大数据应用解决方案.docx
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大数据应用解决方案
大数据应用解决方案
篇一：
企业大数据应用解决方案
未来，大数据可以让企业从战略角度更准确的预见未来，或者从市场营销阶段，更精准的营销客服，这是
大数据对我们整个企业之间息息相关的很重要的数据——王均豪（均瑶集团总裁）
1一.大数据全球发展趋势
生活中处处都有大数据，无形中已渗入大数据时代
案例一：
《纸牌屋》：
Netflix由大数据得出观众最受欢迎的男女主人公，创造网络收视奇迹，荣获艾美奖，奥巴马也帮忙营销造势。
案例二：
国家
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美国2亿美元“大数据研究和发展计划”，抢占大数据资源，提升综合国力城市
迈阿密：
利用大数据破案、节省水资源、改善公共交通企业
旅行行业：
中青旅根据消费者习惯规划线路提高盈利零售行业：
朝阳大悦城销售额年增长率近40%医疗行业：
爱康国宾体检数据中洞察新商机团队
迈凯轮车队：
数据实时分析支持快速决策，确保获胜
大数据时代，没有数据便没有战略优势
2二.他们眼中的大数据
美国企业家如何看待大数据带来的好处？
1、应对商业挑战反应更加迅速87%2、能整合分析大量来源的数据82%3、改善整体企业决策分析能力80%4、减少决策分析和数据研究成本70%
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3企业如何开展大数据应用？
企业开展大数据是从数据整合管理开始的。
整合、统一管理各渠道、各业务数据，把无序的数据变成可解读的洞察，再通过这些洞察帮助企业更好地决策，提高企业自身竞争力。
4中软卓成大数据应用解决方案
中软卓成大数据应用解决方案给企业带来的好处：
1.数据管理平台，让数据孤岛的整合变成现实。
2.大数据的核心利益成就企业竞争力的提升。
大数据的核心利益：
a.数据全整合打造大数据中心；b.数据实时掌握定制化Dashboard；
c.利益精细化重定向，着重分析利益最大化方向的数据；d.把数据变成人群，人群洞察深入理解客户及潜在客户。
中软卓成大数据解决方案实现步骤：
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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）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DJPatil和JeffHammerbacher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。
（becauseofimproperjobtitlelikebusinessanalystorresearchscientistBuildingDataScienceTeams）
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：
ApacheHadoop、LexisNexisHPPC）要求数据是被整理过的。
数据分析员应该具有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++,orECL,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,SPSSandSAS）是最好的，可以《TopAnalyticsandbigdatasoftwaretools》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：
BIMapReduceXX-11-1913:
12218人阅读评论（0）收藏举报
当数据以成百上千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，
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ParallelDataWarehouse、SAP旗下公司Sybase的SybaseIQ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EMCAppliance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EMCGreenplumDataComputingAppliance（DCA）。
通过与SAS和MapR等合作伙伴，DCA扩大了对Greenplum的数据库支持。
支持大数据分析的EMCAppliance
今年5月，EMC推出了自己的Hadoop软件工具，而且该公司还承诺，今年秋季发布的模块化DCA将支持GreenplumSQL/关系型数据库，Hadoop部署也能在同样的设备上得到支持。
借助Hadoop，EMC能够解决诸如网络点击数据、非结构数据等真正大数据分析的困难。
模块化的DCA也能够在同样的设备上支持长期保留的高容量的存储模块，从而满足监测需求。
和MapReduce提炼大数据
Hadoop是一个开放源码的分布式数据处理系统架构，主要面向存储和处理结构化、半结构化或非结构化、真正意义上的大数据（通常成百上千的TB甚至PB级别数据）应用。
网络点击和社交媒体分析应用，正在极大地推动应用需求。
Hadoop提供的MapReduce（和其他一些环境）是处理大数据集理想解决方案。
MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题，将它们分配到成百上千个处理节点之上，然后将结果汇集到一个小数据集当中，从而更容易分析得出最后的结果。
MapReduce结构图
Hadoop可以运行在低成本的硬件产品之上，通过扩展可以成为商业存储和数据分析的替代方案。
它已经成为很多互联网巨头，比如AOL、eHarmony（美国在线约会网站）、易趣、Facebook、Twitter和Netflix大数据分析的主要解决方案。
也有更多传统的巨头公司比如摩根大通银行，也正在考虑采用这一解决方案。
3.惠普Vertica电子商务分析
今年二月被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。
相比传统的关系数据库，更低的维护和运营成本，就可以获得更快速的部署、运行和维护。
该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。
在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HPVertica。
通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、Groupon）分析处理的数据达到PB级。
篇三：
互联网+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....................................（转载于:
小龙文档网:
大数据应用解决方案）..............17
分布式计算技术..............................................18
大数据处理过程..................................................20
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
IBMInfoSphere大数据分析平台..................26OracleBigDataApplianc.........................27MicrosoftSQLServer............................27SybaseIQ.....................................28
其他“大数据”解决方案......................................28
EMC...........................................28
BigQuery.....................................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.短信发送多链路配臵......................错误！
未定义书
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