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大数据平台技术解决方案V2.4

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1、财税大数据平台技术架构解决方案,Part1 财税大数据背景,C,目 录,ontents,Part2 行业应用现状,Part3 财税大数据解决方案,财税大数据背景,产生外因,产生内因,国家层面: 发展倒逼改革,随着大数据概念兴起和信息处理技术的迅猛发展,以大数据为主导的信息化浪潮正席卷全球,成为全球范围推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。 财政是国家治理的基础和重要支柱,科学的财税体制是优。

2、学校安全管理平台介绍,1,1智慧校园应用,智慧校园应用方案架构,在校园基础网络设施上,借助物联网网络和手环等智能终端,实现多场景考勤应用;同时联动电子班牌排课软件实现班级文化建设班级含走班考勤等业务。,智慧校园应用方案架构,无感知考勤管理,。

3、智慧大数据分析平台技术方案,目录Product,建设思路,解决方案,效果展现,总结案例,总体需求Aggregate Demand,数据采集清洗,数据分析处理,海量数据存储,大数据分析处理平台,多来源异构数据源,采集需求Collecting Demand,流式数据,其他数据,机器数据、业务数据   ,并发、吞吐 、性能  ,客户、网友 、客服  ,统一数据采集接口,业务需求Business,决策支撑平台,业务报表平台,数据钻取平台,业务需求Business,决策支撑平台,提供大屏可视化的展现效果提供可视化的数据报表提供多终端多平台的分析交互体验。,通过大数据处理平台,为领。

4、大数据平台技术应用解决方案,Content,大数据发展趋势,大数据平台行业实践,大数据平台关键技术,1234,大数据平台案列详述,第二数据平台成为驱动业务创新的新平台,或有金融资产,第一数据平面:交易核心单次、事务性,第二数据平面: 大数据平台并发、查询/分析,金融脉络关系,实时,批量,互联网,大数据业务: 实时在线性 业务持续性 跨多元数据,对大数据平台的要求:企业级质量标准:金融等保、可靠、 易用;支持现有系统的对接。,3,开放性:多分析引擎统一管理,满足多样化的数据分析场景,挖掘能力:支持机器学习、深度学习等新的数据挖掘能力。

5、智慧药监大数据云平台技术解决方案,目录,食药安全监管现状,有限的监管资源和无限的监管市场之间的矛盾,存在问题及建设目标,以云计算为基础,大数据+为理念,物联网为工具,监管应用为中心。,先行先试、积极探索创新,建立高效的食品药品安全管理体制、监管模式。,实现食药安全的“风险评估、风险管理、风险传播”,实现科学监管。,“建设目标”,“现 状”,“设计思路”, 毒胶囊事件、三聚氰胺事件、瘦肉精事件、上海染色馒头事件、三鹿奶粉事件,食药安全事故频发,市场隐形问题凸显,政府公信力下降,公众关注度高。,新形势下“先行先试”。

6、,大数据平台技术架构解决方案,目录,大数据平台技术架构大数据技术解决方案,提供专家撰写的政策、行业、宏观类分析报告,为高端分析人员提供数据挖掘、分析及深度处理,为业务人员提供在线自助式数据服务,数据分析、展示、报表、报告、可视化,自助分析平台,可视化挖掘平台,商业智能可视化平台,决策,各类存储、计算框架,目前是国 际规范的一套体系。,hbase,hive,impala,shark等,Mysql/Oracle Hadoop/Spark,存储层,大数据应用架构,可视化层,挖掘层,分析层,决策层,从分析层到展现决策层,XXX大数据平台拥有完善的解决方案。 让普通用户、数据分。

