大数据平台架构及建设思路ppt课件
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大数据技术架构设计方案课件
可视化技术的优点
可视化技术在大数据分析中的应用
• 直观地展示数据和分析结果
• 数据报表
• 提高数据分析效率
• 数据地图
• 图表展示
05
大数据传输与同步技术
ETL及其在大数据传输中的应用
ETL的定义
ETL在大数据传输中的应用
• 数据抽取
• 数据整合
• 数据清洗
• 数据迁移
• 数据加载
消息队列及其在大数据同步中的应用
• 系统复杂性较高
NoSQL数据库及其优缺点
NoSQL数据库的优点
NoSQL数据库的缺点
• 支持非结构化数据的存储
• 不支持事务处理
• 高性能
• 数据一致性较差
• 可扩展性
云存储技术及其优缺点
云存储技术的优点
• 成本较低
• 可扩展性
• 数据备份和恢复方便
云存储技术的缺点
• 数据安全性难以保障
• 对网络依赖较高
消息队列的优点
• 异步处理
• 解耦
• 可扩展性
消息队列在大数据同步中的应用
• 数据分发
• 数据备份
实时数据传输与同步技术
实时数据传输与同步技术的需求
• 快速响应数据变化
• 保证数据的一致性
实时数据传输与同步技术
• 数据同步协议（如Kafka、RabbitMQ）
• 数据传输框架（如Apache Storm、Apache Flink）
隐私保护法规及其对大数据技术的影响
隐私保护法规
• 欧洲通用数据保护条例（GDPR）
• 美国加州消费者隐私法案（CCPA）
对大数据技术的影响
• 数据处理过程的透明性
• 用户隐私权的保护
最新大数据中心建设思路共83页PPT
可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
大数据管理平台建设方案课件
• 区块链与数字货币
• 数据服务与数据产品
市场分析与企业决策
• 客户行为分析
• 市场趋势预测
• 产品策略制定
运营优化与成本降低
• 营销效果评估
• 客户满意度调查
• 运营流程优化
大数据平台未来发展趋势与展望
大数据平台技术发展趋势
• 分布式计算与云计算
• 人工智能与机器学习
• 物联网与边缘计算
大数据平台应用领域拓展
• 智能城市与公共安全
• 社交媒体与舆情分析
• 教育与科研大数据
大数据平台产业发展的挑战与机遇
• 数据安全与隐私保护
• 政策法规与标准化
• 人才培养与技术创新
XX
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
小无名 DOCS
• 数据整合与共享
• 数据处理与分析能力
大数据管理的价值与优势
大数据管理的价值
• 提高决策效率
• 降低运营成本
• 创新商业模式
大数据管理的优势
• 实时数据分析
• 精准客户画像
• 智能决策支持
大数据管理的应用领域
• 金融业
• 医疗健康
• 物联网
⌛️
大数据平台建设的必要性与紧迫性
大数据平台建设的必要性
平台负载均衡与扩展
• 负载均衡策略与算法
• 扩展平台处理能力
• 高可用性与容错性
大数据平台安全策略
数据安全与隐私保护
• 数据加密与脱敏
• 访问控制与权限管理
• 数据审计与溯源
平台安全防护
• 防火墙与入侵检测
• 备份与恢复策略
• 安全事件应对与处置
07
• 数据服务与数据产品
市场分析与企业决策
• 客户行为分析
• 市场趋势预测
• 产品策略制定
运营优化与成本降低
• 营销效果评估
• 客户满意度调查
• 运营流程优化
大数据平台未来发展趋势与展望
大数据平台技术发展趋势
• 分布式计算与云计算
• 人工智能与机器学习
• 物联网与边缘计算
大数据平台应用领域拓展
• 智能城市与公共安全
• 社交媒体与舆情分析
• 教育与科研大数据
大数据平台产业发展的挑战与机遇
• 数据安全与隐私保护
• 政策法规与标准化
• 人才培养与技术创新
XX
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
小无名 DOCS
• 数据整合与共享
• 数据处理与分析能力
大数据管理的价值与优势
大数据管理的价值
• 提高决策效率
• 降低运营成本
• 创新商业模式
大数据管理的优势
• 实时数据分析
• 精准客户画像
• 智能决策支持
大数据管理的应用领域
• 金融业
• 医疗健康
• 物联网
⌛️
大数据平台建设的必要性与紧迫性
大数据平台建设的必要性
平台负载均衡与扩展
