解決“數(shù)據(jù)孤島”,要如何為行業(yè)制定一個(gè)合適的大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)?

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保障數(shù)據(jù)安全是搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)不可忽視的問(wèn)題,在海量數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中,如何防止數(shù)據(jù)的丟失和泄漏一直是大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為過(guò)去幾年中大部分行業(yè)的游戲規(guī)則,行業(yè)領(lǐng)袖,學(xué)者和其他知名的利益相關(guān)者都同意這一點(diǎn),隨著大數(shù)據(jù)繼續(xù)滲透到我們的日常生活中,圍繞大數(shù)據(jù)的炒作正在轉(zhuǎn)向?qū)嶋H使用中的真正價(jià)值。

一般來(lái)說(shuō),大多數(shù)公司都希望有幾個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,公司的主要目標(biāo)是增強(qiáng)客戶體驗(yàn),但其他目標(biāo)包括降低成本,更有針對(duì)性地進(jìn)行營(yíng)銷,并使現(xiàn)有流程更有效率。

那么,如何對(duì)一個(gè)行業(yè)制定大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)呢?

在制定大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)之前,要先明確該企業(yè)面臨的問(wèn)題,業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景以及用戶的需求。

在現(xiàn)有企業(yè)的數(shù)據(jù)化情況之下,雖然業(yè)務(wù)系統(tǒng)、ERP、供應(yīng)鏈系統(tǒng)已經(jīng)上線,但對(duì)于集團(tuán)管理層與業(yè)務(wù)層,仍面臨著以下問(wèn)題:

1.數(shù)據(jù)分散,存放于多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,形成了一個(gè)一個(gè)的“數(shù)據(jù)孤島",沒(méi)有辦法將這些數(shù)據(jù)打通,從多個(gè)角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。

2.各業(yè)務(wù)部門迫切地希望通過(guò)數(shù)據(jù)解決一些管理、業(yè)務(wù)發(fā)展的問(wèn)題,但是現(xiàn)有的報(bào)表展現(xiàn)形式不能滿足分析需求。

3.依托IT取數(shù)的配合方式,傳遞效能低,易造成重復(fù)勞動(dòng),而且數(shù)據(jù)時(shí)效性也不能保證,往往從數(shù)據(jù)產(chǎn)生,到流入業(yè)務(wù)部門需要經(jīng)過(guò)一周以上,風(fēng)險(xiǎn)并不能被及時(shí)暴露。

4.隨著公司的發(fā)展,數(shù)據(jù)的安全和保密日趨重要,特別是一些公司財(cái)務(wù)信息、客戶信息等,需要有權(quán)限的管理來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)和管理。

接著再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),想要得到哪些有價(jià)值的信息,需要接入的數(shù)據(jù)有哪些,明確基于場(chǎng)景業(yè)務(wù)需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)要具備的基本的功能,來(lái)決定平臺(tái)搭建過(guò)程中使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的整體架構(gòu)可以由以下幾個(gè)部分組成:

一、業(yè)務(wù)應(yīng)用:其實(shí)指的是數(shù)據(jù)采集,你通過(guò)什么樣的方式收集到數(shù)據(jù)?;ヂ?lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)相對(duì)簡(jiǎn)單,通過(guò)網(wǎng)頁(yè)、App就可以收集到數(shù)據(jù),比如很多銀行現(xiàn)在都有自己的App。

更深層次的還能收集到用戶的行為數(shù)據(jù),可以切分出來(lái)很多維度,做很細(xì)的分析。但是對(duì)于涉及到線下的行業(yè),數(shù)據(jù)采集就需要借助各類的業(yè)務(wù)系統(tǒng)去完成。

二、數(shù)據(jù)集成:指的其實(shí)是ETL,指的是用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗,最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型,將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。而這里的Kettle只是ETL的其中一種。

三、數(shù)據(jù)存儲(chǔ):指的就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)了,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)可以分為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層(DW)、指標(biāo)層、維度層、匯總層(DWA)。

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四、數(shù)據(jù)共享層:表示在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)間提供數(shù)據(jù)共享服務(wù)。Web Service和Web API,代表的是一種數(shù)據(jù)間的連接方式,還有一些其他連接方式,可以按照自己的情況來(lái)確定。

五、數(shù)據(jù)分析層:分析函數(shù)就相對(duì)比較容易理解了,就是各種數(shù)學(xué)函數(shù),比如K均值分析、聚類、RMF模型等等。

列存儲(chǔ)讓磁盤中的各個(gè)Page僅存儲(chǔ)單列的值,并非整行的值。這樣壓縮算法會(huì)更加高效。進(jìn)一步說(shuō),這樣能夠減少磁盤的I/O、提升緩存利用率,因此,磁盤存儲(chǔ)會(huì)被更加高效地利用。而分布式計(jì)算能夠把一個(gè)需要非常大的算力才能解決的問(wèn)題分成很多小部分,接著把這些部分給到許多計(jì)算機(jī)同時(shí)處理,然后把這些計(jì)算結(jié)果綜合起來(lái),得到最終的結(jié)果。

綜合這兩種技術(shù),就能夠大幅度提高分析環(huán)節(jié)的效率。Yonghong MPP可以說(shuō)是目前在這兩方面做得最出色的了。

六、數(shù)據(jù)展現(xiàn):結(jié)果以什么樣的形式呈現(xiàn),其實(shí)就是數(shù)據(jù)可視化。對(duì)于處理得到的數(shù)據(jù)可以對(duì)接主流的BI系統(tǒng),比如國(guó)外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等,國(guó)內(nèi)的Smartbi思邁特軟件等,將結(jié)果進(jìn)行可視化,用于決策分析;或者回流到線上,支持線上業(yè)務(wù)的發(fā)展。

七、數(shù)據(jù)訪問(wèn):這個(gè)就比較簡(jiǎn)單了,看你是通過(guò)什么樣的方式去查看這些數(shù)據(jù),圖中示例的是因?yàn)锽/S架構(gòu),最終的可視化結(jié)果是通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)的。

但制定大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)不是一件簡(jiǎn)單的事情,本身就是一項(xiàng)復(fù)雜的工作,在這過(guò)程中需要考慮的因素有很多,比如:

穩(wěn)定性:可以通過(guò)多臺(tái)機(jī)器做數(shù)據(jù)和程序運(yùn)行的備份,但服務(wù)器的質(zhì)量和預(yù)算成本相應(yīng)的會(huì)限制平臺(tái)的穩(wěn)定性;

可擴(kuò)展性:大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署在多臺(tái)機(jī)器上,如何在其基礎(chǔ)上擴(kuò)充新的機(jī)器是實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常會(huì)遇到的問(wèn)題;

安全性:保障數(shù)據(jù)安全是搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)不可忽視的問(wèn)題,在海量數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中,如何防止數(shù)據(jù)的丟失和泄漏一直是大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

Smartbi思邁特軟件是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的BI廠商,產(chǎn)品定位于一站式大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),滿足各種數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求,如大數(shù)據(jù)分析、自助探索分析、地圖可視化、移動(dòng)管理駕駛艙、指揮大屏幕、企業(yè)報(bào)表平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘等。Smartbi產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)全面,企業(yè)單位只需要安裝部署一次,就可以實(shí)現(xiàn)中國(guó)式復(fù)雜報(bào)表、自助BI、以及數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品的使用,產(chǎn)品性能、易用性和安全性都不錯(cuò),廣泛應(yīng)用于金融、政府、電信、企事業(yè)單位等領(lǐng)域。

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