多维大数据平台设计思路

1.1.多维大数据平台设计

1.1.1.大数据关联分析设计

1.1.1.1.概述

大数据基础平台承载了公安数据的管理，为上层公安应用提供数据支撑。

1.1.1.

2.数据关联查询

全文检索引擎是分布式的全文检索引擎，可提供对实体，关系，文档的全库实时检索。基于各类汇聚、整合形成的数据资源提供各类数据查询应用，系统为提供实体、关系、档案等全文查询，将查询结果的明细级数据的显示，并不涉及具体数据型态的图形化应用，相关应用可由各警种业务系统根据实战需要自行研制。

综合检索服务

通过输入身份证、号码、姓名、案件关键字等内容，实现海量数据的全要素检索，系统将查询结果明细数据的列表展示，其中涉密数据将进行脱敏展示。

关联搜索

系统为了便于检索，建立动态电子档案，实现数据汇聚实时动态更新，展示人员基本信息、活动轨迹和各类关联信息。通过简单要素查询出多维度信息，包括人员档案、车辆信息、出行信

息、轨迹信息以及关系人关系等。

多要素关联查询

提供带有复杂查询条件的关键词检索，如：逻辑组合检索（与、或、非）、通配检索、同义词查询、渐进检索、词根检索、关键词检索、分类检索、二次检索（渐进检索或在结果中检索）、时间段检索、年龄检索、姓名拼音检索等多种专业检索方式。

全文动态档案查询

全文动态档案查询，提供基于全库数据的实时、动态的完整档案查询

同时为了便于检索，建立动态电子档案，实现数据汇聚时实时动态更新，展示人员基本信息、活动轨迹和各类关联信息。通过多维度展示人员档案，包括基本信息、车辆信息、出行信息、轨迹信息等。

电子档案的具体功能如下：

1）重点人电子档案优化

传统的重点人员电子档案，仅实现了一人一档，在可维护性、和内容动态关联性方面存在缺陷，电子档案再造，实现的是重点人员档案库、关联内容库等自动更新，并动态填充至电子档案库，可针对省部级、本级重点人员电子档案进行人工、自动补充、纠错、编辑实现动态实时更新，增强重点人员管控的实时

性、动态性。

2）人员背景综合分析

实现了家庭成员、社会背景、关系人网络、轨迹、从业等背景信息的一揽子展现，结合动态的电子档案系统、结合平台的其他检索、分析功能，实现功能的高度融合、信息的集中展示。

3）社会网络电子档案集群

包括：对网吧通行、旅馆同住、监管场所同房间、涉案同伙等关联人员的处理。

档案页面支持查看实体，也支持查看关系，客户不止可以看到实体相关的属性以及关联实体和事件，也可以看到某关系的构成实体以及相关事件。

档案同时也是一个功能强大的文档库，所有相关的信息如属性，图片，视频等多格式的文档都可以在这里浏览并推送给别人，确保信息传递及时，数据价值最大化。

1.1.1.3.数据研判分析

数据关系智能分析

在整合各类数据资源的基础上，深入挖掘目标人员、通讯设备、网络身份、交通工具之间的关联关系，根据公安多年经验战法形成研判战法集（算法模型），让海量数据之间产生社会化的复杂网络关系,构建深度社会关系网络，实现动态更新。同时，在此基础上通过在案

时间、分析团伙，重点人群体（如涉恐群体、涉毒群体）、线索摸排等进一步实现智能团伙发现和潜在关系挖掘（如吸毒人群自动发现贩毒团伙，根据涉恐网络智能挖掘涉恐头目等）

轨迹分析算法

基于统一的时空坐标体系，将重点人或群体目标车辆、通信、人员轨迹等基于实体关系的关联分析后，发现重大事件与重点人员活动时空的潜在关系和规律，实现多元轨迹的关系发现（如人和案件关联、人和人及车辆关联等）和特征挖掘（如特殊时段、特殊地点的目标人员行为异常等），为情报人员提供智能化综合情报支援，从而有针对性的进行警力分布调配和预警。

涉毒人员轨迹分析

涉毒人员的行为轨迹一般呈现“有去无回”的特性，通过比对分析人员出行和返回的轨迹，可以发现经常前往某地但是无返回轨迹的异常人员，经过人工确认后进入异常人员行为布控。

车辆伴随分析

提供通过已知车辆（犯罪嫌疑车辆或受害车辆）的号牌信息和案发前后时间段自动分析案件干系车辆的功能，常用于根据犯罪嫌疑车辆找寻同伙车辆或者根据受害车辆找寻犯罪嫌疑车辆。

