企业大数据项目解决方案_大数据企业架构分析(PPT21张)
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大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
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未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
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跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
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项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
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目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
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01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据中心 ppt
我国数据中心机架规模持续稳步增长，大型以上数 据中心规模增长迅速。近年来，我国数据中心机架规模稳 步增长，按照标准机架 2.5kW 统计，截止到 2021 年年 底，我国在用数据中心机架规模达到 520 万架，近五年 年均复合增速超过 30%。其中，大型以上数据中心机架 规模增长更为迅速，按照标准机架 2.5kW 统计，机架规 模420 万架，占比达到 80%。
从我国数据中心下游应用分 布情况来看，互联网厂商是我国 数据中心主要的应用端，需求占 比达60%，其次为金融业和政府 机关，占比分别为20%和10%。
CONTENTS
目 录
01. 行业概述及发展背景
02. 行业发展现状及市场分析
03 项目总体规划及建设方案 .
04. 案例分析 05. 盈利模式心、中金数据昆山以号中心）
我国头部互联网企业及第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践，建设运营HVDC、自研“零功耗”臵顶冷却单元及 AI 调优技术，年均 PUE 达到 1.08； 秦淮数据环首都数据中心利用模块化、绿电交易及资源回收等技术，年均 PUE 达到 1.15，可再生能源利用率达到了 100%。
行业发展现状-低碳环保：技术机制不断完善，节能实践快速推进
国际互联网巨头积极推动绿色能源使用，促进数据中心节能减排。谷歌、苹果和脸书积极公布可再生能源使用进展，并 分别于2017 年、2018 年及 2020 年实现运营体系 100%可再生能源使用。微软和亚马逊计划于 2025 年实现 100%可再生能 源使用目标。
◈《数据中心能效限 定值及能效等级》 GB40879-2021 ◈《关于完整准确全 面贯彻新发展理念做 好碳达峰碳中和工作 的意见》
◈关于组织开裹2021 年国家绿色数据中心 推荐工作的通知 ◈《“十四五”信息通 信行业发展规划》、 《关于加强产融合作 推动工业绿色发展的 指导意见》
大数据平台解决方案
3.数据处理：需实现数据的实时处理和离线分析，为业务提供快速、准确的数据支撑；
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据解决方案
大数据平台技术解决方案目录第1章技术解决 (4)1.1大数据采集 (4)1.1.1概述 (4)1.1.2数据来源 (4)1.1.3数据现状 (5)1.1.4技术支撑 (6)1.1.5价值体现 (10)1.1.6解决工具 (10)1.2大数据存储 (11)1.2.1概述 (11)1.2.2技术支持--Hadoop概论 (11)1.2.3价值体现 (19)1.3大数据治理 (20)1.3.1概述 (20)1.3.2数据治理现状 (20)1.3.3数据治理概念 (21)1.3.4数据治理主要内容 (22)1.3.5技术实现 (28)1.3.6价值体现 (32)1.3.7解决工具 (34)1.4大数据分析 (34)1.4.1概述 (34)1.4.2大数据分析方法 (35)1.4.3数据分析的类型 (40)1.4.4数据分析步骤 (40)1.4.5价值体现 (41)1.4.6大数据分析应用 (42)1.4.7解决工具 (44)1.5大数据可视化 (44)1.5.1概述 (44)1.5.2大数据可视分析的概念 (45)1.5.3大数据可视化分析的方法 (45)1.5.4价值体现 (48)第1章技术解决1.1大数据采集1.1.1概述随着大数据时代的到来，数据正呈现出爆炸式的增长趋势。
