。
随着计算机技术的不断发展，大型应用程序的规模和复杂性越来越高，因此，为了满足大型应用的需求，开发人员需要采用合适的技术和架构。
本文将从技术架构的选择、数据存储与处理、分布式系统等多个方面详细介绍大模型应用开发的技术架构。
技术架构的选择是开发大模型应用的第一步。
在选择技术架构时，需要考虑多个因素，如应用的规模、复杂性、性能要求等。
常见的技术架构包括单体架构、微服务架构和事件驱动架构等。
首先，单体架构是一种传统的技术架构，应用程序的所有功能模块都在一个单一的代码库中。
这种架构简单易懂，适用于小型应用，但对于大型复杂的应用来说，扩展性和维护性较差。
其次，微服务架构是一种将应用程序拆分成多个小型服务的架构。
每个服务负责处理一个特定的业务功能，并通过API进行通信。
这种架构具有高度的扩展性和灵活性，能够实现组件的独立部署和升级。
但是，微服务架构也会面临服务之间的通信问题和服务的管理复杂性。
最后，事件驱动架构是一种基于事件消息的架构。
它将应用程序拆分成多个相互独立的服务，通过事件消息进行通信。
当一个服务发生改变时，它会发布一个事件消息，其他服务则根据这个事件消息进行相应的处理。
事件驱动架构具有松耦合的特点，能够实现高度的可扩展性和灵活性。
但是，事件驱动架构需要更复杂的消息传递和处理机制。
在选择技术架构时，需要根据具体的应用需求和技术团队的能力做出合适的选择。
在实际应用开发中，也可以结合不同的技术架构，采用混合架构的方式。
除了技术架构的选择，大模型应用开发还需要考虑数据存储与处理的问题。
大型应用通常需要处理大量的数据，因此，选择合适的数据存储方式对于应用的性能和可扩展性至关重要。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时性能较差，因此，可以考虑使用NoSQL数据库来替代。
NoSQL数据库具有高度的可伸缩性和性能，并且支持大规模数据的高速访问。
基于大数据的电商平台运营数据分析与决策支持系统设计
基于大数据的电商平台运营数据分析与决策支持系统设计随着互联网技术的迅猛发展，电子商务在全球范围内得到广泛应用。
电商平台作为电子商务的核心载体，承担着产品销售、订单管理、库存控制、客户服务等重要职能。
为了提高电商平台的运营效率和商业竞争力，基于大数据的电商平台运营数据分析与决策支持系统成为了迫切需要的解决方案。
一、系统需求分析1. 数据收集：该系统需要具备数据自动采集的功能，通过与电商平台的接口对接，实时获取包括销售数据、订单数据、库存数据、用户行为数据在内的各类运营数据。
2. 数据清洗与预处理：为了进一步提高数据质量，系统需要实现数据清洗与预处理模块，包括错误数据的修正、缺失数据的补充和异常值的处理等功能。
3. 数据存储与管理：系统应采用分布式存储技术，能够实现海量数据的高性能存储和高效查询。
同时，系统还需要根据数据特性进行分类和索引，方便后续的数据分析和决策支持。
4. 数据分析与挖掘：系统需要集成常用的数据分析和挖掘算法，如关联分析、聚类分析、分类分析、预测分析等。
这些算法可以从庞大的数据中发现潜在的规律和趋势，提供决策支持。
5. 可视化界面：为了方便运营人员的操作和决策，系统需要提供友好的可视化界面，包括数据展示、数据查询和数据分析的功能。
用户可以通过简单的操作，获得所需的分析结果。
二、系统设计与架构基于以上需求分析，本系统设计采用了分布式架构，将数据采集、数据处理、数据存储、数据分析和数据展示等功能分层实现，以提高系统的灵活性、稳定性和可扩展性。
1. 数据采集与预处理模块：该模块通过与电商平台的接口对接，实时获取运营数据。
针对数据的质量问题，该模块还具备数据清洗和预处理的功能。
该模块采用了分布式爬虫技术，可以同时处理多个数据源，并通过机器学习算法对数据进行初步筛选和修正。
2. 数据存储与管理模块：该模块采用分布式存储技术，将采集到的数据存储到分布式文件系统中，实现海量数据的高性能存储和高效查询。
大数据在商业决策中的应用作业指导书
大数据在商业决策中的应用作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 数据的概念与分类 (4)1.1.1 数据的定义 (4)1.1.2 数据的分类 (4)1.2 大数据的发展历程 (4)1.2.1 数据存储与处理技术的发展 (4)1.2.2 数据分析技术的发展 (4)1.2.3 大数据时代的来临 (5)1.3 大数据的关键技术 (5)1.3.1 数据采集与预处理 (5)1.3.2 数据存储与管理 (5)1.3.3 数据分析与挖掘 (5)1.3.4 数据可视化 (5)1.3.5 大数据安全与隐私保护 (5)第2章商业决策与大数据 (5)2.1 