行业痛点
Industry pain spot
传统数据分析与大数据分析对比

来源单一,以内部结构化数据为主

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采集环节

扩展到传感、互联网、交易等多来源多类型数据

+

主要面向结构化数据事务处理的关系型数据库

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存储环节

扩展到面向非结构化数据和分析处理的非关系型数据库

+

依赖高性能计算机,单机或并行技术

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计算环节

需用分布式并行计算,Scale out能力

+

主要利用统计和机器学习算法

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分析环节

需要发展更加智能的挖掘技术,人工智能和机器学习技术

解决方案
Solution
通过数据技术,对海量数据进行挖掘、采集、存储、计算、分析,同时统一标准和口径,把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,建造模型,形成大数据管理库。可视化操作与管理,实时、自助的数据洞察和业务验证,跨越数据与业务的鸿沟,释放业务生产力和想象力,提高运营效率。
数据驱动四部曲
客户端/服务器/其他业务系统的采集数据→数据接入/建模与储存的治理→可视化数据观察/查询与分析→驱动决策和产品精细化智能运营
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数据存储架构
Data storage architecture
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DAS外部存储

DAS外部存储设备是挂接在服务器内部总线上,数据存储设备是整个服务器结构的一部分。

1)小型网络

2)地理位置分散的网络

3)特殊应用服务器

4)提高DAS存储性能

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NAS单独存储

NAS采用独立于服务器,单独为网络数据存储而开发的一种文件服务器来连接所存储设备,自形成一个网络。

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SAN支撑

SAN的支撑技术是光纤通道(FC Fiber Channel)技术。它是ANSI为网络和通道I/O接口建立的一个标准集成。FC技术支持HIPPI、IPI、SCSI、IP、ATM等多种高级协议。

SAN的优势:1)网络部署容易;2)高速存储性能;3)良好的扩展能力。

数据平台架构
Data platform architecture
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线

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