大数据模型构建平台介绍v1.0
大数据处理平台(完整版)
动态位置信息
位置数据规范化
更多…
热点分析
号码信息 用户信息 业务位置信息 更多信息
输出
标准的位置应用
基础统计分析 用户分类 更多…
谢谢！
对系统资源消耗严重。
数据采集面临巨大压力
接口单元名称
类别 数据量（天）
网络数据类信令
Gb/Gn接口 1.65T/Day
用户动态呼叫、短信、位置、 切换、开关机行为信息
A接口
3.3T/Day
WAP日志
WAP网关 300G/Day
…
…
…
1 运营商大数据背景 2 大数据平台介绍
3 应用案例
大数据平台规划
聚类
分类
信息统计
4
日志 汇总
用户 行为
网站
分类
访问 内容 主题
访搜问 索 关键 字
基础分 析能力
文本挖掘
数据挖掘
HIVE
HADOOP平台
云ETL 管理 应用 开发 应用 监控 应用 调度
M/R
ETL-基于流程的ETL工具
1. 云ETL基于Oozie工作流，提供ETL任务编排、任务调度、任务监控等功能。 2. 管理与监控提供平台应用层自管理能力，包含数据质量管理、安全管理、告警管理、日志管理、系统
设计更好的流量套餐、 终端和互联网业务
为用户精确地进行推荐， 及时地进行服务
更多…
用户的行为是什么
都是哪些用户在使用移 动互联网，都有什么样 的特征？ 都在干什么？ 行为模式如何？ 占用了多少资源或流量？ 对网络影响如何？ 如何牵引用户行为改变 对网络的影响？
实 现
互联网内容分析基础服务
输出
互联网内容抓取
三维空间信息共享平台产品介绍全版V1.0
支持多时序存储。
构建开放式空间基础信息平台，实现传统空间基础信息共享方式的根本改
变； 建立健全空间基础数据更新机制、共享标准体系和政策制度体系。
4.3 系统特性
采用J2EE体 系作为应用 实现的规范
J2EE 提供了一个企业级的计 算模型和运行环境用于开发 和部署多层体系结构的应用
提供空间数据加工、集成、 管理、发布及应用全流程平 台产品
三维空间信息共享平台 产品详细介绍
目 录
产品简介 典型案例 产品架构
技术参数 产品特性
产品功能
1 产品简介
研发背景
产品定位
1.1 研发背景
社会步入信息时代，信息资源的整合和应用已经成为推 动社会经济发展的一个重要驱动因素。 同时，随着各部门信息化水平的提高，以及对业务更精 细和科学的管理需求，传统的二维手段在很多方面已经不能 满足业务和决策需要。
三维空间 数据库服务器
应用服务器 WEB服务器
C/S模式
B/S模式
Internet Internet
三维空间数据库管理、 数据处理/图形工作站
三维浏览、业务应用、 运维支撑系统
物理结构设计的思路是：三维数据管理系统采用C/S架构，三维 空间信息共享服务系统、三维空间信息展示系统及运维支撑等系统采 用B/S模式。
2 产品架构
系统架构
系统拓扑
数据流程
2.1 系统架构
基于北京灵图软件技术有限公司自主研发的VRMap三维地理 信息系统平台软件，灵图三维空间信息共享平台主要由五部分组成： 三维数据管理系统 三维空间信息共享服务系统 二次开发接口 三维空间信息展示系统 运维支撑系统
大数据平台的机器学习模型选择指南
大数据平台的机器学习模型选择指南在大数据时代，机器学习（Machine Learning）已成为推动智能化发展的核心技术。
而为了构建一个强大的机器学习模型，一个关键的步骤是选择合适的机器学习模型。
本文将为您介绍大数据平台的机器学习模型选择指南，帮助您在面对各种任务时做出明智的选择。
1. 确定任务类型在选择机器学习模型之前，首先需要明确任务类型。
大数据平台上常见的任务类型包括分类、回归、聚类、推荐等。
对于分类任务，可以选择的模型包括逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林等；对于回归任务，可选择的模型包括线性回归、决策树和神经网络等。
了解任务类型将有助于缩小选择范围。
2. 数据量和数据质量在选择机器学习模型时，需要考虑数据量和数据质量。
对于大数据平台来说，通常拥有大量的数据，在这种情况下可以考虑使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
而对于数据质量较差的情况，则可考虑使用支持向量机等模型，它们对异常值和噪声的鲁棒性较好。