商业决策的演变 (5)2.1.1 经验决策阶段 (5)2.1.2 数据分析决策阶段 (5)2.1.3 大数据决策阶段 (6)2.2 大数据在商业决策中的作用 (6)2.2.1 提高决策效率 (6)2.2.2 降低决策风险 (6)2.2.3 优化资源配置 (6)2.2.4 创新商业模式 (6)2.3 大数据时代商业决策面临的挑战 (6)2.3.1 数据质量参差不齐 (6)2.3.2 数据安全与隐私保护 (6)2.3.3 数据分析人才短缺 (7)2.3.4 技术更新迅速 (7)2.3.5 数据孤岛现象严重 (7)第3章数据采集与预处理 (7)3.1 数据源的选择与接入 (7)3.1.1 确定数据需求 (7)3.1.2 数据源评估 (7)3.1.3 数据接入 (7)3.2 数据采集方法与技术 (7)3.2.1 网络爬虫 (7)3.2.2 传感器与物联网 (8)3.2.3 公开数据集与第三方数据服务 (8)3.3 数据预处理技术与策略 (8)3.3.1 数据清洗 (8)3.3.3 数据转换 (8)3.3.4 数据降维 (8)3.3.5 数据采样 (8)第4章数据存储与管理 (8)4.1 分布式存储技术 (8)4.1.1 分布式存储原理 (9)4.1.2 分布式存储在商业决策中的应用 (9)4.2 数据仓库与数据湖 (9)4.2.1 数据仓库 (9)4.2.2 数据湖 (9)4.2.3 数据仓库与数据湖在商业决策中的应用 (10)4.3 数据质量管理与维护 (10)4.3.1 数据质量管理方法 (10)4.3.2 数据维护 (10)4.3.3 数据质量管理与维护在商业决策中的应用 (10)第5章数据挖掘与分析 (10)5.1 数据挖掘的基本概念与方法 (10)5.1.1 数据挖掘的基本概念 (11)5.1.2 数据挖掘的方法 (11)5.2 关联规则挖掘与应用 (11)5.2.1 关联规则的基本概念 (11)5.2.2 关联规则挖掘方法 (11)5.2.3 关联规则在商业决策中的应用 (11)5.3 聚类分析与应用 (11)5.3.1 聚类分析的基本概念 (11)5.3.2 聚类分析方法 (11)5.3.3 聚类分析在商业决策中的应用 (11)5.4 时间序列分析与应用 (12)5.4.1 时间序列分析的基本概念 (12)5.4.2 时间序列分析方法 (12)5.4.3 时间序列分析在商业决策中的应用 (12)第6章机器学习与人工智能 (12)6.1 机器学习基本概念与算法 (12)6.1.1 机器学习概述 (12)6.1.2 常见机器学习算法 (12)6.2 深度学习技术与应用 (12)6.2.1 深度学习概述 (12)6.2.2 常见深度学习模型 (13)6.2.3 深度学习在商业决策中的应用 (13)6.3 人工智能在商业决策中的应用案例 (13)6.3.1 零售行业 (13)6.3.2 金融行业 (13)6.3.3 医疗行业 (13)6.3.5 制造业 (13)第7章数据可视化与故事化 (14)7.1 数据可视化技术与方法 (14)7.1.1 可视化工具与技术 (14)7.1.2 可视化设计原则 (14)7.2 数据故事化与传播 (14)7.2.1 数据故事化的重要性 (14)7.2.2 数据故事化的步骤 (14)7.3 数据可视化在商业决策中的应用案例 (14)7.3.1 市场趋势分析 (15)7.3.2 客户细分 (15)7.3.3 风险评估 (15)第8章大数据在市场营销中的应用 (15)8.1 客户细分与精准营销 (15)8.1.1 数据收集与处理 (15)8.1.2 客户细分方法 (15)8.1.3 精准营销策略 (15)8.2 产品推荐与个性化定制 (15)8.2.1 基于大数据的推荐算法 (15)8.2.2 个性化定制策略 (15)8.2.3 产品推荐的优化与调整 (15)8.3 营销活动监测与优化 (16)8.3.1 营销活动数据监测 (16)8.3.2 营销活动效果评估 (16)8.3.3 营销策略优化与调整 (16)8.3.4 大数据在营销活动中的应用案例 (16)第9章大数据在供应链管理中的应用 (16)9.1 供应链数据分析与优化 (16)9.1.1 数据采集与整合 (16)9.1.2 数据分析方法 (16)9.1.3 供应链绩效评估 (16)9.2 需求预测与库存管理 (17)9.2.1 需求预测方法 (17)9.2.2 多维度数据分析 (17)9.2.3 库存管理优化 (17)9.3 供应商评价与风险管理 (17)9.3.1 供应商数据收集与分析 (17)9.3.2 供应商风险评估 (17)9.3.3 供应商关系管理 (17)第10章大数据在商业决策中的未来趋势与挑战 (17)10.1 新技术发展趋势 (17)10.1.1 