大数据采集与可视化分析系统

分析问题：数据汇总难、分析难、……
管理面临的业务挑战
作为管理人员，深知数据分析的价值，但是不知道怎样着手建立增长团队。日常 工作和管理中，无法主动掌握产品情况，只能被动等待汇报。 企业服务面临的业务挑战
企业面对着各种的系统集大量的数据，而 在解决实际问题时又面临着数据匮乏。
渠道投放费用攀升，但转化效果无法评估；新增用户上手难，无法感知产品核心
数据日志
打交道，极大程度上提升了系统数据处理运算能力，提高了系统性能。
产品介绍
可视化数据分析应用
多数据源接入，实时数据展现 基于异构数据源整合，可轻松接入企业各个业务系 统，彻底打破数据孤岛；实时数据展现，帮助管理 者第一时间直观了解业务情况，及时做出决策。
目录
背景 产品介绍 成功案例
产品介绍
企业互联网化生态圈
可视化数据 分析应用
灵活可配置 数据接口
高性能嵌入 式内存数据
库
基于Hadoop 大数据分布
式存储
基于spark 的分布式云
计算集群
为解决工作中所面临的系统种类多、数据量大、数据分散、用户 对业务质量关注度不断提升等问题，提供灵活可配置数据接口采集多 维数据，利用大数据分析处理技术，为工作提供精准的数据支撑，建 立“面向业务、面向市场、面向用户”的分析格局和科学的评价体系 ，为建设、维护和市场提供了数据参考，形成数据采集整合、分析、 运营参考、在整合的闭环生态处理圈，同步将移动互联网要素手机APP 、网站、移动办公等整合起来打破平台之间的壁垒，使信息交流更加 方便，形成一个相互联系相互影响的企业互联化生态圈。
产品介绍
灵活可配置数据接口
数据采集：具备所见即所得的采集能力、支持复杂采集逻辑的处理以及动 态信息实时更新的及时性；
数据标准化：在采集的同时，系统同步提供全面的字段结构化能力、精准 的同类字段归一化能力以及垃圾信息的自动过滤，降低数据冗余、提升数 据精准性。
数据开放共享
数据采集接入
开放共享：系统提共文件、数据接口、数据展示嵌套等多种共享方式，可实 时提供数据的动态更新传输，采用数据加密、传输加密等安全保密传输方式 ，防止数据传输时，被黑客截获，所带来的安全隐患。
价值，用户留存低；签约客户断约率高，客户流失严重。
产品面临的业务挑战
想要做产品分析，就需要依赖数据团队和工程团队，不能独立制作分析报表，无
法进行转化、留存等数据分析，不知道用户在产品内的真实行为路径，产品迭代
不知从何改起，产品改版不知如何衡量。
其他挑战·····
数据驱动企业增长
打造成熟的大数据解决方案 通过数字大脑助力河南某建设新型智慧企业
数据组织与管理
事务管理器
➢ 内存工作区：为全部数据操作及日志处理提供内存工作区，存放数据 和日志。
➢ 日志管理器：管理内存工作区 中的日志
内存工作区 （包括数据和日志）
ຫໍສະໝຸດ Baidu
日志管理器 恢复处理器
➢ 恢复管理器：在系统出现故障时恢复历史数据，保障系统稳健性。
保存大数据分析运算的结果数据，该数据库大部分操作在内存工作区中 运行，只有当发生检查点操作和数据库备份，及系统恢复时才与外面的磁盘
产品介绍
高性能嵌入式内存数据库
➢ 外部查询接口：支持多种常用语言如C，java等语言连接数据库 ➢ 查询命令分解与优化：对SQL语句进行解析的查询命令分解与优化
外部查询接口
➢ 数据组织与管理：完成常用的索引和数据组织工作，事务管理器具有 查询命令分解与优化
创建事务，调度事务，回收事务的功能 ➢ 事务管理器：负责创建事务，调度事务，回收事务
大数据采集与可视化分析系统
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目录
背景 产品介绍 成功案例
当前大多数企业面临的业务挑战以及问题
运营面临的业务挑战
数据问题：种类多、数据分散、数据量大、不
现有的很多数据分析工具并不能支持精细化运营，无法搭建数据体系，运营活动 易采集、……
不知如何衡量，运营产品不知如何监控，产品转化率提升不知从何做起。
所见即所得的采集能力 支持复杂采集逻辑 动态信息实时更新
高效便捷的开发共享方式 快速实时的数据传输 全私密的数据接口
产品介绍
基于Hadoop的大数据分布式存储
搭建基于hadoop的大型数据仓库，存储采集 的各类原始数据，使系统具备 ➢ 可靠性高：按位存储和处理数据能力的高可
靠性 ➢ 存储高效：能够在节点之间进行动态地移动
大数据分析
科学的分析评价体系
通过不断的迭代和完善，建
构架大数据分析处理模型，
立科学的分析评价体系，成
对数据进行综合分析
为企业增长的得力推手
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ITEM
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ITEM
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数据采集与存储
采集多维数据，进行分类整理 存储
精准数据支撑
将分析结果，通过可视化分析技术精 准展现，为各个管理者提供精准的数 据支撑
基于spark的分布式云计算集群 在基于hadoop的大型数据仓库存储之上，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存。
Spark更适用于需要迭代的MapReduce算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对100TB数 据进行排序，Spark比Hadoop快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark集群目前最大的可以达到8000节点，处 理的数据达到PB级别，在互联网企业中应用非常广泛。
数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速 度非常快，具有高效性 ➢ 高扩展性：通过可用的计算机集群分配数据 ，完成存储和计算任务，这些集群可以方便 地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性 ➢ 高容错性：能够自动保存数据的多个副本， 并且能够自动将失败的任务重新分配 等特点，满足不通场景的特殊要求。
产品介绍
数据存储为“资源” 、数据分析运营为“资产”
为有效助力企业发展，河南某借助运营商大数据资源优势 ，搭建大数据采集与可视化分析系统，实现用数据驱动业务增 长，将资源转化为资产： 优化网络，降低运维成本：科学分析网络情况，提供全网健
康体检报告，支撑运维工作由被动处理到主动优化，提升了 网络质量，降低了优化成本。 提高转化，低成本获客：通过大数据分析，了解用户行为路 径，优化核心转化路径，提高转化，把访客变成客户，把流 量变成注册和购买。 提升留存，挖掘客户价值：通过历史营销数据分析，精准定 位产品增长点，提高用户使用核心功能的时长，培养用户使 用习惯，让用户持续地使用产品。