车辆昼伏夜出分析

提供对于辖区内车辆昼夜频次异常分析功能，在后台依据联网卡口车辆通行数据对于夜间频繁出现，白天很少出现的车辆进行自动记录，经过人工确认后，进入异常行为车辆布控库。

车辆区域徘徊分析

提供重点区域周边车辆徘徊异常行为分析功能，在后台依据联网卡口车辆通行数据对于短时内(一天内)指定重点区域附近的通行车辆数据进行分析，分析出经常在该区域反复出现的嫌疑车辆信息，经过人工确认后，进入异常行为车辆布控库。

轨迹碰撞

通过对不同实体轨迹的分析，可进一步的碰撞多个不同实体的轨迹，发现不同实体间轨迹的交集。

例如通过车辆活动轨迹分析功能，支持用户指定车辆号牌以及时间段内，依据联网卡口车辆通行数据进行车辆行驶轨迹计算，并分析出车辆的活动范围的功能，基于此功能可以实现多车辆动态轨迹的碰撞，结果在GIS上展示。

话单智能分析

支持三大运营商话单格式直接导入，支持通过时间筛选以及多级下钻关联，支持多个实体的联系人碰撞以及轨迹碰撞。

机主与联系人查询

从话单中自动提取出所有电话号码、姓名等作为实体，并与大数据平台中其他数据源进行关联，查询出实体的360°档案，包括基本信息、户籍信息、住址等。

联系人关系分析

通过话单分析，可以自动将话单中的联系人提取出关系网，并将话单关系网以合并入整个实体的关系图，为360°研判分析提供支撑。

在研判平台上可以进一步的进行关系人、事件的分析、挖掘、碰撞。

轨迹分析

提取出话单中的通话事件与地理位置信息，自动将话单中通话事件的地点信息与PGIS集成，将所有通话事件以时空方式显示在PGIS 中，便于民警人工分析研判以及通过轨迹战法进行自动研判。

警情案件综合研判

将传统的结构化数据与公安机关大量收集的警情等非结构化数据进行统一的再结构化处理，实现结构化数据（如车辆轨迹、通话记录）与非结构化数据（如报警文本、举报线索等）的自动关联，为情报人员提供研判支撑。

非结构化数据采集

通过大数据业务平台初步实现半结构化数据（如文本数据等）根据属性结构化处理（图片、视频、语音需额外中间件进行结构化处理），实现通过结构化数据和非结构化数据中的人事关联、人人关联、人案关联，为符合重点人、重大事、案件串并、轨迹分析和专题情报等业务提供研判支撑。

文本分析挖掘

文本分析是针对系统中的非结构化的文本信息提供信息处理与分析服务，包括两部分功能，一是将非结构化的文本信息进行结构化处理，使得文本信息可以像结构化信息一样进行查询、比对、统计、检索、展示操作，二是针对结构化后的信息，提供关联分析和挖掘功能，如分类聚类分析、关联分析等。

实体关系抽取

利用自然语言，自动从案情数据中提取人、地、事物、车、电话等实体关系。在通用切词库的基础上，结合警情语义，不断完善适用于警情的切词库，提高关系提取准确度。

串并案分析

以全文检索，模糊查询为基础的线索挖掘。根据案件类型建立不同的主题库，以高速抢劫案为例：搜索“高速公路”+“抢劫”，发现若干事件与接出警信息，在某接出警信息中了解到嫌犯戴有棒球帽或身上有某纹身，在搜索条件中增加此两线索，再次搜索，不断循环这一过程，得到串并案最全信息。

1.1.1.4.数据服务

数据整合形成资源池后，建立一套全面数据服务体系。对数据进行资源分类管理，可以向各单位提供数据服务，数据服务主要包括：应用服务、接口服务（SOA）、数据推送服务及数据订阅与下载服务。

数据资源管理

将数据当成一种资源进行全面的台账式管理，包括对资源进行分类、多维检索、统计分析以及元数据管理等。

资源分类

对汇集库的数据进行分类管理，将相同类型的数据归类到相

同的主题下，方便对数据的检索。

多维检索

以多维度形式，提供灵活、可自定义的资源属性信息展示面板。支持动态添加、删减查询条件和资源属性。支持个性化设置页面展示信息，使用户可快速、便捷的获取自己所关注的数据资源信息。

