큰 데이터를 구축 하는 엔터프라이즈의 4 개 부분

전통적인 소비 시대에 상인의 구매 행동 분석 구매 중지합니다. 때 모바일 인터넷, 소비자 구입 다른 작업, 즉, 공유, 소비 습관에 변화가 발생 했다. 소비자 시장 제품 및 가맹점의 전반적인 전략 결정, 따라서, 사회 큰 데이터 폭발의 시대에 산업 기업이 큰 데이터에 관심을 지불 하 고 그것의 이용 율을 증가.

이러한 데이터를 분석 하는 방법? 고객의 실제 요구를 이해 하는 시장의 진짜 목소리를. 기업 도움이 되지 수 있지만 심하지. "상상" 최근 큰 데이터 온라인 토론, Ufida UAP에 데이터 플랫폼 제품 부서 수석 소프트웨어 엔지니어 장 티베트 공유 하는 그의 프로젝트 경험에서 어떻게 기업의 큰 데이터, 대규모 데이터 처리 및 큰 데이터를 적용 하는 방법 빌드 있도록 상업적 가치를가지고 큰 데이터를 사용 하 여.

장의 공유 그의 기술에서 온다 UAP UDH 대용량 데이터 처리 플랫폼의 개발에 경험을 프로젝트. UAP Udh 고 수 있습니다 신속 하 게 통합, 저장, 다양 한 유형의 구조화, 반 구조화 된 또는 구조화 된 데이터와 같은 대규모 데이터의 관리를 중앙 집중화. 대량 및 실시간 데이터 처리, 데이터 분석 및 기타 서비스를 제공 합니다.

Ufida UAP UDH 대용량 데이터 처리 플랫폼 작업 흐름

많은 기업은 큰 데이터에 대해 많은 및 대용량 데이터 플랫폼을 구축 하는 방법을 모른다. 전통적인 기업에 대 한 있어야 합니다 구체적인 계획, 큰 데이터에 대 한 단계별 장 Ms 말했다. 일반적으로 4 개의 단계로 분할 될 수 있다:

첫째, 데이터 입력 및 저장 데이터 프로그램의 설립. 우선 기업 고려할 필요가 어떤 종류의 데이터를 유지입니다. 비즈니스 모델에 따라 다른 회사 다른 데이터에 참여, 더 많은 자원 제품 또는 엔터프라이즈 작업 또는 인간의 데이터에 대 한 우려, 이러한 문제는 고려의 시작 부분에서 데이터 계획을 설정 해야 합니다. 하지만 기업 특별 한 주의 필요로 하는 가전 제품, 고객, 노인 아이 들을 보고 어떤 제품의 동반 사용 하는 교통 수단의 소매점 등 고객 경험 하 고 무엇을 구매, 고객 스케치 형태의 데이터의 이런 종류 등 관련 데이터. 아마도 현재 데이터는 아직 포함 비즈니스에서 시스템 감사, 하지만 전통적인 기업 경쟁 고객 경험의 미래, 이러한 데이터 마이닝 및 분석 후 서비스 인식 가치를 생산할 예정 이다.

둘째, 데이터 관리 및 응용 프로그램 플랫폼의 설립. 데이터 분산 저장, Hadoop와 같은 IT 인프라에 좋은 데이터 처리 구조를 확립 하는 한편 등. 다른 한편으로, 기업은 그들의 자신의 데이터 관리 및 응용 프로그램 플랫폼, 데이터 수집, 데이터베이스 구조, 분석 모듈, API 수출, 등등을 포함 하 여 설정 해야 합니다. 데이터 관리 및 응용 프로그램 플랫폼의 설립 회사의 사업에서 시작 하 고 적합 한 플랫폼을 구축 해야 합니다 주목 해야한다.

클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터의 도래와 함께 데이터 센터 건설의 영역에서 외부 데이터 센터의 비용을 극적으로 떨어졌다 및 데이터 스토리지의 비용 더 이상 장애물, 이며 그들의 자신의 데이터 센터를 구축 하는 많은 기업 들에 대 한 필요는 없습니다.