人工智能与大数据的结合 (17)10.1.2 物联网与大数据的融合 (18)10.1.3 边缘计算在大数据中的应用 (18)10.2 数据安全与隐私保护 (18)10.2.1 数据安全策略与法规 (18)10.2.2 数据加密与脱敏技术 (18)10.2.3 用户隐私保护意识与合规性 (18)10.3 大数据在商业决策中的实践与创新 (18)10.3.1 数据驱动的决策模式 (18)10.3.2 跨界融合与创新 (19)10.3.3 个性化定制与智能化服务 (19)10.4 我国大数据产业发展现状与展望 (19)10.4.1 产业发展现状 (19)10.4.2 产业挑战与展望 (19)第1章大数据概述1.1 数据的概念与分类1.1.1 数据的定义数据是对客观事物的记录和描述，是信息的载体。
基于大数据的多平台数据融合系统
基于大数据的多平台数据融合系统1. 系统简介基于大数据的多平台数据融合系统是一种用于整合和处理来自不同平台的数据的系统。
它利用大数据技术，将多个数据源的数据进行融合和分析，以提供全面、准确和实时的数据分析结果。
2. 系统架构该系统采用分布式架构，包括以下主要组件：- 数据采集模块：负责从不同平台和数据源收集数据，并将其转换为统一的数据格式。
- 数据存储模块：用于存储采集到的数据，采用分布式存储技术，以提高数据的可靠性和可扩展性。
- 数据处理模块：通过使用大数据处理框架，对存储的数据进行清洗、转换和分析。
- 数据融合模块：将来自不同数据源的数据进行融合，以消除重复数据和冲突数据。
- 数据分析模块：利用机器学习和数据挖掘技术，对融合后的数据进行分析和建模，以提供有价值的信息和洞察。
3. 系统功能- 数据采集：支持从多个平台和数据源采集数据，包括社交媒体平台、电子商务平台、物联网设备等。
- 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除噪声数据、填充缺失值等。
- 数据转换：将不同数据源的数据转换为统一的数据格式，以便后续处理和分析。
- 数据融合：将来自不同数据源的数据进行融合，消除重复数据和冲突数据，生成一致性和完整性高的数据集。
- 数据分析：利用机器学习和数据挖掘技术，对融合后的数据进行分析和建模，提供数据可视化、趋势分析、预测等功能。
- 数据安全：采用数据加密和权限控制等技术，确保数据的安全性和隐私保护。
4. 系统优势- 数据全面性：通过整合多个数据源的数据，系统能够提供全面的数据分析结果，准确反映实际情况。
- 数据实时性：系统采用实时数据采集和处理技术，能够及时更新数据分析结果，支持实时决策。
- 数据准确性：通过数据清洗和融合等处理步骤，系统能够提高数据的准确性和一致性。
- 数据可视化：系统提供丰富的数据可视化功能，以图表、报表等形式展示数据分析结果，方便用户理解和使用。
- 数据扩展性：系统采用分布式架构，能够方便地扩展到更多的数据源和数据处理节点，满足不断增长的数据需求。
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数据文件系统层 HDFS文件系统，消息队列，磁盘文件系统及数据库文件
系统
计算层
提供数据处理、计算的框架和方式 Hadoop, Spark, Storm等 Oracle、Mysql等传统数据库提供了对结构化数据管理 与处理的整套方法
大数据商业建模与应用的挑战
构建消费者 完整兴趣图谱
01
02
打通互联网 和移动互联网
多维度数据 处理与实时计算
03
04
用户隐私 相关法律完善
目录
1 前言 2 大数据战略与应用创新 3 大数据建模技术架构 4 大数据建模应用场景
技术架构概要
大数据时代的到来，数据的量、源都发生了剧烈变化，这种变化引发了变革，开源运动 的进一步发展为这场变革提供了催化剂。
大数据整体解决方案： 获取 – 存储 – 整合 – 分析 – 可视化
服务化
一切皆服务 （SaaS, PaaS, IaaS, DaaS, MaaS)
实用化
描述性分析 – 预测性分析 – 诊断性分析
云端化
一切服务皆为云 （所有企业数据和分析最
终都会转移到云端）
低成本化
降低“去IOE”运动的 技术及成本门槛
日志： splunk loggly
开源数据库
HBase, MongoDB CouchBase, Neo4J
应用
广告： eXelate DataXu
营销： Lattice Gainsight
金融： Zestfinance Lendup
教育： Panorama Knewton
开源计算
Mahout, Wabbit GraphLab, R
可视化数据操作平台
业务流程全生命周期管理
业务价值挖掘建模
数据访问 资源管控（YARN/MESOS）