3. 特征选择和数据预处理特征选择和数据预处理是机器学习模型选择中的重要环节。
在大数据平台上，数据通常具有高维度，包含大量特征。
在进行模型选择时，需要筛选出对任务有用的特征，并对数据进行预处理，如标准化、归一化和缺失值填充等。
这些步骤能够使模型更准确地学习到数据的规律。
4. 模型复杂度和运行效率在大数据平台上，考虑模型复杂度和运行效率也是选择机器学习模型的关键因素。
复杂度较低的模型通常具有较好的泛化能力，并且在处理大量数据时效果更好。
常见的低复杂度模型包括逻辑回归和决策树等。
而复杂度较高的模型，如深度神经网络，虽然可以处理更复杂的问题，但在运行效率上可能存在瓶颈。
5. 模型评估和选择在选择机器学习模型之前，需要进行模型评估和选择。
常用的评估指标包括准确度、精确度、召回率、F1值等，不同的任务可能需要重点考虑不同的指标。
在大数据平台上，可以通过采用交叉验证或者将数据集划分为训练集和测试集的方式来评估模型的性能，进而选择最合适的模型。
1.城市信息模型(CIM)基础平台技术标准
3CIM基础平台的时空数据应采用2000国家大地坐标系（CGCS2000）的投影坐标系
或与之联系的城市独立坐标系，高程基准应采用1985国家高程系，时间系统应采用公历纪元和北京时间；
4CIM基础平台的建设和使用应符合国家信息安全可靠的规定，运行环境应符合国家信息安全保密的规定。
图3.2.1 CIM基础平台总体架构及其支撑作用
3.2.2CIM基础平台总体架构应包括三个层次和三大体系，包括设施层、数据层、服务层，以及技术规范体系、信息安全体系、运维保障体系。横向层次的上层对其下层具有依赖关系，纵向体系对于相关层次具有约束关系。
1设施层：应包括信息基础设施和物联网感知设备；
2数据层：应建设至少包括时空基础、资源调查与登记、规划管控、工程建设项目、物联网感知和公共专题等类别的CIM数据资源体系；
1.0.3本标准适用于城市的城市信息模型（CIM）基础平台及其相关应用的建设和管理。
1.0.4城市信息模型（CIM）基础平台的建设和管理，除应符合本标准外，尚应符合国家现行有关标准的规定。
2
2.1.1城市信息模型city information modeling（CIM）以建筑信息模型（BIM）、数字孪生（DigitalTwin）、地理信息系统（GIS）、物联网
3服务层：提供基本功能、物联监测和模拟仿真等功能与服务；提供面向工程建设项目的规划信息模型审查、设计方案模型报建审查、施工图模型审查和竣工验收模型备案等功能和服务；
4技术规范体系：应建立统一的数据标准、技术规范，指导CIM基础平台的建设和管理，应与国家和行业数据标准与技术规范衔接；
5信息安全体系：应按照国家相关安全等级保护要求建立安全保障体系，保障系统运行过程中数据、网络、平台运维等的安全；
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台介绍随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业经营发展的生命线，而大数据技术的兴起也使得企业可以更好地利用数据开展业务。
然而，对于一些小型企业或者初创企业，难以承担高昂的大数据分析和可视化成本，而要实现高效的数据分析和可视化，需要一款便捷、多功能的大数据可视化分析平台。
本篇文章就将介绍这样一个平台。
一、什么是大数据可视化分析平台大数据可视化分析平台，顾名思义，是应用于大数据处理、计算以及可视化的一项技术工具。
它不仅能够帮助企业对海量的数据进行深入的挖掘、分析，而且还提供更加直观、生动和易于理解的图表、报表，从而更好地传达数据的内涵。
大数据可视化分析平台在行业中的地位越来越重要，不仅可以减轻员工的工作负担，同时还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
二、大数据可视化分析平台的特性1、可针对自身需求自定义。
大数据可视化分析平台多为可定制化、自动化的工具，用户可以根据自身数据的特点和需要，在平台中进行数据定义和可视化配置，最终生成符合自己需求的数据图表。
2、云计算架构。
大数据可视化分析平台大多都采用云计算架构，用户在使用平台时不需要考虑硬件的配置，可以直接使用虚拟机、云存储等云技术来实现快速的数据分析和计算。