• 负载均衡策略与算法
• 扩展平台处理能力
• 高可用性与容错性
大数据平台安全策略
数据安全与隐私保护
• 数据加密与脱敏
• 访问控制与权限管理
• 数据审计与溯源
平台安全防护
• 防火墙与入侵检测
• 备份与恢复策略
• 安全事件应对与处置
07
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据 整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实 用性
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
大数据架构介绍课件
案例中的架构设计
采用分布式架构，提高系 统的可扩展性和容错性
使用Hadoop作为大数据 处理平台，实现海量数据 的存储和处理
利用Spark进行实时数据 处理和分析，提高数据处 理效率
采用NoSQL数据库，如 MongoDB，实现高并发、 低延迟的数据访问
使用数据仓库技术，如 Hive，进行数据整合和存 储
常见的大数据架构包括Lambda架构、 Kappa架构和IoT架构等。
大数据架构的目标是实现数据的高效 处理和价值挖掘。
架构类型
批处理架构：适合大 规模数据处理，如 MapReduce、 Hadoop等
云原生架构：利用云 计算资源进行大数据
处理，如AWS、 Azure等
流处理架构：适合实 时数据处理，如 Storm、Spark Streaming等
采用数据可视化工具，如 Tableau，实现数据的直 观展示和分析
案例中的技术挑战
数据量庞大：需要处理海量 数据，对存储和计算能力要
求高
数据多样性：需要处理各种 类型的数据，如文本、图像、
音频等
数据实时性：需要实时处理 数据，对数据处理速度要求
高
数据质量：需要保证数据的 准确性、完整性和一致性， 对数据清洗和预处理要求高
02
金融服务：大数据在金融服 务领域的应用，如风险评估、 投资决策等
04
交通领域：大数据在交通领 域的应用，如交通流量预测、 智能交通管理等
06
政府管理：大数据在政府管 理领域的应用，如公共安全、 城市规划等
架构优化方向
01
实时数据处理：提高数据处理速度，降低延迟
02
云原生架构：利用云平台优势，提高系统弹性和可扩展性
政府企业大数据系统建设思路报告PPT课件
合，从而得出现实世界的运行规则和演变规律。
各自的软肋
对于逻辑推理来说，最致命的问 题是：你怎么能够证明你的出发点， 即那些决策包括所制定的政策、法规 是可靠的？
对于综合归纳来说，最致命的问 题是：你怎么能够肯定下一个案例， 还会符合你归纳出来的“基本原则”？
下一步的趋势展望? 融合 创新
18
电子政府发展阶段
• 业务联动,资源整合难度大,影响效能发挥 • 部门管理功能强化,公共服务功能相对薄弱 • 推进信息化的传统路径在那里
7
电子政务面临挑战--、社会形态的改变、社 会管理创新
网络社会带来的变迁如社交网络 给当前社会管理带来了全新的挑
战。需要政府提供创新服务。
当前社会机构更加 网状结构发展
社会结构变化更加需要政府协同工作
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社 交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和 传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件 传输Manage 协议传送的海量图像文件、Web文本和点 击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未 来会发生什么。
• 促进政府职能转变的助推力 • 造就高效、透明、廉洁政府的赋能器 • 不是仅限技术应用，需要其他改革措施同步推进
3
电子政务进展显著
• 大多数政府机构的核心业务已完成不同程度的信息化. • 网络化公共服务的提供已在不同深度上普及.部委、省级、
地级和县级政府网站的拥有率分别为96%、100%、 98.5%和83%. • 金关、金税、金盾、金审、金信、金水、金农、金保等一 批重大电子政务工程发挥重要作用 • 电子政务总体架构开始构筑,为今后共享,联动奠定基础
决策 C-Level
各自的软肋
对于逻辑推理来说，最致命的问 题是：你怎么能够证明你的出发点， 即那些决策包括所制定的政策、法规 是可靠的？