分布式存储（磁盘及内存） 数据获取
ACL )
安
全监
(
认 证
控 配
安 装 及
权置云
限及服
报务
警
大数据应用 大数据管理 大数据技术
数据管理层说明
数据层 模型层 需求层
数据管理层
操作系统层
硬件之上第一层,Linux, Unix,Windows 所有建模工具，数据管理与处理系统都依赖于此
数据
数据市场： bluekai DataMarket factual Azure Marketplace
数据源： quandl premise xignite plaid
开源其他
Zookeeper, Pentaho Talend
中国大数据生态的六大趋势
应用化
从投入基础设施转向 可执行的分析与应用
整体化
Pig Mahout
per
Hbase
Map-Reduce计 算框架
Hadoop
Spark Sql
Spark Streamin
g
Mlib Machine Learning
GraphX Graph Processi
ng
Graphlab Procmodel
Graphlab C++API
Spark流计算框架
数据管理： Oceansync Datadog
数据安全与存储： Stormpath Nimblestorage
开源框架
Hadoop, Yarn Storm, Spark
分析
平台： databricks dataspora
非结构化： Palantir Quid
可视化： visual.ly actuate
下面重点探讨商业模型技术架构如何应对这种变化：
大数据解决方案
电商
互联网 媒体
线下 零售
运营商 金融
大数据应用
大数据管理 大数据技术
旅游
广电
家电 制造
汽车
大数据商业建模技术架构图
需求 业务应用云层模型与可视化层
模 分析工具
型
层
层 接口层
统计模型
最优化模型
营销模型 机器学习与数据挖掘模型
可视化
R Python Scala
基于分布式架构的大数据商业建模
Big Data Practitioner
目录
1 前言 2 大数据战略与应用创新 3 大数据建模技术架构 4 大数据建模应用场景
大数据的核心 — 预测
预测
• 数据
多样, 多数据源，且高质量
• 模型
统计模型、机器学习为主 广泛的交叉比对
• 预测
分析事件发生的可能性 大量高质量数据 + 模型
大数据分析引擎（BAE）
大数据采集
业务数据汇集系统 用户行为数据采集系统 互联网公开数据抓取系统
大数据清洗
业务数据清洗系统 用户行为数据清洗系统 互联网公开数据清洗系统
大数据标准化
用户多重ID归一化系统
商品归一化系统
大数据结构化
用户标签管理系统
商品标签管理系统
数据全生命周期管理
百分点大数据底层技术平台
Graphlab 图处理并行
框架
Nimbus, Supervisor,
Worker
Storm实时流 计算框架
Oracle Mysql
等关 系型 数据库
Redis 等非 结构 化数 据库
各种操作 系统函数
调度 与封装
Spark
Graphlab Storm 数据库 操作系统API
HDFS分布式文件系统
消息队列 碰盘文件系统
1988
大
决策 支持
数据 仓库
数据 挖掘
数据可 视化
数 据
关系型 数据库
1970
联机 分析
1993
商务 智能
数据 开放
全球的大数据产业和生态系统已经形成并初具规模
全球大数据生态格局
基础
Hadoop: Cloudera HortonWork MapR
NoSQL: Cloudant Couchbase
大数据 vs 小数据
数据源 数据结构 样本筛选 关联和因果
时效性 应用重点
大数据
多种数据源，打破数据孤岛 非结构化数据为主 用全部数据作为样本 更重视关联关系 实时性要求高 洞察历史，预测未来
小数据
单一数据源 结构化数据为主
随机抽样 更重视因果关系
实时性要求低 当前业务流转
数据应用演进路线
1940
Java C、C++ SQL Weka
SAS Processing
计算层提供的Java、C、C++、Python等的API，以及已知的对这些API的封装的开源软件， 如：Rhadoop，Rhive，SparkR、Hadoop Streaming
数 据 管 理 层
计算层
数据文件 系统层
Giraph Zoo Kee Hive
操作系统层
Linux、Unix操作系统
Windows操作系统
大数据产品全景图
微信商城 个性化
系统
电子商城 个性化
系统
移动商城 个性化
系统
媒体网站 个性化
系统
在线营销 支持系统
门店营销 支持系统
会员营销 支持系统
全网市场 监控系统
舆情管家
商情管家
用户洞察 系统
个性化推荐引擎（BRE）
自动化营销引擎（BME）