3、可跨平台使用。
由于大数据可视化分析平台已经成为了企业数据分析的标配，同时也逐渐普及到了移动平台上，比如能够支持在手机、平板、PC端、Web端、云端等多平台上进行使用。
4、推荐算法实现多样化。
大多数大数据可视化分析平台都支持多种推荐算法，适合不同的业务场景，比如聚类算法、分类算法、回归算法等。
用户可以根据自身所需的数据分析和可视化目标来选择相应的算法。
5、数据安全性能强大。
大数据可视化分析平台拥有多层安全防御机制，如具有传输数据加密机制，为用户的数据安全保护做出最大的努力。
三、大数据可视化分析平台功能详述1、数据处理与存储数据处理与存储是大数据可视化分析平台的基础功能。
通过数据的清洗、加工、处理、整合等一系列多个环节，为数据可视化做好数据准备工作。
大数据平台搭建方案
大数据平台搭建方案前言随着信息时代的到来，企业面临着日益增长的数据量，需要进行有效的管理和分析。
大数据技术应运而生，为企业提供了解决海量数据存储、处理和分析的解决方案。
本文将介绍一种常见的大数据平台搭建方案，以帮助企业搭建高效的大数据处理系统。
1. 架构设计大数据平台的架构设计是搭建一个可扩展、高性能、高可靠性的数据处理和分析环境的基础。
下面是一个典型的大数据平台架构设计示例：+-------------+| Data Source |+-------------+||v+-----------------+| Data Processing |+-----------------+||v+--------------------------+| Data Storage & Query |+--------------------------+||v+-----------------+| Data Analytics |+-----------------+主要的组成部分包括数据源、数据处理、数据存储和查询、以及数据分析。
下面将详细介绍每个组成部分的搭建方案。
2. 数据源数据源是大数据平台的起点，企业可以从各种来源收集数据。
常见的数据源包括传感器、日志文件、社交媒体等。
以下是一些常用的数据源搭建方案：•传感器：使用传感器技术可以实时收集各种物理参数数据。
企业可以选择合适的传感器设备，并通过传感器数据采集程序将数据传输到大数据平台。
•日志文件：许多企业的系统和应用程序会生成大量的日志文件。
通过搭建日志文件收集和传输系统，可以将这些日志数据导入到大数据平台进行分析。
•社交媒体：在社交媒体上收集的用户评论、点赞、分享等数据可以帮助企业了解客户需求和市场趋势。
通过开发社交媒体数据收集程序，可以将这些数据导入到大数据平台。
3. 数据处理数据处理是大数据平台中的核心部分，负责对大量的数据进行处理和转换。
大数据分析平台
大数据分析平台大数据分析平台是一种基于大数据技术的数据处理和分析工具，它能够匡助企业或者组织从海量的数据中提取有价值的信息和洞察，并支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍大数据分析平台的标准格式，包括平台架构、功能模块、数据处理流程、数据分析方法和应用案例等内容。
一、平台架构大数据分析平台通常由以下几个主要组件构成：1. 数据采集模块：负责从各种数据源（如传感器、日志文件、数据库等）中采集数据，并进行预处理和转换，以便后续的分析和挖掘。
2. 数据存储模块：用于存储采集到的原始数据和处理后的数据，常见的存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理模块：包括数据清洗、数据集成、数据转换等功能，用于将原始数据进行清理、整合和转换，以满足后续分析的需求。
4. 数据分析模块：提供各种数据分析算法和模型，用于从数据中发现模式、趋势和关联规则，以及进行预测和预警等分析任务。
5. 可视化模块：将分析结果以图表、报表等形式展示，匡助用户更直观地理解数据和分析结果，支持用户进行交互式的数据探索和查询。
二、功能模块1. 数据采集与存储：支持多种数据源的接入和数据的实时或者批量采集，提供高效的数据存储和管理机制，确保数据的安全性和可靠性。
2. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换等功能，用于解决数据质量问题、数据冗余问题和数据格式不一致等问题。
3. 数据分析与挖掘：提供各种数据分析算法和模型，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，用于发现数据中的潜在规律和关联。
4. 数据可视化与交互：将分析结果以可视化的方式展示，支持用户进行交互式的数据探索和查询，匡助用户更好地理解数据和分析结果。
5. 数据安全与隐私保护：提供数据加密、权限管理、访问控制等安全机制，确保数据的安全性和隐私性。
6. 平台管理与监控：提供平台的配置管理、任务调度、性能监控等功能，方便管理员对平台进行管理和监控。
三、数据处理流程大数据分析平台的数据处理流程通常包括以下几个步骤：1. 数据采集：从各种数据源中采集数据，可以是结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如日志文件）或者非结构化数据（如文本、图片等）。
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.1 人工智能简介)V1.0
人工智能 （Artificial Intelligence）
机器学习 （Machine Learning）
深度学习 （deep learning）
Thank you.
把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 Bring digital to every person, home, and organization for a fully connected, intelligent world.
络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。David Rumelhart推广了反向传播
算法——一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主
第7页
义重获新生。
人工智能发展
人工智能的第二次低谷
• 在80年代末到90年代初，人工智能进入了第二次低谷，遭遇了一系列财政问题。 • 1987年，人工智能硬件市场的需求突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不
第20页
机器学习与深度学习
深度学习框架 • 全连接神经网络 • 卷积神经网络 • 深度置信网络 • 循环神经网络 • ……
第21页
深度学习框架应用领域
• 计算机视觉 • 语音识别 • 自然语言处理 • 音频识别 • 生物信息学 • ……
大数据与人工智能
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学 习。机器学习是由人工智能的连接主义发展形 成的一个重要领域分支，核心目的是让计算机 拥有像人一样的学习能力。神经网络属于机器 学习的一个分支，是深度学习的前身。随着近 年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应 用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学 习领域的重要组成部分。
第2章 人工智能与平台搭建
大数据分析平台的搭建与入门指南
大数据分析平台的搭建与入门指南随着大数据应用的不断发展，大数据分析平台成为企业深入了解和利用数据的关键工具。
建立一个强大的大数据分析平台，可以帮助企业挖掘数据中的价值，提高业务决策的准确性和效率。
本文将为您介绍大数据分析平台的搭建与入门指南，帮助您快速上手大数据分析平台。
一、平台架构设计1. 数据采集层：数据的采集是大数据分析的第一步。
可以使用各种数据采集工具，如Flume、Kafka等，将数据从各种数据源中采集到分析平台中。
在设计数据采集层时，需考虑数据量和数据源的多样性。
2. 数据存储与管理层：数据存储与管理层是大数据分析平台的核心组成部分。
目前最常用的数据存储技术是Hadoop生态系统中的HDFS和HBase。
HDFS适用于海量结构化和非结构化数据的存储，而HBase则适用于大规模的可伸缩性结构化数据存储和读写操作。