对于综合归纳来说，最致命的问 题是：你怎么能够肯定下一个案例， 还会符合你归纳出来的“基本原则”？
下一步的趋势展望? 融合 创新
18
电子政府发展阶段
• 业务联动,资源整合难度大,影响效能发挥 • 部门管理功能强化,公共服务功能相对薄弱 • 推进信息化的传统路径在那里
7
电子政务面临挑战--、社会形态的改变、社 会管理创新
网络社会带来的变迁如社交网络 给当前社会管理带来了全新的挑
战。需要政府提供创新服务。
当前社会机构更加 网状结构发展
社会结构变化更加需要政府协同工作
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社 交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和 传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件 传输Manage 协议传送的海量图像文件、Web文本和点 击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未 来会发生什么。
• 促进政府职能转变的助推力 • 造就高效、透明、廉洁政府的赋能器 • 不是仅限技术应用，需要其他改革措施同步推进
3
电子政务进展显著
• 大多数政府机构的核心业务已完成不同程度的信息化. • 网络化公共服务的提供已在不同深度上普及.部委、省级、
地级和县级政府网站的拥有率分别为96%、100%、 98.5%和83%. • 金关、金税、金盾、金审、金信、金水、金农、金保等一 批重大电子政务工程发挥重要作用 • 电子政务总体架构开始构筑,为今后共享,联动奠定基础
决策 C-Level
大数据分析平台规划蓝图及功能介绍ppt课件
4
<目录>
? 1、数据体系架构介绍 ? 2、数据分析平台架构及范围介绍 ? 3、数据分析平台操作介绍
5
2.1 数据分析系统 -系统架构
应用展现层
业务 模型层
统一信息门户
浏览器
财务 分析主题
采购
工程
人力
分析主题 分析主题 分析主题
审批数据 分析
跨分专析业
综合统计
大分数析据
分析
应用 工具层
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析平台 预定义报表
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委核任期考
国资委效经营绩
竞争力评价
技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模
投资
资费…
省分 视图
绩效理管 综合价评
运营 管层理
关注 方向
关注 领域
投资 计划
采购 管理
转固 交资
投资 收益
项目 建设
采购 订单
资产 管理
效益 评估
?
? ? 预算执行分析 利润专题分析
? ? 总体投资分析 工程进度分析
合同执行分析 订单统计分析
? ? 成本控制分析 ? 项目信息分析
库存管理分析
7
? ? 资产专题分析 ? 项目转固分析
库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
系统 ERP 库存辅助
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
政务大数据PPT课件
航空行业解决方案
客票销售电子商务平台
航空代理人销售平台
机场旅客服务平台
机场信息管理系统
航空协会与管理机构信息系统
1
0
智慧医疗：可穿戴设备、电子病历、远程医疗、移动支付
政府公卫监控/决策平台
上门诊疗/随访
个人/家庭健康档案
社区熙康
全科医生随诊包
健康小屋
转诊/远程医疗
区域中心医院 HIS
全方位支持/协同
个人/家庭健康档案
社区服务中心 （HIS、公卫系统）
个人/家庭健康档案区域诊疗平台
区域医疗信息网平台
地区大型综合医疗医院 11
2019/12/19
12
智慧教育：整合各类教育资源，实现教育资源平衡
教育主管部门
学校
老师
家长
学生
智慧校园
智慧教室
智慧图书馆
电子书包
远程教育
校园一卡通
平安校园
教育管理公共服务平台
缺乏数据共享的技术支撑 能力和基础平台
2
政务大数据中心建设定位
依托城市大数据中心相关平台和应用支撑，汇聚城市管理各相关部门业务数据，进行集中展示和 分析，提升城市运行管理、政务服务、城市综合管理决策和产业转型升级等方面的综合能力。
惠民
推动公共服务便利化，让百 姓办事不求人，实现衣食住 行医疗教育等公共服务便捷 化，市民生活幸福指数明显 提升
