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1、c,c,大数据大数据, ,解决方案解决方案篇一：大数据应用解决方案大数据应用 解决方案 目 录 1. 大数据概述 . 6 2. 概述 . 6 大数据定义 . 6 大数据技术发展 .8 大数据应用阐述 .11 大数据应用架构 .13 大数据行业应用 .13 大数据应用 . 11 医疗行业 .13 能源行业 .14 通信行业 .14 零售业 . 15 3. 大数据解决方案 . 16 大数据技术组成 .16 分析技术 .16 可视化分析 .16 数据挖掘算法 .16 预测分析能力 .16 语义引擎 .16 数据质量和数据管理 .17 存储数据库 .17 分布式计算技术 .18 大数据处理过程 .20

2、 采集 . 20 导入/预处理 .21 统计/分析 .21 挖掘 . 21 大数据处理的核心技术-Hadoop .21 Hadoop 的组成 . 22 Hadoop 的优点： . 25 高可靠性。 .25 高扩展性。 .25 高效性。 .25 高容错性。 .25 Hadoop 的不足 . 25 主要商业性“大数据”处理方案 .26 IBM InfoSphere 大数据分析平台 26 Or a c l e Bi g Da t aApplianc . 27 Mi c r o s o f t S QLServer . 27 Sybase IQ .28 其他“大数据”解决方案 .28EMC .28 B

3、igQuery .29 大数据”与科技文献信息处理 .29 大数据处理技术发展前景 .29 大数据复杂度降低 .29 大数据细分市场 .30 大数据开源 .30 Hadoop 将加速发展 . 30 打包的大数据行业分析应用 .30 大数据分析的革命性方法出现 .31 大数据与云计算:深度融合 .31 大数据一体机陆续发布 .31 4. 基于基站大数据应用及案例 .32 气象灾害应急短信发布平台 .32 概述 . 32 项目背景 .32 平台概述 .32 平台建设特点与原则 .32 建设特点 .32 建设原则 .32 大数据管理平台特点 .33 平台整体架构 .33 建设原理 .33 平台总体设

4、计 .35 1. 平台总体结构 . 35 2. 平台技术架构 . 错误！未定义书签。 平台技术思路 .36 平台技术路线 . 错误！未定义书签。 1. 内存数据库 . 错误！未定义书签。 2. 短信发送多链路配置 错误！未定义书签。 3. 队列缓存 . 错误！未定义书签。 4. 参数可配置 . 错误！未定义书签。 平台性能要求 . 错误！未定义书签。 平台网络拓扑 .错误！未定义书签。 平台关键流程 .错误！未定义书签。 平台数据流程 . 错误！未定义书签。 平台业务主流程 . 错误！未定义书签。短信下发审批流程 . 错误！未定义书签。 信令分析处理流程 . 错误！未定义书签。 短信发送流程

5、. 错误！未定义书签。 平台功能模块 .错误！未定义书签。 信令分析子系统 .错误！未定义书签。短信发送子系统 . 错误！未定义书签。1. 短信发送功能 . 错误！未定义书签。 2. 短信回执接收功能 错误！未定义书签。 3. 短信批量发送管理功能 错误！未定义书签。 4. 统计报表 . 错误！未定义书签。 管理子系统 . 错误！未定义书签。 1. 用户管理 . 错误！未定义书签。 2. 权限管理 . 错误！未定义书签。 3. 实时监控 . 错误！未定义书签。 4. 日志管理 . 错误！未定义书签。 5. 基站位置信息管理 错误！未定义书签。 6. 系统参数配置管理 错误！未定义书签。 内容数

6、据库子系统 . 错误！未定义书签。 平台外部接口 .错误！未定义书签。 信令采集接口 . 错误！未定义书签。 1. 接口说明 . 错误！未定义书签。 2. 数据采集模式 . 错误！未定义书签。 短信发送接口 . 错误！未定义书签。 1. 短信发送通知接口 错误！未定义书签。 2. 短信发送状态查询接口 错误！未定义书签。 3. 短信发送接口 . 错误！未定义书签。 基站位置信息接口 . 错误！未定义书签。 1. 数据同步模式 . 错误！未定义书签。 2. 基站位置信息全量同步接口 错误！未定义书签。3. 基站位置信息增量同步接口 错误！未定义书签。旅游客源分析 .36 建设目标 .错误！未定义