数据操作

1)数据导入

支持EXCEL数据的导入，同时对导入过程实现全程监控，能够有详细的日志记录每一批次的导入情况（如成功导入行数、失败行数等）。

2)数据导出

支持数据导出到EXCEL。

3)数据查询

提供统一的数据查询和结果展示窗口实现对符合用户访问权限的数据资源的快速查询与访问。

4)函数操作

支持类似关系型数据库的命令函数，如数据处理函数、日期处理函数、条件处理函数、字符串处理函数等，以满足不同的数

据使用者对于数据的个性化要求。

通用应用服务

传统的检索查询应用对检索结果只是资源数据的简单罗列，通用性应用可针对某一通用需求，提供全面的信息，实现各类信息的综合查询、关联分析与深度分析，解决了检索结果由数据往需求的转化问题。

专题应用服务

专题应用服务与通用应用服务一样，区别在与专题应用服务是针对某一特定的专题而构建的应用模型。

数据推送服务

数据推送服务是通过数据建模工具，建成数据模型。模型运算结果可以将结果集数据推送到其他数据库，如Oracle、MySql 等。实现数据平台库与业务库的之间的数据直接对接。

数据订阅与下载服务

数据使用单位可以对有关数据进行订阅。订阅后可查看订阅数据的抽取时间、最后更新时间、今日数据增量、总数据量等信息

用户经平台审核后，可以下载该平台的数据，并对下载的数据进行全面监控。

大数据环境下多维数据审计分析思路_刘玉冰

中国审计报/2017年/2月/22日/第006版 学术纵横 大数据环境下多维数据审计分析思路 刘玉冰南京审计大学研究生院 审计署印发的《“十三五”国家审计信息化发展指导意见》中明确提出，应加快推进以大数据为核心的审计信息化建设工作。大数据环境下如何有效开展审计工作，本文从上卷、下钻、旋转、切片和切块等五个方面简要分析了多维数据审计分析思路。 数据分析是大数据技术的灵魂。早在1993年，联机事务处理难以满足终端用户对于数据库查询分析的需求时，就出现了多维数据分析方法，数据分析人员可以借此对数据进行多角度、多侧面、更深入、更便捷的分析。刘家义审计长在《中国特色社会主义审计理论研究》一书中指出，审计信息化发展环境可以归纳为数据集中化、集中海量化、海量共享化、共享融合化、融合精细化。可见，审计信息化建设是顺应时代潮流，重点探索运用大数据技术更是响应时代的号召。这里从五个方面简要介绍多维数据的审计分析思路: 上卷单维度分析审计总体数据。上卷(Roll-Up)是指在数据立方体中，对多维数据执行聚集的一种操作，通常通过在维度级别中上升或者消除一个或多个维度来观察更为概括的数据。如沿着时间维度上卷，从“月度”上升到“季度”。 在实施延伸审计过程中，审计人员所发现的具有较明显特征的问题或线索比较零散，难以满足审计全覆盖要求，难以形成有力的审计证据。利用上卷技巧可以有针对性地集合多维数据集，达到由个体到整体、由点及线、由线及面，反映问题全貌。例如在国税审计中，审计人员对于税款征收、税款减免、税收入库等的分析，可以在税务机构维度上从区县税务局到省级税务局、在时间维度上从月份到年度、在单位性质维度上从个体到行业等，逐步掌握整体情况。 下钻追根溯源分析审计疑点。下钻(Drill-Down)是指从某个维度更低层次即下降或引入一个或多个维度来更细致观察、分析数据的操作。它是上卷的逆操作，沿着维度级别层次向下。 下钻是从整体到个体、从一般到特殊、由面到线、由线触点的分析方法，有助于审计人员掌握整体情况后，突出审计重点。上卷是为了全面了解进而从面上分析数据的结构和趋势，信息相对宏观；而下钻则是在掌握总体情况后为分析疑点寻求线索深入分析个案数据，信息相对微观。 旋转多维度研判审计重点。旋转(Rotate)是指改变数据维度方向，以得到不同视角的数据。 在审计中，旋转多维度数据分析伴随着审计人员思路变化而生成数据的不同形态，有利于审计人员从多角度审视审计数据，选择科学的审计范围、时间和重点，判断其发展趋势，剥茧抽丝、逐步深入，寻找存在的问题、成因和系统风险。 以国税审计为例，以某市国税局税收征收明细表为事实表，将征收基数状态、地区、经济类型、时间作为维度。确定重点关注的时间范围后，将时间维度旋转到地区维度，确定重点审计区域；将地区维度旋转到经济类型，确定重点征收对象类型；最后将时间维度与征收基数状态维度交换，分析判断征收趋势。 切片单维度分析审计重点事项。切片(Slice)是指在数据立方体中，对其一维度进行的选择操作，其结果会得到一个二维的平面数据。 在审计实践中，可以根据审计视角需要，通过一次或多次切片，分析某一维度的构成和趋势，它不同于上卷、旋转技巧，切片侧重于就审计重点深入研究。 以保险审计为例，在理赔率分析中，将地区、保险产品类型作为维度。按地区维度切片，选择理赔率突出的分公司作为审计重点；按保险产品类型维度切片，选择理赔率突出的险种，可以