预测模型
统计报表分析
政务数据分析
预测结果
宏观调控 交通规划 安全通告 Fra bibliotek动指……挥管理者可以实现 管理者可以实现
民生资源：
社会保险收支预测
价格波动预测
市场经济预测
大数据中心建设思路PPT81页
光纤交换机
磁盘柜
存储
备份服务器
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
BI应用服务器可由多个服务器组成应用集群
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
数据中心的建设策略
短期见效、应用驱动展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以应用促建设非源头数据直接导入，健全全局类指标数据转移部分业务系统查询功能切断统计途径
数据分析模型
………
主题1
主题2
主题n
………
基于主题域侧重于对企业范围内数据进行整合明细数据与聚合数据共享从技术而言是3NF模式
数据仓库模型
数据模型在数据仓库架构中所处的位置
企业级概念数据建模目的
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
产品主题描述国网公司提供的电能、热能与国网公司所提供服务的描述与价格信息以及与服务质量、服务效果相关的各类记录
设备
设备主数据用于描述企业发电、输电、配电、供电四大类在网运行设备资源、运行和调度信息、测试、破坏和环境等信息
电网
电网主题域包含了市场的电力价格、预测相关信息，网间、电厂电网的交易信息，以及电力调度中设备产生的相关数据
1
2
3
业务部门主导
过程中不断出成果
切断原有数据统计、汇报方式
数据中心的建设方式
1、自顶向下（追溯法\分析应用法）既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。2、自下而上（数据整合法）这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。3、折中建设
磁盘柜
存储
备份服务器
BI 应用服务器群
ETL/Monitor/Analysis
BI应用服务器可由多个服务器组成应用集群
数据中心建设的终极目标
企业统一数据模型
数据边界——顶层信息模型
实现最终目标的困难
网省电力数据应用所面临的挑战
数据中心的建设策略
短期见效、应用驱动展现全局指标数据，早出成果，短期见效，以应用促建设非源头数据直接导入，健全全局类指标数据转移部分业务系统查询功能切断统计途径
数据分析模型
………
主题1
主题2
主题n
………
基于主题域侧重于对企业范围内数据进行整合明细数据与聚合数据共享从技术而言是3NF模式
数据仓库模型
数据模型在数据仓库架构中所处的位置
企业级概念数据建模目的
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
主题
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
业务数据
产品主题描述国网公司提供的电能、热能与国网公司所提供服务的描述与价格信息以及与服务质量、服务效果相关的各类记录
设备
设备主数据用于描述企业发电、输电、配电、供电四大类在网运行设备资源、运行和调度信息、测试、破坏和环境等信息
电网
电网主题域包含了市场的电力价格、预测相关信息，网间、电厂电网的交易信息，以及电力调度中设备产生的相关数据
1
2
3
业务部门主导
过程中不断出成果
切断原有数据统计、汇报方式
数据中心的建设方式
1、自顶向下（追溯法\分析应用法）既先分析报表中指标数据，再根据指标的构成进行追溯分析，直至建设粒度到最小的、不可再分的业务细节数据；这种方式有利于梳理统计类指标，分析企业中各统计指标的口径。侧重纵向数据关联。2、自下而上（数据整合法）这种建设思路是先建立企业的概念模型，然后利用数 据仓库和企业建模标准等思想进行全面的数据模型设计、物理模型设计。侧重横向分析和标准建设。3、折中建设
大数据服务共享平台设计建设方案课件
01 数据采集：通过插件或API支持多种数据源的采集 02 数据清洗：对采集数据进行去重、缺失值处理、异常值检测等 03 数据整合：将清洗后的数据整合到统一的数据模型与数据仓库中
数据存储与管理功能实现
数据存储：根 据数据类型与 需求选择合适 的数据库与存
储技术
