大数据建设

为了促进大数据竞赛的发展，我们提出了一套完善的平台建设方案。

建设架构：因信息管理不同而异人才机构支持：各有差异建设思维：不尽相同

大数据平台的搭建，说实话，真不是一件事，光是选型就能让你抓狂。像CDH、FusionInsight、HDInsight这些平台，各有各的玩法。要不是踩过坑，我都不知道原来Hadoop还能玩出这么多花样。竞赛场景里的平台要求就挺高的，要稳定，还得跑得快。这里有篇文章就挺实用的，专门聊大数据竞赛的平台建设方案，适合做比赛系统或者教学平台的朋友，链接在这：大数据竞赛的平台建设方案。如果你搞工业物联网，别错过这篇：工业物联网大数据平台建设方案优化，说白了就是怎么把设备数据搞上来，实时，逻辑还蛮清晰的。还有像Oracle和Hadoop这种大厂方案，也能给你点启发。不管你是想从零搭建，还是优化已有平台，都

红亚科技的大数据专业建设方案，是那种你一看就知道“嗯，这玩意靠谱”的方案。内容蛮全的，教学资源、课程设计、实验平台一条龙，针对理工科、商科的学生都能定制出一套合适的培养路径。尤其是实验平台这一块，做得挺细，学生可以边学边练，不只是纸上谈兵，项目案例也都贴近实际。丰富的课程体系，覆盖了从数据采集到可视化，甚至连人工智能和数据挖掘都安排上了，挺照顾进阶学习的需求。你要是学校老师或课程负责人，这份方案真的可以好好研究下，省得你一个人去拼拼凑凑。还有一个细节我比较喜欢，在线考试系统不只是理论考核，实践测评也安排上了，比较贴近现在企业的用人标准。学生能学会啥，马上就能测出来，反馈也快，对提升教学效率真的

工业物联网大数据平台的建设是现代制造业智能化转型的关键步骤，结合了工业4.0和中国制造2025的战略目标，提高制造业的效率、灵活性和可持续性。工业4.0强调智能制造和智慧工厂，而中国制造2025则注重创新驱动和质量优先。大数据在工业领域的应用分为三个阶段：产品状态监控与故障预防、信息服务与预测性维护、用户主导的服务生态系统构建。工业大数据的核心特性包括Volume、Velocity、Veracity，工业环境增加了Visibility和Value的要求。工业大数据需要数学、物理、机器学习、控制和人工智能的跨学科融合。工业互联网大数据平台包括云平台架构、数据采集管理、数据分析利用和模型算法等，支

《大数据平台整体方案建议书》 《大数据平台整体方案建议书》帮助企业通过大数据处理与分析，深入挖掘数据价值以推动业务发展。 一、数据分析综合服务平台 作为核心的大数据解决方案，数据分析综合服务平台集成了数据采集、清洗、存储、分析和展现等功能，采用分布式架构，支持实时和批量的数据处理。该平台提供灵活的数据接入方式，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，具备处理PB级数据的计算能力，并通过可视化工具将复杂分析结果直观展示。 二、业务需求分析 在构建大数据平台前，需深入业务需求分析，包括理解企业业务目标、识别关键数据源、确定关键性能指标（KPIs）及未来数据增长趋势预测。此过程有助于定制化方案，确保

中国邮政集团认识到数据战略对其运营和未来发展至关重要。物流与速递行业以邮务为本质，数据为核心，平台为载体，客户体验为关键，发展趋势是互联网与邮政深度融合。 为提升大数据贡献度，中国邮政需深化互联网思维，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术，应对挑战，实现传统金融与互联网金融融合发展。 通过专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理海量异构数据，深度挖掘数据价值，探索邮政业务创新，实现数据资源综合应用、深度应用，是提升企业核心竞争力，实现信息化可持续发展的关键途径。 以大数据项目建设为契机，中国邮政将凝聚优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握

人社系统的大数据方案，结构清晰、落地性强，蛮适合拿来做参考。先从行业现状切入，慢慢带你过一遍架构设计、技术思路，再讲建设方法和场景应用，节奏挺舒服的。里面的大数据架构用法比较实在，像数据采集平台、业务数据建模这些都有讲，跟你日常做数据可视化、后台系统对接啥的也挂得上钩。有些地方讲得还蛮细，比如数据分层设计、技术选型，对你想梳理项目逻辑挺有的。不是那种空谈架构的 PPT，实际应用场景比如社保、就业数据怎么跑流程也提到了，挺接地气。如果你正好在做政务项目，或者准备搞数据治理相关的内容，可以参考看看。顺手附上几个相关资源，像《大数据架构蓝图》、《大数据技术在实际业务中的应用》这些都还不错，值得一看。

魅族大数据可视化平台的建设揭示了企业在提升数据处理能力过程中所面临的挑战和解决方案。从赵天烁在魅族技术学院分享的内容中，我们可以总结出以下核心知识点：在数据平台现状及问题分析中，存在多样化的数据接入形式和格式，以及脏数据、大数据量级和建模过程的复杂性等问题。同时，数据质量方面涉及指标一致性、数据延迟和血缘关系缺失等挑战。在可视化层面，存在组件类型扩展、多终端支持和互动功能不足等问题。为解决上述挑战，魅族大数据可视化平台确立了完善基础功能、系统扩展性、用户体验优化、平台集成和场景封装等五大优先级。提出了自主开发的整体架构设计，强调了数据访问分析引擎和模型集市的解决方案，以满足不同业务场景需求。

总结了2020年5月20日的大数据环境搭建过程。讨论了使用的工具和技术，以及遇到的挑战和解决方案。重点分析了每个步骤中的关键点，并提供了实际操作建议。