互联网+大数据解决方案

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大数据来源:考虑来自所有渠道的,所有可用于分析的数据。要求组织中的数据科学家阐明执行您需要的分析类型所需的数据。数据的格式和起源各不相同:

格式— 结构化、半结构化或非结构化。

速度和数据量— 数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。

收集点— 收集数据的位置,直接或通过数据提供程序,实时或以批量模式收集数据。数据可能来自某个主要来源,比如天气条件,也有可能来自一个辅助来源,比如媒体赞助的天气频道。

数据源的位置— 数据源可能位于企业内或外部。识别您具有有限访问权的数据,因为对数据的访问会影响可用于分析的数据范围。

数据改动和存储层:此层负责从数据源获取数据,并在必要时,将它转换为适合数据分析方式的格式。例如,可能需要转换一幅图,才能将它存储在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中,以供进一步处理。合规性制度和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。

分析层:分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。在某些情况下,分析层直接从数据源访问数据。设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。必须制定如何管理以下任务的决策:

生成想要的分析

从数据中获取洞察

找到所需的实体

定位可提供这些实体的数据的数据源

理解执行分析需要哪些算法和工具。

使用层:此层使用了分析层所提供的输出。使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。可视化分析层的结果可能具有挑战。有时,看看类似市场中的竞争对手是如何做的会有所帮助。

每一层包含多种组件类型,下面将会介绍这些类型。

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