01
数据管理：提 供数据备份、 恢复、版本控 制等功能，保 障数据安全与
企业领域：支 持市场分析、 产品设计、客 户关系管理等
应用
科研领域：支 持数据挖掘、 模型构建、研 究报告撰写等
应用
社会领域：支 持公益活动策 划、资源配置 优化、公信力 提升等应用
平台发展建议与策略
政策支持：
完善大数
01
据服务共
享平台的
政策体系，
推动平台
健康发展
市场推广：
加强平台
03
宣传与推
广，提高
平台知名
度与影响
力
技术创新：
采用新技
术、新方
02
法，提高
平台处理
能力与安
合作全共性赢：
与政府、
企业、研
究机构等
04
多方合作，
共同推动
大数据服
务共享平
台的发展
谢谢观看
小无名 Docs
分布式计算框 架：如
Hadoop、 Spark、Flink 等，用于大数 据处理与分析
01
机器学习框架： 如
TensorFlow、 PyTorch、 Scikit-learn
等，用于数据 挖掘与模型训
练
02
数据可视化工 具：如
Tableau、 PowerBI、 matplotlib等， 用于数据可视
数据存储与管理功能实现
数据存储：根 据数据类型与 需求选择合适 的数据库与存
储技术
01
数据管理：提 供数据备份、 恢复、版本控 制等功能，保 障数据安全与
企业领域：支 持市场分析、 产品设计、客 户关系管理等
应用
科研领域：支 持数据挖掘、 模型构建、研 究报告撰写等
应用
社会领域：支 持公益活动策 划、资源配置 优化、公信力 提升等应用
平台发展建议与策略
政策支持：
完善大数
01
据服务共
享平台的
政策体系，
推动平台
健康发展
市场推广：
加强平台
03
宣传与推
广，提高
平台知名
度与影响
力
技术创新：
采用新技
术、新方
02
法，提高
平台处理
能力与安
合作全共性赢：
与政府、
企业、研
究机构等
04
多方合作，
共同推动
大数据服
务共享平
台的发展
谢谢观看
小无名 Docs
分布式计算框 架：如
Hadoop、 Spark、Flink 等，用于大数 据处理与分析
01
机器学习框架： 如
TensorFlow、 PyTorch、 Scikit-learn
等，用于数据 挖掘与模型训
练
02
数据可视化工 具：如
Tableau、 PowerBI、 matplotlib等， 用于数据可视
云平台及大数据建设思路PPT共28页
云平台及大数据建设思 路
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
谢谢！
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
谢谢！
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
大数据系列政务数据云建设方案介绍PPT
服务质量分析运维
数据采集监控运维
开发过程监控运维
政务部门
承建项目
信息资源服务化
数据资产（逻辑集中、物理分离）
业务数据
采集服务
处理服务
使用服务
传输服务
户籍人口
常住人口
流动人口…
暂住人口
技术元数据（技术实现）
业务元数据（类、属性、关系）
实有人口
实体
对象
类
属性
关系
数据源
逻辑
算法
返回值
户籍人口采集服务
流动人口查询服务
资源维护
资产地图
资源分析
元数据采集
数据一致性检查
数据属性检查
数据质量报告
模型规范性检查
元数据展示
元数据信息维护
关联关系维护
业务视图
元数据管理
资源上报
资源导入
资源统计
资源编目
资源搜索
数据层
服务层
容器云
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务网关
容器
容器
容器
容器
政务数据云简介
云平台运行机制
03
政务数据云概述
云平台架构解析
建设成果展示
01
02
04
数据云平台运行机制
数据湖
元数据
业务数据
信息资源云协作门户
原生数据应用
政务应用
云服务中心
运维人员
业务人员
开发人员
管理人员
信息资源开发“云模式”
新增结婚登记
自上往下建设
数据采集监控运维
开发过程监控运维
政务部门
承建项目
信息资源服务化
数据资产（逻辑集中、物理分离）
业务数据
采集服务
处理服务
使用服务
传输服务
户籍人口
常住人口
流动人口…
暂住人口
技术元数据（技术实现）
业务元数据（类、属性、关系）
实有人口
实体
对象
类
属性
关系
数据源
逻辑
算法
返回值
户籍人口采集服务