随着IT技术的不断发展，无论是传统的业务系统数据，还是新型的非结构化数据，我们能够利用并转化为有用信息的数据变得越来越多。
表格1-1 传统数据采集与大数据数据采集对比1.1.2数据来源按照数据来源划分，大数据的三大主要来源分为商业数据、互联网数据与物联网数据。
1.商业数据商业数据是指来自企业ERP系统，各种POS终端以及网上支付系统等业务系统的数据，商业数据是现在最主要的数据来源渠道。
2.互联网数据互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据，包括通信记录及QQ、微信、微博等社交媒体产生的数据，其数据复杂且难以被利用。
3.物联网数据物联网是指在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感器、红外感应器、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万物互联的The Internet of Things。
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。
集团企业IT技术架构规划方案【77页PPT】精选全文
资源池化
按照应用要求和资源能力将IT软硬件资源划分为不同的资源池，通过整体规划和分级管理，为不同业务应用提供 灵活的资源使用和部署方式。
架构：优化
标准：规范化
管控：自动化
通过资源池整合和服务化设计，优化 在资源池基础上构建的统一的技术规 构建信息化管控组织和自动化的运维
应用基础架构：
范，逐步实现业务应用的标准化和规 管理体系，快速响应不同业务的资源
Client
ADD
DDDR CWMS
AW A GC I
ELS
BANK
Staff
Remote Staff
TAX AG ENTS
CCD
Complian ce Staff
Staff Phone
TASS
WOC
Bus. Intel Refmaterial
B OA
Call Centres
2 资源集中配置
过渡架构
组织体系；
运营级 （大的、基任应础务用架重构；较为复杂，导致数管据控部工署作 – 没有部实署现和端运到行端的业务监控数和据问存题储诊及断管，理
不能及时预警和解决业务中断。
应用运营 数据运营 网络运营 IT运维管理
基础设施
1
项目目标及现状调研
2
技术架构设计原则、方法和参考
数据库设计 数据仓库设计
平台设计 存储设计 网络设计 安全设计
标准是确保 架构落地的 规范化保证
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运营级
设施
（实施）
地域
应用 部署和运行
数据部署 数据存储及管理
应用平台运营 数据库存储运营
2023企业数字化转型大数据湖一体化平台项目建设方案
数据湖及应用平台
数据分散：基础数据分布在各个应用平台中，应用开发商整合能力差；数据管理能力较弱：缺乏统一的数据标准管理、数据质量管理、数据开发管理、数据服务管理、数据安全管理和监控运维管理等；数据利用能力不强：现有数据无法适应新业务需求，同时历史数据无法并入新的系统再利用。
集团战略管控数字化；业务运营数字化；产业协同数字化；管理支撑数字化。
方案二：集团统一建湖，事业部数据湖同步和特色发展
方案建议：集团领导牵头，统一标准和统一建湖
方案描述：事业部根据自身业务特色构建数据湖和数据治理体系，集团数据湖汇聚事业部数据湖数据，设计数据标准，进行数据治理、数据分析和数据共享服务。优点：建设灵活，能快速满足各事业部和集团数据湖的应用需求。缺点：难以统一标准和数据口径，多头数据采集，后期维护工作量较大。
集团高管层（决策层）
IT服务支撑层
业务运营管理层
数据孤岛、数据分散
总体建设目标
以“守护生命与健康”为使命，推动企业数字化转型，建立集团数据湖及应用平台，全面提升集团智慧化经营决策管理能力。借助5G、云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，重点解决战略闭环、业务运营、管理支撑等业务系统间数据不通和数据孤岛等问题，破解数据“汇”、“存”、“管”、“用”、“营”等难题。通过建立集团统一的数据湖及应用平台，提供数据汇聚、存储、治理、分析、服务、共享、应用和运营能力，夯实企业大数据智能化、经营管理智能化、业务作业智能化、医疗健康行业运营智能化的“4智”应用基础支撑能力，构建跨业务、跨部门和跨层级的融合应用场景，形成企业“数智化”运行的智能中枢，实现经营状态的实时监测，经营数据的辅助决策、指标的智能预警预测，关键问题的智慧决策，打造集团运行管理闭环与智慧化决策能力 。整理制作郎丰利1519.