3. 数据处理与计算层：在大数据分析平台中，数据处理与计算层用于对采集到的数据进行清洗、转换和计算等工作。
常见的数据处理与计算工具包括Spark、MapReduce 等。
Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，支持在内存中进行数据处理，具有较高的性能和灵活性。
4. 数据分析与可视化层：数据分析与可视化层用于对处理后的数据进行分析和展示。
常用的分析工具有Hive、Pig和R等，用于数据分析和挖掘。
数据分析结果可以通过各种图表、仪表盘等形式进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据。
二、平台搭建步骤1. 硬件和软件准备：在搭建大数据分析平台之前，需要准备一台或多台服务器作为集群节点，并安装相应的操作系统和软件。
常见的操作系统有Linux、Windows Server 等，而Hadoop和Spark等则是常用的大数据处理和计算框架。
2. 集群搭建：搭建大数据分析平台需要建立一个稳定、可扩展和高可用的集群环境。
可以通过Hadoop的分布式文件系统HDFS和资源调度器YARN来搭建Hadoop集群。
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
大数据分析平台构建方案
大数据分析平台构建方案版权所有©德塔精要，转载请注明出处一概述说明传统的业务系统在运行较长周期后会积累了大量历史数据，这些海量数据却没有得到有效的分析和利用，只是对数据进行简单的统计分析获得一些表面、浅显、价值不高的结果。
构建一个大数据分析平台，结合多个业务系统从中抽取海量数据进行管理、整合、分析和利用，从中发现潜在问题和有价值的规律，并通过可视化的方式进行展示，能够为管理层提供科学决策的支持，提升企业业务能力和效益。
二大数据构建目标(1)实现数据的共享和交换。
将各应用系统的数据进行集成和整合，使来源各异、种类不一的各类数据可以相互使用，丰富数据的来源，打破系统间的信息孤岛，实现数据的共享和应用。
(2)大数据的采集和存储。
研制数据适配接口，对接各应用系统获取各类异构数据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为数据的挖掘和分析打好基础。
(3)大数据分析与决策。
采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和规律，为企业的各项工作提供决策和指导。
三大数据构建原则(1)安全性。
大数据分析平台应采取安全性高的访问认证机制，同时在平台建设中要充分重视系统自身的安全性以及其他应用系统的安全性。
(2)可扩展性。
大数据的分析和应用是一项长期持久的工作，随着业务的变化，对于信息平台的规模和要求也会不断变化。
因此，要求平台的设计和实施要具有良好的扩展性，以满足不断发展变化的要求。
（3）灵活性。
在平台的设计和实施中要考虑到与其他应用系统的整合，开发出多个类型的接口，能够灵活接入其他系统、拓展服务类型。
四大数据总体框架基于Hadoop技术的数据分析平台自下而上一般分为三个部分，分别为：数据层、大数据采集与存储、数据分析及展示。
(1)数据层，针对不同系统进行分析，制定系统数据采集范围与目标，收集各个业务系统产生的各类数据，将各种结构化和非结构化数据进行整合，为大数据的分析提供支撑。
大数据分析平台
大数据分析平台大数据分析平台是一种用于处理和分析大规模数据集的技术平台。
它提供了一系列工具和技术，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并为决策制定者提供准确的数据支持。
本文将详细介绍大数据分析平台的标准格式，包括定义、架构、功能和应用案例等方面。
一、定义大数据分析平台是一种基于大数据技术的软件平台，用于处理和分析大规模数据集。
它采用分布式计算和存储技术，能够快速处理海量数据，并提供高性能的数据分析能力。
大数据分析平台通常包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等模块，以满足用户对数据分析的需求。