流动人口查询服务
资源维护
资产地图
资源分析
元数据采集
数据一致性检查
数据属性检查
数据质量报告
模型规范性检查
元数据展示
元数据信息维护
关联关系维护
业务视图
元数据管理
资源上报
资源导入
资源统计
资源编目
资源搜索
数据层
服务层
容器云
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务引擎
服务网关
容器
容器
容器
容器
政务数据云简介
云平台运行机制
03
政务数据云概述
云平台架构解析
建设成果展示
01
02
04
数据云平台运行机制
数据湖
元数据
业务数据
信息资源云协作门户
原生数据应用
政务应用
云服务中心
运维人员
业务人员
开发人员
管理人员
信息资源开发“云模式”
新增结婚登记
自上往下建设
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——维基百科 数量大、获取速度快或形态多样的数据，难以用传统关系型数据分析方法进行有效 分析，或者需要大规模的水平扩展才能高效处理。
——美国国家标准技术研究院（NIST) 体第量3 页大、快速和多样化的信息资产，需用高效率和创新型的信息技术加以处理，以
运营商对大数据的理解 网络数据、用户数据、应用数据的汇聚构成了我们的“大数据”。这些结构化、非结构化
客户上网数据处理、网页爬取和网页分类、分析挖掘客户上网行为 详单查询、上网日志查询 流量分析、客户视图、精准营销 网络运维优化 对外： 与航空公司合作，建立乘机客户识别模型，提供大数据挖掘、客户发展全流程大数据信 息服务，提供针对性的营销方案 与交通运输部、省高速公路合作，开展“基于移动大数据分析在交通行业中的应用”研 究项目 利用通信信令实时分析景区人流量，结合游客的行为数据挖掘，为旅游管理部门、景区 提供数据的决策参考 第 6页以客户授权为依据，发挥移动客户实名数据优势，为互联网金融提供客户信息验真服务
非结构化数据处理
网络数据 •话单XDR •性能监测 •故障监测 •网络资源
用户数据 •HSS信息 •BSS数据 •OSS数据 •终端
应用数据 •内容DPI •Web • Social media •APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时
的内容智能感
知，策略执行， 大数据2
连续更新
非结构化的数据，
• Hadoop平台软件部署于 Hadoop大数据处理集群， 实现海量非结构化数据存储 与处理以及结构化数据的垂 • 流直数汇据总与。复杂事件处理（CEP） 规则引擎平台用于对数据流进 行实时第处10理页，实现对高速数据 流的接入与实时处理，实时探
数据处理层（数据存储、数据计算、数据共享）
数据 管理
元数 据管 理
数据 质量 管理
统一调 度
任 务 调 度 数 据 调 度
资 源 管 理
一体机资源池 (DW)
OLAP应用
分析数据资源池 分（布M式PP关）系 数据仓库
基础数据资源池（HADOOP）
经分数 据模型
计算
网络数 … 管理分
据模型
析模型
计算
计算
统 一 作
业
HIVE
Hbase
Shark
第5页
运营商大数据运用
目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部大数据资源。但从目前的应用发展看，电信运 营商的大数据仍主要用于内部服务的，如支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析 等，对外的应用模式尚未成型，部分电信运营商开始尝试通过给第三方提供数据产品和服务， 进行数据的增值。 对内：
B域 O域 M域 DPI数据域 业务平台
中国移动数据分布
B域数据以客户关系、用户行为、产品信息等为主，支撑客户经营和产品营销 等
O域数据以设备数据、告警信息和性能信息等为主，支撑网络监控、网络优 化、用户投诉处理等
M域数据以财务、人力资源、供应链和办公信息等为主，支撑企业管理、企 业办公信息化等
DPI数据域以上网日志、内容构成、用户轨迹、网络信令等为主，可支撑流量 经营、网络运维和增值服务等 九大业务基地：基地数据以用户信息、用户行为信息等为主，可支撑个性化 推荐、优化产品和服务等。WAP/短彩信：存储网络日志，可支撑定位网络及 终端问题。
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
• DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
• MPP数据库用于结构化数 据的关联分析。
MPP数据库：适合结构化数据的深度分析、复杂查询以及多变的自助分析类应用、数据集市等。 Hadoop ：适合海量数据存储查询(详单存储和查询)、批量数据ETL、非结构化数据分析(日志分析、 文本分析)等。 传统第数9据页 库：在复杂关联、汇总、事务处理方面能力强，适合数据量小、高可靠、数据价值密度
中国移动大数据目标架构
一、大数据介绍
二、主流技术比较
三、中国移动大数据平台建设思路
第7页
大数据处理技术 大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据具备数据量大、数据类型多、数据处理速度要求高和价值密度低的特点，传统分析系统架 构（RDBMS +小型机+ 高端阵列模式）下，传统数据库无法支撑海量数据（如100TB以上，性能下降） 、非结构化数据，现有IOE的架构无法线性扩展且成数据库 NewSQL：新型MPP数据库，关系型数 据库 NoSQL：泛指非关系型的数据库 Hadoop：对大量数据进行分布式存储
大数据三大技术比较
面对海量种类繁多的数据进行实时数据分析和离线数据分析，仅有传统的数据库技术已不适 用，需要针对不同数据场景选择不同技术手段。
包括互联网日志、 web文本信息,非
大数据1
实时或准实时
批处理，事先定
义的查询和模型
传统商业智能
实时性
第 4大页数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
大数据平台架构及建设思路
2019/10/21 中国移动通信集团设计院有限公司
一、大数据介绍
二、主流技术比较 三、中国移动大数据平台建设思路
第2页
什么是大数据
“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的 数据集。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB。
——麦肯锡 无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂的 数据集合。
的数据的处理和建模形成对用户、服务、资源、终端等对象的洞察。这些洞察与市场营销、网
络运维等业务流程的采衔集接、将建会模给和公应司用带来新的价值。
运 营 改
改善市场 运营效率
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
创新商业 模式
进
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模 分 析
数 据 采 集
结构化数据处理
——美国国家标准技术研究院（NIST) 体第量3 页大、快速和多样化的信息资产，需用高效率和创新型的信息技术加以处理，以
运营商对大数据的理解 网络数据、用户数据、应用数据的汇聚构成了我们的“大数据”。这些结构化、非结构化
客户上网数据处理、网页爬取和网页分类、分析挖掘客户上网行为 详单查询、上网日志查询 流量分析、客户视图、精准营销 网络运维优化 对外： 与航空公司合作，建立乘机客户识别模型，提供大数据挖掘、客户发展全流程大数据信 息服务，提供针对性的营销方案 与交通运输部、省高速公路合作，开展“基于移动大数据分析在交通行业中的应用”研 究项目 利用通信信令实时分析景区人流量，结合游客的行为数据挖掘，为旅游管理部门、景区 提供数据的决策参考 第 6页以客户授权为依据，发挥移动客户实名数据优势，为互联网金融提供客户信息验真服务
非结构化数据处理
网络数据 •话单XDR •性能监测 •故障监测 •网络资源
用户数据 •HSS信息 •BSS数据 •OSS数据 •终端
应用数据 •内容DPI •Web • Social media •APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时
的内容智能感
知，策略执行， 大数据2
连续更新
非结构化的数据，
• Hadoop平台软件部署于 Hadoop大数据处理集群， 实现海量非结构化数据存储 与处理以及结构化数据的垂 • 流直数汇据总与。复杂事件处理（CEP） 规则引擎平台用于对数据流进 行实时第处10理页，实现对高速数据 流的接入与实时处理，实时探
数据处理层（数据存储、数据计算、数据共享）
数据 管理
元数 据管 理
数据 质量 管理
