企业大数据平台的建设与优化

企业大数据平台的建设与优化随着信息化程度的提升，越来越多的企业开始依托数据实现业务决策。

同时，企业内部的业务也变得日益复杂，数据的处理效率和准确性对企业的经济效益、营销策略、风险把控等方面影响越来越大，因此建设和优化企业大数据平台已经成为了企业重要的一部分。

一、企业大数据平台的概念和分类
企业大数据平台（Enterprise Big Data Platform）是指企业搭建的一个大数据分析和应用平台，用于对企业中不同来源具有多结构的大数据进行存储、管理、分析和展示，实现信息化系统的统一数据处理和交换。

按照平台的运行方式和需求分析的复杂度，可以将企业大数据平台划分为以下几类：
1.数据仓库(DW)平台：主要用于企业内部的数据存储和管理，提供数据的统一来源，用于支持企业级报表、分析以及监控等功能。

2.商业智能（BI）平台：基于数据仓库，提供数据分析、机器学习、数据挖掘、数据可视化等新型智能化业务分析功能，帮助企业更好的发现并解决问题。

3.大数据分析(DA)平台：以高性能分布式计算及大数据分析技术为核心，通过分析海量数据发现商业机遇，解决业务问题，支撑商业智能。

二、企业大数据平台的建设
如何建设企业大数据平台是每个企业都要思考的问题。

一般来说，企业大数据平台建设包括以下几个方面：
1.规划和设计
企业大数据平台建设必须从规划和设计阶段开始，明确目标、业务需求、架构等，根据规划目标以及业务特点，选择相应的平台架构和存储方案，在架构设计走向标准化和通用化的背景下，
企业在选择架构时应尽量选择已经广泛运用且业界认可的开源架构，在成本和效益上取得平衡。

2.数据收集和管理
数据收集是大数据平台能否运作的基础，在大数据治理及数据
治理架构设计阶段，企业需规划数据的抽取、清洗、加载、转换
等过程，将数据汇集到一个中央系统里进行管理。

企业平台的数
据库只处理数据，而不考虑如何展示，以保证数据管理和数据应
用相互独立，方便未来的系统扩展和开发。

3.数据存储和处理
企业大数据平台的数据量通常都非常的大，因此存储和处理都
需要进行优化和扩展，使之满足系统的稳定运行和高效性能。

存储方面，企业可以采用分布式存储和管理技术，如Hadoop、Cassandra、Hbase、MongoDB等，其中，Hadoop是较为主流的分
布式大数据存储系统，具有高可靠性、强扩展性、灵活性高等特
点。

把数据存储在Hadoop中，就可以批量处理数据，加速数据存
储的效率。

处理方面，建议使用Spark、Flink、Storm等技术，实现分布式计算框架，通过大数据分析技术帮助企业更好的发现并解决问题。

4.用户授权和安全保障
企业大数据平台中的数据可以用于各种业务分析，但同时也存
在着数据泄漏和安全问题。

因此，平台的数据安全保护和用户授
权是企业在建设之前需要考虑的重要问题。

在具体实施中，企业
应该对数据访问权限进行认真规划和明确管理，采取严格的授权
和访问控制策略，对企业内部用户和外部访问进行分别管理。

5.资源调度和监控
资源调度和监控是企业大数据平台建设和优化的重要环节，尤
其是在大数据分析场景下，精准的资源分配和汇总监控有利于提
高平台的运行效率和稳定性。

建议企业通过一些监控工具，如
Zabbix、Nagios、Ganglia等实现大数据平台运行时各个节点的监控、资源消耗管理等。

三、企业大数据平台的优化
企业大数据平台的优化包括两种场景：
1.评测场景
在平台内的一些关键业务操作上，可以对性能、可用性及稳定
性进行评测。

通过评测结果，针对那些生产环节对系统进行优化，例如增加硬件、调整软件参数等，以提高整个平台的性能水准。

2.统计分析场景
在数据使用过程中，若出现数据统计或分析问题可以通过内置
的统计分析功能帮助企业找到数据异常或偏差，从而增强数据的
可信度和准确性。

在实际操作过程中，一些常见的优化方案如下：
1.负载均衡
提高系统的性能，缓解服务器压力，增加集体容错性
2.缓存优化
提高数据访问效率，减少对数据库的访问，降低响应时间
3.多层缓存
优化数据处理效率，提高预处理的速度和准确度
4.数据清洗
可针对不同的业务需求进行针对性的数据清洗和转化，并提高数据质量、正确性、完整性和可操作性。

总之，企业大数据平台的建设和优化是整个企业数据化进程的核心，企业需要在实际操作中摸索和不断调整，根据自身需求来实现企业的战略目标。

同时，随着大数据技术、计算能力和性能的快速发展，相信企业大数据平台将会更加合理和成熟。