二、架构大数据分析平台的架构通常采用分布式计算和存储技术，以保证高性能和可扩展性。
典型的架构包括以下几个组件：1. 数据采集组件：负责从各种数据源（如数据库、日志文件、传感器等）中采集数据，并将其存储到数据存储组件中。
2. 数据存储组件：负责存储采集到的数据。
常用的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式存储（如HBase）和关系型数据库等。
3. 数据处理组件：负责对存储在数据存储组件中的数据进行处理和分析。
常用的数据处理技术包括分布式计算框架（如MapReduce、Spark）和机器学习算法等。
4. 数据可视化组件：负责将处理和分析的结果以可视化的方式展示给用户。
常用的数据可视化技术包括图表、地图、仪表盘等。
三、功能大数据分析平台具有以下几个主要功能：1. 数据采集和清洗：能够从各种数据源中采集数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和完整性。
2. 数据存储和管理：能够存储和管理大规模数据集，提供高性能和可扩展的数据存储能力。
3. 数据处理和分析：能够对存储在数据存储组件中的数据进行处理和分析，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
4. 数据可视化和报表：能够将处理和分析的结果以可视化的方式展示给用户，帮助用户理解和利用数据。
5. 数据安全和隐私保护：能够确保数据的安全性和隐私性，包括数据的加密、权限控制、审计等。
大数据模型概述
大数据模型概述大数据模型是指用来描述大数据的结构、属性、关系和行为的一种抽象表示方法。
随着信息技术的快速发展和数据量的急剧增长，大数据模型成为了数据管理与分析的重要工具。
本文将从大数据模型的定义、特点、应用以及挑战等方面进行概述。
大数据模型是指用来描述大数据的结构、属性、关系和行为的一种抽象表示方法。
它可以帮助我们理解和分析大数据的特征和规律，从而为数据管理、数据分析和决策提供支持。
大数据模型可以使用不同的技术和工具进行构建，例如关系型数据库、非关系型数据库、图数据库等。
大数据模型具有以下几个特点。
首先，大数据模型具有高度的灵活性和扩展性。
由于大数据的复杂性和多样性，大数据模型需要能够适应不同的数据类型和数据结构，并能够随着数据量的增长进行扩展。
其次，大数据模型需要具备快速的处理和分析能力。
由于大数据的规模巨大，传统的数据处理方法已经无法满足需求，因此大数据模型需要能够实现高效的数据处理和分析。
再次，大数据模型需要能够支持实时的数据分析和决策。
随着数据量的增长和数据的实时性要求，大数据模型需要能够在实时环境下进行数据分析和决策。
最后，大数据模型需要能够支持多维数据分析和挖掘。
由于大数据的复杂性和多样性，大数据模型需要能够支持多维数据的分析和挖掘，从而发现数据中隐藏的规律和信息。
大数据模型在各个领域和行业都有广泛的应用。
在金融领域，大数据模型可以用于风险管理、信用评估和交易分析等方面，从而提高金融机构的运营效率和风险控制能力。
在医疗领域，大数据模型可以用于疾病预测、药物研发和医疗资源优化等方面，从而提高医疗服务的质量和效率。
在电商领域，大数据模型可以用于用户行为分析、个性化推荐和营销策略制定等方面，从而提高电商企业的竞争力和盈利能力。
在交通领域，大数据模型可以用于交通流量预测、路况优化和交通调度等方面，从而提高交通系统的运行效率和安全性。
然而，大数据模型也面临着一些挑战。
首先，大数据模型需要处理海量的数据，因此需要具备高效的存储和处理能力。
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数据层次划分说明
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
DWA：主要存储应用类数据以及应用产品类相关数据，例如： 各类统一视图信息（使用维度建模技术），客户推荐等等的相关业务模型以及Glasory（维度建模技术）
DWI：数据中心根据客户以及业务需求,拆分、整合信息数据，主要以主题内及相关业务指标、统计指标等业务规则 进行处理，包括拆分的账单数据、拆分的集团客户数据、产品数据等等，用户归属、同时包括处理后的信息数据等