数据分散：基础数据分布在各个应用平台中，应用开发商整合能力差；数据管理能力较弱：缺乏统一的数据标准管理、数据质量管理、数据开发管理、数据服务管理、数据安全管理和监控运维管理等；数据利用能力不强：现有数据无法适应新业务需求，同时历史数据无法并入新的系统再利用。
集团战略管控数字化；业务运营数字化；产业协同数字化；管理支撑数字化。
方案二：集团统一建湖，事业部数据湖同步和特色发展
方案建议：集团领导牵头，统一标准和统一建湖
方案描述：事业部根据自身业务特色构建数据湖和数据治理体系，集团数据湖汇聚事业部数据湖数据，设计数据标准，进行数据治理、数据分析和数据共享服务。优点：建设灵活，能快速满足各事业部和集团数据湖的应用需求。缺点：难以统一标准和数据口径，多头数据采集，后期维护工作量较大。
集团高管层（决策层）
IT服务支撑层
业务运营管理层
数据孤岛、数据分散
总体建设目标
以“守护生命与健康”为使命，推动企业数字化转型，建立集团数据湖及应用平台，全面提升集团智慧化经营决策管理能力。借助5G、云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，重点解决战略闭环、业务运营、管理支撑等业务系统间数据不通和数据孤岛等问题，破解数据“汇”、“存”、“管”、“用”、“营”等难题。通过建立集团统一的数据湖及应用平台，提供数据汇聚、存储、治理、分析、服务、共享、应用和运营能力，夯实企业大数据智能化、经营管理智能化、业务作业智能化、医疗健康行业运营智能化的“4智”应用基础支撑能力，构建跨业务、跨部门和跨层级的融合应用场景，形成企业“数智化”运行的智能中枢，实现经营状态的实时监测，经营数据的辅助决策、指标的智能预警预测，关键问题的智慧决策，打造集团运行管理闭环与智慧化决策能力 。整理制作郎丰利1519.
大数据开发项目实战-大数据项目概述
备注 与之配套的Hadoop相关软件受Cloudra Manager大版本的影响 2.6.0-cdh5.7.3 1.6.0-cdh5.7.3 1.1.0-cdh5.7.3 1.2.0-cdh5.7.3 HBase自带 1.4.6-cdh5.7.3 — — 开发环境和集群环境JDK版本保持一致 2016～2018版本均可 3及以上版本均可 Scala插件和IntelliJ IDEA匹配即可
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node3
192.168.111.77 24
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node4
192.168.111.78 24
24
server1
192.168.111.73 16
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server2
192.168.111.74 16
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server3
192.168.111.240 16
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磁盘/GB 1200 1200 1200 1200 700 700 300
➢ Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且具有良好的 水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的。因为ES是面向文档型数据库的，所以它存储的是整个对象或 者文档。它还会为存储的数据建立索引，因此可以在ES中高效地索引、搜索、排序和过滤文档。
➢ 这些计算引擎都用于最终完成数据统计、数据分析或机器学习这样的任务，为具体业务中的任务提供匹配 的计算能力。
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架构分析
5．数据调用层
➢ 数据调用层要完成的任务就是提供接口，可以很方便地供第三方调用。 ➢ 数据调用层为获取数据分析、挖掘层计算结果的数据提供了一种标准化的接口，使得如果各个应用都按照
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实战环境
➢ CDH集群各服务部署情况
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历史数据源
外部数据库 黑名单 小型机
历史事务 备份
历史配置文件 RDBMS 事务
实时分析数据流
实时数据源
计算配置文件
事件处理
实时事务 （基于消息）
NOSQL
RDBMS 实时位 置
Hadoop 集群
CEP
规则和结果
HDFS
MapReduce
NoSQL
关联和分析 — 概念图解 业务机会 • 行车路线建议 • 信号控制 • 交通流量分析
大数据企业架构讨论
案例研究：智慧交通
大数据实时处理和分析
目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水 平
业务目标
传感
• 压力传感器 • 速度传பைடு நூலகம்器
器
• 生物传感器
• 温度、湿
度……
RFID
• 射频天线扫 描
• 电子标识
• 智能交通数据的有力支撑
• 智能交通公共信息服务的实时传递和快速 反 应的应急指挥 • 智能交通业务联动快速应对变化 • 可视化事件跟踪
• Near real time(Min/Hours)
• Batch(Days..)
实时分析 — 传统的分析应用
People. Process. Portfolio.