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技

《大数据多维分析平台实践方案》

大数据多维分析平台实践方案 一、大数据多维分析平台搭建的初心 随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。 数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。 通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。 基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。 二、多维分析平台技术选型 搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。 我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会

按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类 第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。 第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。 实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。 第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。 综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？ 在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

大数据平台构思方案

大数据平台构思方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

高性能的多维分析解决方案 - Kyligence

高性能的多维分析解决方案 背景 以某国内最大综合类证券公司为例，介绍KAP的高性能多维分析解决方案。该证券公司注册资本60亿元以上，经营业绩稳居业内前三，经营管理、风险控制、合规体系、信息技术等水平领先，是国内最早开展各类创新业务的券商之一。凭借全方位的业务创新、服务创新和管理创新，成就了一系列市场第一。 伴随着大量的线上交易操作的完成，该证券企业的业务系统已经积累了丰富的后台数据和信息。如何了解客户的交易习惯，掌握理财产品的销售状况，以及完善客户画像，识别潜在客户成为了证券行业急切依赖大数据去解决和发现的问题。 需求 该券商的大部分交易数据都存储在传统的数据仓库中，Hadoop平台存储了海量的APP 日志数据和第三方数据，但是由于缺少适合的分析工具，基于Hadoop平台的交互式分析应用相对较少。随着数据量爆炸性增长，在传统的数仓中查询分析响应速度越来越慢，且不易于扩展。特别是针对非重复计数等指标的实时计算需求，在大数据量的场景下更是无法满足。 该券商希望基于互联网客户的行为分析和经营分析，通过使用大数据分析平台及技术，使得超大规模数据集上的多维分析、交互式分析能力开放给各运营部人员，从集中式、专家式数据分析演进到分布式、全民数据分析式的时代，人人成为数据分析师，满足公司在大数据场景下的超大数据量、多维度、高安全隔离、高并发条件下的数据分析和数据服务能力，为即将到来的更具挑战的实时分析、数据挖掘、个性化营销等场景打下坚实的基础。 痛点： l最大的Cube每天构建时间超过20小时，业务部门只能看到2天以前的数据 l基于Cube的单次多维分析需要1小时才能返回结果，严重影响业务部门的工作效率和正常分析流程 l将Cube数据固化成报表文件来提升查询性能，带来大量额外维护成本的同时，彻底丧失了通过Cube进行OLAP多维分析的灵活性 l由于权限管理问题，同一类Cube要为全国30多个省分行建立副本，导致Cube 数量达到2000+，大大增加了IT部门的运维难度和工作量 解决方案 通过将OLAP on Hadoop的大数据分析引擎KAP搭建在企业已有的Hadoop大数据平台之上，作为Hadoop底层数据与用户前端查询工具之间的桥梁，很好地减轻了IT人员数据准备的工作，提升了平台查询性能，并满足了业务人员自助分析的需求。 此次项目主要包含潜在客户分析、理财产品交易分析、客户特征分析等业务主题。采用增量构建cube的方式来接入每天新增的交易业务数据，并进行自动合并，所有的cube构建过程在1小时内全部完成。其中最大的一个cube包含30亿以上的总记录数，以及60多个维度，整个cube的容量为20T左右，通过一定地聚合优化设置，平均查询响应时间低于

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

怎样评价多维分析软件FineBI(精)

怎样评价多维分析软件FineBI FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能(Business Intelligence产 品,FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据,帮助企业发现并解决存在的问题,预测模拟企业将来的发展,协助企业及时调整策略做出更好的决策,增强企业的可持续竞争性。下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。 1. 特点及优势 1.1 特点 1敏捷型BI是近年来新的发展趋势,FineBI属于敏捷型BI,区别的本质是手动建模和自动建模,这是与过去的重型BI有明显区别的。 2手动建模建出的模型是死的(使用聚合存储,建模之前必须把全部需求调查清楚;一旦需求有变,需要打回信息部重新沟通、建模、做模板。一前一后都有较高的沟通成本,实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。FineBI 的自动建模以表间关联为依据,多维数据库中存储明细数据,以深度优化的索引等技术保证即席运算性能;得到的模型灵活多变,需求变化的响应可以在OLAP层面,而非建模层面实现,免去了大量沟通和建模工作,也就是真正解放信息部,盘活业务部,让业务部门做分析。 3由以上问题进一步导致重型BI项目周期长(半年或年为单位,项目风险高(实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等,对比FineBI以周或月为单位,操作界面友好,项目风险很小。 1.2 FineBI的实施周期 由于FineBI特有的数据准备模块,除去原始需求沟通时间,技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理,而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。