数据模型建设方法论
概念模型(一)
• 概念模型的核心模型Level0层级以及其关系的设定 • Level0级的核心是主题的划分以及主题之间的关系的确定 • 亚信面向数据管理核心主题的划分综合业界的八大主题划分，主要包括参与人、服务、资源、收入、财务等等 • 子主题的划分按照对业务系统（例如：Bss、Oss、MSS）的理解划分，例如：客户、集团、用户、账务等等 • 主题的划分以及概念和逻辑模型基本适用于DWD、主要从数据管理方便、数据可更好归类等角度考虑
• 根据不同平台的特点，形成不同特点平台的物理模型，例如 针对存储在云平台下的详单的物理模型，存储在云平台下 (NOSQL)平台下分光以及流量数据的物理模型，形成在MPP 下，适合MPP特点的物理数据表的物理模型
• 确认模型的层次为ODS、DWD、DWI、DWA，并对模型层 次进一步的细分，不断补析充和完善各层次模型，清晰化各 层次模型存储数据的数据特点
B域数据 O域数据 M域数据 其他数据
物理模型设计原则以及设计重点
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
已有企业规 范
编码 规范
•遵守CMCC-LDM
•省公司有遵守的要 求
•在CMCC-LDM基础 上进行扩充分层存储、 分表等
•模式名规范 •表命名“见名知意” 原则 •表命名指示内容包 括
• 所属层次 • 业务内容 • 分表特性 • 数据粒度 • 更新特性 •编码规范
减少重复无 效计算
•业务口径固化 •统计口径固化 •规划70%以上的应 用都经过DWA层实 现，减少重复计算
减少I/O和数 据量级
•核心数据分段存储
•历史表的拆分
•增加冗余列（预连 接）避免查询时进行 表连接操作
目录|CONTENTS
1
背景
2
定位
3
亮点
4
系统架构
5
方法论
6
功能架构
7
开发现状
定位
平台定位 对内
➢ 提升模型建设效率； ➢ 沉淀模型设计经验
对外
➢ 强化模型设计能力； ➢ 提升模型管控效率
与DACP的关系
➢ BDMP侧重于模型架构及设计阶段，DACP侧重于开发及维护； ➢ 模型开发及维护依然借助于DACP，与DACP形成模型全流程管理
原 得到需要的数据。 ▪对不同域的数据数据模型进行整合，形成跨企业统一的数据视图；例如：B\O\M域模型进行整合
则 ▪以尽可能小的业务单元进行底层数据的组织和存储，以满足数据仓库的灵活性。任何一个信息系统都具有整体性、
结构性、层次性、相对性、可变性，数据仓库的目标逻辑结构的设计同样要体现这些特征。
▪数据结构的设计保持松散 , 因为数据仓库在实现过程会有很多变数，需要不断的改动和调整结构等. 所以希望将 改动次数降到最低。
Party Managment： 参与方管理
Revenu： 收入
包括现在和未来希望可以维护其 覆盖所有的收入源（预付费/后付
资料的参与方，包括个人客户
费，设备租赁，或者销售），销
（潜在）、集团客户、家庭客户、 售流程，预存，缴费和返还/调账
SP等供应商、员工等等
流程。以及由收入产生的账户、 账务、收入、欠费等等的信息。
层
基
基础配置信息
础
数据层次配置 分表原则配置
层
主题域配置
物理模型
数据可视化
基础配置信息
数据层次配置 分表原则配置
主题域配置
知识库 模板库
系统 管理
目录|CONTENTS
1
背景
2
定位
3
亮点
4
系统架构
5
方法论
6
功能架构
7
开发现状
方法论-建设步骤
数据分类设 计
数据分布调 研
数据CRUD 调研
基础概念 模型
大数据模型构建平台 BDMP 方案介绍
BDX-SRD-Solution Support Dept. 2015-02
目录|CONTENTS
1
背景
2
定位
3
亮点
4
系统架构
5
方法论
6
功能架构
7
开发现状
背景
内部需求
➢ 模型设计及开发经验丰富，但 缺乏有效载体，经验沉淀不足； ➢ 模型复制难度大，项目实施费 时费力； ➢ 项目实施往往加班加点，人力 资源复用率较低，工作效率不高
DWD：按照八大主题规范，经过转换后，最完整的明细数据存储，同时数据把持唯一性和完整性，是数据中心最完 整、最明细的数据，基本遵循三范式规范，数据可以根据类型存储在不同的存储介质上。
