大数据平台建设问题有哪些步骤以及需要注意的问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-17 18:29 标签： 家装的步骤及注意事项
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”，从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。
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　　广电大数据集合系统，是依托浪潮先进的云计算技术、大数据处理技术构建的，针对广电行业的大数据处理系统。浪潮大数据集合系统建设的目标是提供从终端到头端、从设备到业务、从数据到运营决策的全业务、全数据、全覆盖的整体解决方案。
　　产品介绍：
　　传统的数据采集来源单一，且存储管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。同时，传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求。
　　广电大数据集合系统，是依托浪潮先进的云计算技术、大数据处理技术构建的，针对广电行业的大数据处理系统。浪潮大数据集合系统建设的目标是提供从终端到头端、从设备到业务、从数据到运营决策的全业务、全数据、全覆盖的整体解决方案。从而打造以统一管理为基础，以业务数据为中心、以提高用户满意度和粘度为落脚点的全新解决方案。
　　整体架构：
　　浪潮大数据系统分为数据采集系统、数据分析挖掘系统、数据呈现部分。
　　1、数据采集前端系统
　　数据分析系统的数据采集服务器平台主要负责原始的数据采集、整理，可以按需求部署在各省市网络公司机房。包括数据采集服务器、收视率数据库等子模块。
　　2、海量收视数据分析与挖掘后台
　　收视率数据分析采用云架构设计开发，数据存储处理均在云服务器端运行。提供收视率数据分析功能，含增值业务的运营分析、电视台/频道收视率统计、观众忠诚度统计、到达率统计等专业统计项。可以对收视数据进行多维度在线实时分析，包括任意时段任意频道的收视率观看时长分析、换台频率分析、内容到达率分析、观众忠诚度分析等。通过与智能EPG的结合，对于收视率的分析可以达从频道级精确到节目级。
　　3、数据呈现
　　获取的海量数据存储在后台，通过后台分析挖掘出有价值的信息，可以实现精准的广告投放、关联的信息推荐、用户的行为扩展。
　　产品优势：
系统采用端到端的解决方案，不止是用户行为分析数据，而是从自动化配置管理系统，到网管系统，到用户行为分析系统，所有数据一览无余。
和浪潮机顶盒、各业务系统无缝对接，管理方便
不占用额外资源，数据收集流畅、快速，无需在浪潮机顶盒安装第三方软件，不影响机顶盒整体性能。
分析、推荐实时性高。
系统架构理念先进、处理能力强。
强大的数据分析能力。
　　浪潮大数据系统分为数据采集系统、数据分析挖掘系统、数据呈现部分。
　　1、数据采集前端系统
　　数据分析系统的数据采集服务器平台主要负责原始的数据采集、整理，可以按需求部署在各省市网络公司机房。包括数据采集服务器、收视率数据库等子模块。
　　2、海量收视数据分析与挖掘后台
　　收视率数据分析采用云架构设计开发，数据存储处理均在云服务器端运行。提供收视率数据分析功能，含增值业务的运营分析、电视台/频道收视率统计、观众忠诚度统计、到达率统计等专业统计项。可以对收视数据进行多维度在线实时分析，包括任意时段任意频道的收视率观看时长分析、换台频率分析、内容到达率分析、观众忠诚度分析等。通过与智能EPG的结合，对于收视率的分析可以达从频道级精确到节目级。
　　3、数据呈现
　　获取的海量数据存储在后台，通过后台分析挖掘出有价值的信息，可以实现精准的广告投放、关联的信息推荐、用户的行为扩展。
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