大数据分析平台的整体结构——数据标准管理优化-电子商务大数据实践-实施与设计方案（详细版）

大数据分析平台总体架构——数据访问层 即席查询：通过即席查询工具或手工书写SQL语句，完成业务信息的即席查看。 多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等。 主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮件等方式报警。 决策层管理层业务人员即席查询静态报表多维分析仪表盘挖掘预测 仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供直观的数据支持。 静态报表：按照预先定义格式，批处理报表，在线查询报表等。 Office集成：将分析应用嵌入到Office界面中，利用Office的方

大数据分析平台的整体结构涉及高级工作流程，包括业务数据规划管理、数据认责流程、数据治理考核体系、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理和数据安全管理。这些管理流程涵盖了数据标准的建立与维护、数据质量要求的确定、元数据的变更流程以及数据安全的审批流程，以协调会议和考核流程为支持。

大数据平台中，元数据管理是个挺重要的环节。你可以把它理解为对数据的“标签管理”，从多个维度把数据进行细致划分。比如，业务元数据就面向业务人员，他们理解数据背后的业务逻辑，像是业务术语、、指标等；而技术元数据则是从数据结构和的角度数据，供技术人员使用。元数据管理不仅有助于提高数据的可用性，还能在实际的运维中起到指导作用。总体而言，好的元数据管理能让你对平台的数据管理更清晰、更高效。想深入了解大数据元数据管理，看看以下链接的相关文章吧！

大数据分析平台一期硬件配置（续）所有服务器均采用开放的X86架构，单台服务器建议配置如下：服务器类型服务器功能数量CPUMemory网口操作系统内置盘数据交换平台数据接口服务器51664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1流程调度&ETL平台流程调度&ETL服务器71664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1元数据服务器Hive元数据库服务器21664G210GbtCentos 6.34600GB 15K SAS disks RAID 0+1管理分析平台数据集市服务器432128G4

在当前数字化时代，大数据分析已经成为各行各业，特别是电子商务领域不可或缺的一部分。电子商务数据分析平台的大数据统计资源库，是一个宝贵的资料库，包含了大量的用户行为、交易、市场趋势等信息，为研究和决策提供了丰富的素材。以下将深入探讨这一资源可能涵盖的关键内容。数据类型与结构是基础。电子商务数据通常包括用户信息（如ID、性别、年龄、地理位置等）、商品信息（如SKU、类别、价格等）、交易信息（如订单号、购买时间、数量、金额）、浏览历史、搜索关键词、购物车行为等。这些数据以结构化（如数据库表格）或半结构化（如JSON格式）形式存在，有时还包含非结构化的评论或反馈数据。数据预处理是分析的起点，包括数据清

大数据分析平台的演进可以分为多个阶段：首先是建立数据交换平台和NAS存储集群，设计并实施数据库和数据区交换组件；其次是搭建历史归档查询平台和内部管理分析应用平台，部署MPP集群和BI分析应用环境；最后是优化数据交换平台，增强基础计算平台，引入更多数据源并优化实时分析平台。这些措施实现了数据按照贴源数据模整合和生命周期归档管理，提升了实时分析环境的能力。

在大数据分析平台的设计中，结合非结构化和半结构化数据管理分析，采用X86 MPP集群和Hadoop集群等技术，实现了京东业务系统的结构化数据计算和沙盘演练功能。此外，还包括数据交换平台、实时分析平台以及历史归档查询平台等多个关键组件，全面支持大数据区的管理和应用。

商务大数据分析过程中可能面临的潜在风险及其归属问题，是关键的考量因素。

这个模块主要是你通过 Web 界面查询并下载电商大数据的质量报告。无论是按时间、报告名称查询，还是下载错误明细，功能都直观，使用起来挺方便的。报告可以直接在线查看或下载，错误记录的明细也能轻松获取。实现方式用的是J2EE技术，支持 WAR 包部署到Tomcat集群，整个过程都比较流畅。对于数据质量管理员来说，这个模块能有效他们进行数据质量监控，ETL 完成后就能立即生成报告查看，蛮符合实际业务需要的。而且，系统设计也注重用户体验，支持 B/S 方式登陆，管理员通过平台就能执行配置管理，操作起来没有负担。如果你有类似需求，可以考虑用这种方式来做数据质量报告展示，效果应该不错。