ODS：操作型数据以及实时数据存储，主要存储来自M、B、O 以及互联网等等，经过简单数据处理的数据，数据存储时间短，主要 解决业务部门短时数据需求
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
逻辑模型
逻辑模型来自拥有行业经验的概念模型，里面凝聚了许多 成功的经验，而且从规划上符合行业系统的长远发展，因 此逻辑模型应当从概念模型上相对平滑的过度过来。 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，它能直接反映出 业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导 作用。从狭义的概念说，逻辑模型是否正确表达了业务规 则，也就是准确，但是随着人们对数据仓库认识的加深， 质量的含义不断延伸,现在对模型质量要求不仅仅单纯指单 纯的业务规则，还包括模型满足用户分析需求的程度，它 是一个包含丰富内涵、具有多维因素的综合性概念。
概念模型
设 计 步 骤
逻辑模型
物理模型
确定设计原则 确定模型的定位 细化各概念实体 进行模型验证、优化
逻辑模型设计原则
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
▪数据仓库在设计之初要尽力保持它的领先地位
✓第一，体系结构的领先性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架 构都具有持续性，不会发生改变。
Resouce ： 资源
电信网络、终端、物品、地域 等等的资源信息
Provision and Activation:供应链
覆盖完整供应链的订单管理和安 装流程。包含了携号转网，故障 管理（与Customer Management共享）和SLA管理。 。
Event： 事件/活动（使用者）
参与方参与电信所有活动所产生的并 且希望保留记录信息，例如： tCDRs, 客户息，以及由此产生的日志、流服 务信水信息等等。
设
✓第二，技术的领先性。它可以跟踪系统任何阶段的软件工具的部署和正确使用。 ✓第三，行业模型的先进性、完整性、一致性、灵活性以及松散型
计 ▪数据仓库模型设计是一种从旧有数据中,模型化得到的新的数据。那么如何才能从旧有数据中挖出这些新数据呢？ 如何将各类数据融合在一起。其中所遇到的最主要的挑战将是如何用新的方法观察数据并且让业务人员比较容易
概念模 型
逻辑 模型
物理模 型
• 数据CRUD模型定义了数据的所有权，规定了各系统对每一类数据 的操作权限（创建、读取、更新和删除）
• 数据分布设计的目的是需要对当前企业内部的系统分布及数据在各 个系统中的分布情况进行调研，掌握目前企业已经具有的数据
• 在数据分布调研过程中，不仅要关注当前系统的情况，还需要关注 系统演化的路线，及对数据分布造成的影响
User： 用户
包括实例用户、中高端用户、存 量用户、等等以用户为粒度的相 关资料及衍生信息。
Group： 集团客户
包括以集团的粒度，整合相关业 务维度、标签、指标等信息
Account： 账务
整合所有的收入源，销售，预存， 缴费和返还/调账。以及由收入产 生的账户、账务、收入、欠费等 信息整合 。
.
BDMP 模型设计
DACP 开发维护
数据调研
开发管理
数据初始化 概念模型设计 逻辑模型设计 物理模型设计
数据管理 运行监控 维护管理
……
目录|CONTENTS
1
背景
2
定位
3
亮点
4
系统架构
5
方法论
6
功能架构
7
开发现状
亮点
建模工具IT化
➢ 建模经验得到有效沉淀，有效提升工作效率
模型要素标准化
➢ 构建行业指标库、维度库、规则库等，建立一套标准体 系
Instance: 用户订购
主要包含用户与产品、策划及服务 的订购关系，满足满足实例级各种 业务分析。
Business Discovery ： 业务探索
主要包含业务特征，业务探索分析等 处理结果。
概念模型设计示例
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
逻辑模型建设思路
行业需求
➢ 通信行业BI系统进入瓶颈期， 指标杂乱，管理无序，效率低下， 亟需对数据仓库进行重构； ➢ 目前多省已表达出重构需求， 工程量随时可能放大