7、书签。 整体方案 .36 方案思路 .36 分析范围 . 错误！未定义书签。 方案特点 . 错误！未定义书签。 方案设计 .错误！未定义书签。 系统关系 . 错误！未定义书签。 系统架构 .37 1. 数据分析后台能力 错误！未定义书签。 2. Web 前台能力.错误！未定义书签。 数据采集 . 错误！未定义书签。 业务分析 . 错误！未定义书签。 1. 总体分析流程 . 错误！未定义书签。 2. 景区综合流量统计分析 错误！未定义书签。 3. 景区游客来源地构成分析 错误！未定义书签。 4. 景区全网总游客实时估算 错误！未定义书签。5. 景区流量预判模型分析 错误！未定义书签。 6. 景区

8、流量上限告警 错误！未定义书签。 7. 旅游景点热度排名分析 错误！未定义书签。 8. 旅游线路归类统计 错误！未定义书签。 9. 景区与相关场所关联分析 错误！未定义书签。 界面功能介绍 . 错误！未定义书签。 1. 菜单功能列表 . 错误！未定义书签。 2. 界面辅助功能介绍 错误！未定义书签。 3. 运营部门应用 Portal . 错误！未定义书签。 4. 用户权限 . 错误！未定义书签。 篇二：大数据分析解决方案大数据分析的三个技巧 .cn/cio/ XX 年 01 月 08 日 09：03 来源：CIO 时代网 【文章摘要】大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）

9、决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。数据分析的职位是由 DJ Patil 和 Jeff Hammerbacher 制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。 （because of improper job title like business analyst or research scientist Building Data Science Teams） 随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然

10、而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了他们的眼光在大数据的利用上其实是模糊的。 大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。 多种知识的掌握 为了解决数据量大的问题，大数据平台（例如：Apache Hadoop、LexisNexis HPPC）要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有

11、大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识： 1、了解大数据平台的框架，例如：DFS 和MapReduce，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。 2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：Java, Python, C+, or ECL, 等等。 3、具有熟练的数据库知识，特别是用到 SQL 语言的数据库，像：HBase, CouchDB, 等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。 4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。 一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成

12、功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具或者平台（例如：R, Excel, SPSS and SAS）是最好的，可以Top Analytics and big data software tools这本书。 5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。 6、应用

13、至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有 20 款数据可视化工具的链接。 创新好奇 随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。 商业技能 首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企

14、业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能联系所有，很好的沟通者。 第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。 第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。 所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。 盘点大数据分析的十二大杀手锏 分类： BI MapReduceXX-11-19 13:12 218 人阅读 评论(0) 收藏 举报 当数据以成

15、百上千 TB 不断增长的时候，我们需要一种独特技术来应对这种前所未有的挑战。 大数据分析迎来大时代 全球各行各业的组织机构已经意识到，最准确的商务决策来自于事实，而不是凭空臆想。这也就意味着，他们需要在内部交易系统的历史信息之外，采用基于数据分析的决策模型和技术支持。互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。 极具挑战性的是，传统的数据库部署不能处理数 TB数据，也不能很好的支持高级别的数据分析。在过去十几年中，大规模并行处理（MPP）平台和列存储数据库开启了新一轮数据 分析史上的革命。而且近年来技术不断发展，我们开始看到

16、，技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。更为重要的是，开始逐步出现了处理半结构化和非结构化信息的 NoSQL 等平台。大数据分析迎来大时代 本文中，我们将向大家介绍迄今为止，包括 EMC 的Greenplum、Hadoop 和 MapReduce 等提供大数据分析的产品。此外，惠普前段时间收购实时分析平台 Vertica、IBM 独立的基于 DB2 智能分析系统和 Netezza 的相关产品。当然，也有微软的 Parallel Data Warehouse、SAP 旗下公司Sybase 的 Sybase IQ 数据仓库分析工具等。下面，就让我们来了解业界大数据分析的这十二大产品： 1.模块化 EMC Appliance 处理多种数据类型 XX 年 EMC 收购了 Greenplum，随后，利用 EMC 自身存储硬件和支持复制与备份功能的 Greenplum 大规模并行处理（MPP）数据库，推出了 EMC Greenplum Data Computing Appliance (DCA)