统一调 度
任 务 调 度 数 据 调 度
资 源 管 理
一体机资源池 (DW)
OLAP应用
分析数据资源池 分（布M式PP关）系 数据仓库
基础数据资源池（HADOOP）
经分数 据模型
计算
网络数 … 管理分
据模型
析模型
计算
计算
统 一 作
业
HIVE
Hbase
Shark
第5页
运营商大数据运用
目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部大数据资源。但从目前的应用发展看，电信运 营商的大数据仍主要用于内部服务的，如支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析 等，对外的应用模式尚未成型，部分电信运营商开始尝试通过给第三方提供数据产品和服务， 进行数据的增值。 对内：
B域 O域 M域 DPI数据域 业务平台
中国移动数据分布
B域数据以客户关系、用户行为、产品信息等为主，支撑客户经营和产品营销 等
O域数据以设备数据、告警信息和性能信息等为主，支撑网络监控、网络优 化、用户投诉处理等
M域数据以财务、人力资源、供应链和办公信息等为主，支撑企业管理、企 业办公信息化等
DPI数据域以上网日志、内容构成、用户轨迹、网络信令等为主，可支撑流量 经营、网络运维和增值服务等 九大业务基地：基地数据以用户信息、用户行为信息等为主，可支撑个性化 推荐、优化产品和服务等。WAP/短彩信：存储网络日志，可支撑定位网络及 终端问题。
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
• DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
• MPP数据库用于结构化数 据的关联分析。
MPP数据库：适合结构化数据的深度分析、复杂查询以及多变的自助分析类应用、数据集市等。 Hadoop ：适合海量数据存储查询(详单存储和查询)、批量数据ETL、非结构化数据分析(日志分析、 文本分析)等。 传统第数9据页 库：在复杂关联、汇总、事务处理方面能力强，适合数据量小、高可靠、数据价值密度
中国移动大数据目标架构
一、大数据介绍
二、主流技术比较
三、中国移动大数据平台建设思路
第7页
大数据处理技术 大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据具备数据量大、数据类型多、数据处理速度要求高和价值密度低的特点，传统分析系统架 构（RDBMS +小型机+ 高端阵列模式）下，传统数据库无法支撑海量数据（如100TB以上，性能下降） 、非结构化数据，现有IOE的架构无法线性扩展且成数据库 NewSQL：新型MPP数据库，关系型数 据库 NoSQL：泛指非关系型的数据库 Hadoop：对大量数据进行分布式存储
大数据三大技术比较
面对海量种类繁多的数据进行实时数据分析和离线数据分析，仅有传统的数据库技术已不适 用，需要针对不同数据场景选择不同技术手段。
包括互联网日志、 web文本信息,非
大数据1
实时或准实时
批处理，事先定
义的查询和模型
传统商业智能
实时性
第 4大页数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
大数据平台架构及建设思路
2019/10/21 中国移动通信集团设计院有限公司
一、大数据介绍
二、主流技术比较 三、中国移动大数据平台建设思路
第2页
什么是大数据
“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的 数据集。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB。
——麦肯锡 无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的大量而复杂的 数据集合。
的数据的处理和建模形成对用户、服务、资源、终端等对象的洞察。这些洞察与市场营销、网
络运维等业务流程的采衔集接、将建会模给和公应司用带来新的价值。
运 营 改
改善市场 运营效率
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
创新商业 模式
进
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模 分 析
数 据 采 集
结构化数据处理