运营商大数据应用解决方案

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

运营商大数据应用

解决方案

目录

1.ﻩ大数据概述ﻩ4

1.1.概述ﻩ4

1.2.ﻩ大数据定义4ﻩ

1.3.大数据技术发展 (6)

2.大数据应用ﻩ9

2.1.ﻩ大数据应用阐述 (9)

2.2.大数据应用架构................................................................................................... 11

2.3.大数据行业应用................................................................................................... 11

2.3.1.医疗行业11ﻩ

2.3.2.ﻩ能源行业..................................................................................................... 12

2.3.3.ﻩ通信行业....................................................................................................... 12

2.3.4.ﻩ零售业13ﻩ

3.大数据解决方案14ﻩ

3.1.大数据技术组成................................................................................................... 143.1.1.ﻩ分析技术14ﻩ

3.1.1.1.可视化分析14ﻩ

3.1.1.2.数据挖掘算法 (14)

3.1.1.3.ﻩ预测分析能力14ﻩ

3.1.1.4.ﻩ语义引擎 (14)

3.1.1.5. ....................................................... 数据质量和数据管理15ﻩ

3.1.2.ﻩ存储数据库 (15)

3.1.3.分布式计算技术................................................................................... 16

3.2.大数据处理过程................................................................................................... 183.2.1.ﻩ采集. (18)

3.2.2.ﻩ导入/预处理19ﻩ

3.2.3.统计/分析ﻩ19

3.2.4.ﻩ挖掘19ﻩ

3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop....................................................................... 19

3.3.1.ﻩHadoop的组成20ﻩ

3.3.2.Hadoop的优点:23ﻩ

3.3.2.1.高可靠性。 (23)

3.3.2.2.高扩展性。23ﻩ

3.3.2.3.高效性。23ﻩ

3.3.2.4.ﻩ高容错性。23ﻩ

3.3.3.Hadoop的不足 (23)

3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案24ﻩ

3.3.2.5.............................. IBM InfoSphere大数据分析平台24ﻩ

3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (25)

3.3.2.7...................... Mi cr o so f t S QLServer25ﻩ

3.3.2.8.ﻩSybase IQ26ﻩ

3.3.5.其他“大数据”解决方案 (26)

3.3.2.9.EMCﻩ26

3.3.2.10.BigQuery27ﻩ

3.3.6.大数据”与科技文献信息处理 (27)

3.4.ﻩ大数据处理技术发展前景................................................................................... 27

3.4.1.大数据复杂度降低 (27)

3.4.2.大数据细分市场 (28)

3.4.3.ﻩ大数据开源ﻩ28

3.4.4.Hadoop将加速发展28ﻩ

3.4.5.打包的大数据行业分析应用28ﻩ

3.4.6.大数据分析的革命性方法出现29ﻩ

3.4.7.ﻩ大数据与云计算:深度融合 (29)

3.4.8.ﻩ大数据一体机陆续发布ﻩ29

4.基于基站大数据应用及案例3ﻩ0

4.1.气象灾害应急短信发布平台 (30)

4.1.1.概述30ﻩ

4.1.1.1.项目背景30ﻩ

4.1.1.2.ﻩ平台概述 (30)

4.1.2.ﻩ平台建设特点与原则30ﻩ

4.1.2.1.ﻩ建设特点 (30)

4.1.2.2.ﻩ建设原则........................................................................... 30

4.1.2.3.大数据管理平台特点 (31)

4.1.3.ﻩ平台整体架构31ﻩ

4.1.3.1. ....................................................................................... 建设原理

31

4.1.3.2.ﻩ平台总体设计 (33)

1.ﻩ平台总体结构 (33)

4.1.3.3.ﻩ平台技术思路 (34)

4.2.旅游客源分析....................................................................................................... 344.2.1.整体方案............................................................................................... 34 4.2.1.1.方案思路34ﻩ

4.2.1.2.ﻩ系统架构35ﻩ

相关文档
最新文档