7、智慧教育大数据技术解决方案,目录,2,大数据解决方案概览,解决方案配置、价格及建议的试点客户,2,3,1 大数据在教育行业的应用,高校面临的挑战,3,招生难,就业难,缺乏特色和品牌。,培养出来的学生不符合社会需求。,高校需要特色办学来提升学校品牌,培养学生的竞争力。,4,特色办学是传统办学的改进,传统办学模式 管理型教学模式 老师高高在上的的填鸭式教 学、个体缺乏互动 课程老化 课程设置与市场脱节 学生行为模式的变化 老思维,老办法面对崭新的学生 新技术冲击 互联网、电子商务,新电子产品 的发展,获取知识的渠道更多,特色办学 服务。

8、双活数据中心与灾备技术解决方案,议程,2,基于虚拟化技术的业务连续性解决方案概览,本地站点,灾备站点,基于虚拟化层的异步复制 基于硬件设备的同异步复制 自动化应用切换管理 城域集群,应用感知的高可用性 关键应用零停机保护 在线迁移虚拟机,动态调配计算与存储资源 VMotion and Storage VMotion,高效的数据备份与恢复 可通过运行计划与脚本实现自动化操作,灾难恢复,本地高可用,数据保护,方案特点 与应用程序和操作系统无关 与硬件设备无关 完善的保护 简单,经济,3,议程,4,双活数据中心在各个级别上全面保障可用性,5,双活数据中心总体架。

9、大数据平台技术应用解决方案,Content,大数据发展趋势,大数据平台行业实践,大数据平台关键技术,1234,大数据平台案列详述,如何建设一个成功的大数据平台?,投资巨大,决策难,事关长远,牵涉面广,常见的大数据项目投资, 少则几百万,多则千万, 上亿。钱花了,解决了啥 业务问题,是否物有所 值?,由于是平台的选择,往往 意味着3、5年,甚至更 长时间的选择,慎重第 一,业务、架构、开发、测 试、运维、网络、机 房、供电、应用开发商(ISV),五步法建设一个成功的大数据平台,批量部署先导实施 概念验证架构设计业务牵引,第二数据平台成为驱。

10、,大数据平台技术解决方案,议程大数据背景简介大数据平台参考架构推荐软件推荐硬件参考案例解决方案优势分析,Page 2,想象一下可以用哪些方式利用您的数据资源,零售商可以减少80%的查询 时间从而优化库存,证券交易所将2PB数据的查询时间从26小时缩减到2分钟,政府将声学分析从小时级降 低到70毫秒,基础设施建设通过几分钟内 10 PB 的数据分析能力来避 免停电,电信网络数据流分析使硬件成 本降低90%,医院流数据分析为疾病检测争 取到生死攸关的24小时,今天,每个企业和组织都面临着大数据的挑战,Page 3,大数据的特点,综合分析覆盖面越来越 宽。

11、案例分析:大数据平台技术方案,大数据平台架构图,HBase列族数据库,HDFS 分布式文件系统,Hive数据仓库,Pig分析工具,数据层,Storm内存流式计算框架,Hadoop MapReduce计算框架,Spark 并行计算框架,计算层,运营分析,日志分析,引擎层,Oracle,点击流,日志,其他数据接口,MySQL,SQL Server,抽取层,分布式数据库,数据推送,数据库,Flume & Sqoop,序列化,配置管理,文件系统,分布式缓存,ETL清洗,外部数据接口,结构化业务数据、机器数据,半结构化数据、机器数据,NoSQL数据库(图数据库),权限管理,任务管理,监控管理,数据管理,运维管理,运维管理,接口管。

12、,大数据平台技术解决方案,项目背景理解,当前业务面临的挑战,数据问题,慢,缺,重,散,繁,差,企业内数据定义缺失;数据项缺失;数据属性不完整; 企业外部数据无暇顾及;,数据在多个系统中重复采集、重复存储;,系统数据无法关联、共享,数据整合困难;系统林立,数出多门;,数据时效性差,使用者无法及时获得所需信息;,数据使用不方便,方法繁琐;手工报表多;,数据质量差,数据不完整,数据不一致;,没有准确。

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