大数据平台方案设计

项目技术方案 大数据平台方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库（12万居民）、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础，整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源，建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录

数据库层：能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务，为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对人口库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础，整合各参建部门系统中的法人信息，如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息，建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系，实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录

数据库层：能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务，为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对法人库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括法人信息服务、法人专题分析、公共服务等。 1.1. 2.3地理信息库 以国土资源部空间地理数据框架作为基础，采用分布式存储并行计算的技术思路统一搭建地理信息库，再与智慧园区建设涉及的各类专题图层进行融合、关联，实现统一共享，逐渐形成XX高新区权威、丰富的地理信息数据库。要求根据不同信息资源类别，提供数据库表结构设计。 地理信息库维护文件主要提供地图基本操作、地图测量、图层控制、空间分析等信息服务功能。 地理信息库配置一套高性能GIS工具软件，基于高性能云GIS平台搭建，实现空间数据的统一管理，完成空间数据检查、转换、入库、管理、制图显示、服务发布等一系列空间数据分析处理功能。 (1)地理信息库的内容目录

大数据分析案例

大数据分析案例 一：大数据分析在商业上的应用 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 “在百度对世界杯的预测中，我们一共考虑了团队实力、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联网，随后我们再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。”---百度北京大数据实验室的负责人张桐 2、股票市场预测 去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。 理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。 和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，

并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。 由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。 3、市场物价预测 CPI表征已经发生的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机，当然这是阿里数据团队的功劳。 4、用户行为预测 基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。 购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向：例如，客户A 连续浏览了5 款电视机，其中4 款来自国内品牌S，1 款来自国外品牌T；4 款为LED 技术，1 款为LCD 技术；5 款的价格分别为4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；这些行为某种程度上反映了客户A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的LED 电视。而客户B 连续浏览了6 款电视机，其中2 款是国外品牌T，2 款是另一国外品牌V，2 款是国产品牌S；4 款为LED 技术，2 款为LCD 技术；6 款的价格分别为5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的LED 电视等。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

多维大数据平台设计思路

1.1.多维大数据平台设计 1.1.1.大数据关联分析设计 1.1.1.1.概述 大数据基础平台承载了公安数据的管理，为上层公安应用提供数据支撑。 1.1.1. 2.数据关联查询 全文检索引擎是分布式的全文检索引擎，可提供对实体，关系，文档的全库实时检索。基于各类汇聚、整合形成的数据资源提供各类数据查询应用，系统为提供实体、关系、档案等全文查询，将查询结果的明细级数据的显示，并不涉及具体数据型态的图形化应用，相关应用可由各警种业务系统根据实战需要自行研制。 综合检索服务 通过输入身份证、号码、姓名、案件关键字等内容，实现海量数据的全要素检索，系统将查询结果明细数据的列表展示，其中涉密数据将进行脱敏展示。 关联搜索 系统为了便于检索，建立动态电子档案，实现数据汇聚实时动态更新，展示人员基本信息、活动轨迹和各类关联信息。通过简单要素查询出多维度信息，包括人员档案、车辆信息、出行信

息、轨迹信息以及关系人关系等。 多要素关联查询 提供带有复杂查询条件的关键词检索，如：逻辑组合检索（与、或、非）、通配检索、同义词查询、渐进检索、词根检索、关键词检索、分类检索、二次检索（渐进检索或在结果中检索）、时间段检索、年龄检索、姓名拼音检索等多种专业检索方式。 全文动态档案查询 全文动态档案查询，提供基于全库数据的实时、动态的完整档案查询 同时为了便于检索，建立动态电子档案，实现数据汇聚时实时动态更新，展示人员基本信息、活动轨迹和各类关联信息。通过多维度展示人员档案，包括基本信息、车辆信息、出行信息、轨迹信息等。 电子档案的具体功能如下： 1）重点人电子档案优化 传统的重点人员电子档案，仅实现了一人一档，在可维护性、和内容动态关联性方面存在缺陷，电子档案再造，实现的是重点人员档案库、关联内容库等自动更新，并动态填充至电子档案库，可针对省部级、本级重点人员电子档案进行人工、自动补充、纠错、编辑实现动态实时更新，增强重点人员管控的实时