实时
NoSQL
批处理
HDFS
实时事件处理 — 概念图解
警报
•BP
EL
•移
动
•信
流
息板
（CEP 引擎）
•数 据库
业务场景 • 重要车辆监控 • 交通诱导 • 出行者信息
• 技术机遇 • 实时处理大数据量 • 合并历史事务和实时事务
架构决策 • 实时流 • 利用现有分析 • 最大限度地减少数据移动
• A) 公司里存在哪些数据 • 结构化/多结构化/大小/实 时数据/流式数据 • 公司是否已经应用了非关系型数据库 • B)那些业务考虑引入大数据 • C)有了这些大数据，如何设计公司的大数据平台 • D)公司数据的问题或者远景 • 企业的数据架构远景
岳‘.
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。同 a:>A.CaL吕1.""S<
Internet
感知层/ 信息采集
交通行业 3
数据是智能交通的核心
数据获取 数据传输 数据处理
数据获取
• 低延时 • 高并发的交易 • 高度灵活的数据结构
数据传输
•大吞吐量 •实时准备 •所有的数据源及数据结构
数据处理
• 深度分析 • 敏捷开发 • 高度扩展性 • 实时分析结果
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Discussion
•Oracle Exadata •Oracle Advanced Analytics •Oracle Exalytics
Discussion
People. Process. Portfolio.
问题
• 请为自己公司/单位设计一个大数据的解决方案。分组讨 论结束之后，每组派一到两个代表上来讲一下这个方案
Hadoop/Hive..Not realtime. Many dependencies. Lots of points of failure. Complicated system. Not dependable enough to hit realtime goals ( Alex Himel, Engineering
摄像
头
头
• 高速拍照 • 高清摄像
挑战
• 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交 系统 • 高并发事件及数据流的实时处理 • 海量非结构化大数据的组织与分析
信息服务
应用层/ 信息处 理
网络层/ 信息传输
用户服务
智能交通整体规划架构
政府
企业
公共
个人
ITS智能交通物联网平台
城市综合信息管理平台
铁路综合管理平台
水运综合管理平台
公路可视化综合信息平台
公共交通运营管理平台
电警
雷达测速
GIS
通信
监控
车次号识别
信号
接处警 交通诱导
卡口
视频监控
ETC
信号控制
事件检测
紧急救援 CBTC 旅行时间 路径识别
PIS BRT
出行者信息系统
智能停车场
电子站牌
公交调度管理
车地双向实时无线通信网数传电台
政府专网
GPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax光纤TCP/IP
Manager at Facebook.)
• Real time(msec/sec)
"MapReduce and other batch-processing systems cannot process small updates individually as they rely on creating large batches for efficiency,“ (Google senior director of engineering Eisar Lipkovitz)
案例：Facebook数据仓库架构
Hadoop@Facebook
世界上第二大Hadoop集群 用于处理 log 和dimension data Use Case
• 从大量数据中产生每天和每小时的汇总. •在历史数据中执行 ad hoc jobs • 事实上作为一个长期的数据归档 • 根据特定属性来查找log, 可用于维护站点的 一致性，保护用户免受垃圾邮件影响
Infini Band
Oracle 大数据机
Oracle 大数据连接器
Oracle Exalogic
Oracle Advanced Analytics
InfiniBand
Oracle Exadata
Oracle BI
Oracle Exalytics
•Oracle 大数据机 •Oracle Exalogic •Oracle CEP/Coherence •Oracle SOA Suite •Oracle 大数据连 接器
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Hadoop Map/Reduce实时分 析 — 真实情况 “With the paths that go through Hadoop [at Yahoo!], the
latency is about fifteen minutes. … It will never be true real-time..” (Yahoo CTO Raymie Stata)
数据仓库
数据库中的 分析
BI 平台与分析
技术选择
• 将缩减结果集成到关系数据 库 • 构建另一个环境 • 手动关联
数据集市
架构决策 • 使用集成元数据 • 使用标准 BI 平台 • 最大限度地减少数据移动
实时处理和分析 — 逻辑图解
关键组件
消息流
CEP/SOA Coherenc e
HDFS 和 NoSQL MapReduce