셋째, 재단사 빌드 데이터 팀. 큰 기업에 대 한 데이터 마이닝의 팀은 상대적으로 유리한 모두 비용 제어 및 비즈니스 응답 메커니즘. 그러나, 중소 기업, 자체 건설 팀은 때때로 필요한 엔터프라이즈의이 유형에 대 한 가장 중요 한 것입니다 기업의 일상적인 작업으로 생각 하는 큰 데이터를 통합.

또한, Ms 장 회사는 다양 한 데이터 형태, 예측 데이터의 역할, 분산된 스토리지 컴퓨팅 데이터 처리 구조, 데이터의 외부 영향 또는 엔터 프 라이즈 개발에 영향을 주는 외부 데이터에 대 한 검색을 사용 하 여 같은 팀에 대 한 올바른 데이터 개념을 개발 한다 말한다.

4, 외부 데이터 전략을 사용자 지정 합니다. 외부 데이터 기업, 경쟁 브랜드, 판매 전략 등의 가격 등의 사업 개발에 영향을 수 있습니다. 이러한 검색을 사전에 시 켰 던 해야 합니다. 외부 데이터 계획의 설립, 기업 수 공공 채널 또는 데이터 교환 방법 수행 하.

Ufida UAP Udh 대용량 데이터 처리 플랫폼의 건설

엔터프라이즈의 큰 데이터 베이스 작업 준비는, 데이터 대상된 관리 될 수 있습니다. 데이터 수집, 저장, 데이터 처리 및 프레 젠 테이 션 순서

첫째, 데이터 컬렉션입니다. 인터넷 등 정보 시스템의 조직 이기종 또는 심지어 이기종 데이터 수집 가능한 공간 로고, Quweicunzhen, 연결할 네트워크에서 데이터를 경우 필요한, 역사와 비교 될 수 있다 데이터, 다중 각도 확인 포괄 및 데이터의 신뢰성.

두 번째, 데이터 스토리지입니다. 낮은 비용, 낮은 에너지 소비, 높은 신뢰성 목표, 일반적으로 중복 구성, 배포 및 클라우드 컴퓨팅 기술, 분류, 무게, 및 필터링을 통해 특정 규칙에 따라 데이터의 저장소에서를 사용 하 여 달성 하기 위해 스토리지, 감소 하 고 나중에 검색을 위한 태그를 추가 합니다.

그런 다음 데이터 처리입니다. 일부 산업 수백 개의 매개 변수를 포함 하는 데이터, 그 복잡성은 자체 데이터 샘플 뿐만 아니라 이기종 다중 소스, 여러 단체와 여러 공간 사이 상호 작용 역동성에 구현, 그것은 설명 하 고 전통적인 방법 측정 하기 어려운, 처리의 복잡성은 매우 큰 있고 그것은 측정 하 고 높은 차원 이미지 등 멀티미디어 데이터의 차원을 처리 하는 데 필요한. 컨텍스트 연결을 사용 하 여, 역동적이 고 가능성이 모호한 데이터의 수많은 정보를 종합 하 고 이해할 수 있는 콘텐츠를 내보내기 의미 분석.

마지막으로, 결과의 시각적 프레 젠 테이 션은 결과 보다 직관적인 통찰력을 용이 하 게 합니다. 현재, 비록 컴퓨터 정보 큰 진전이 있다, 하지만 대해서만 소규모, 구조 또는 클래스 데이터 분석의 구조, 깊은 하지 데이터 마이닝, 다른 산업에서 기존 데이터 마이닝 알고리즘은 일반적인 어려운.

Ufida UAP Udh 기능--시스템 모니터링

대규모 엔터프라이즈 데이터 처리 작업을 수행 하려면 위의 4 단계에 따라 대용량 데이터 플랫폼을 많이 있다. 예를 들어, Ufida UAP Udh 그것 수 신속 하 게 통합, 저장, 다양 한 유형의 대규모 데이터의 중앙 집중식된 관리, 배치 및 실시간 데이터 처리 서비스, 및 데이터 통합 및 대용량 데이터 플랫폼 지원, 비즈니스 인텔리전스 제품 및 마이닝 시각화 제품을 결합 하 여 엔터프라이즈 클래스 데이터 웨어하우스 구축을 다른 제품 제공 데이터 분석 서비스 제공 서비스 구성 요소 관리 및 시스템 운영 플랫폼에 모니터링을 제공 합니다. 신뢰할 수 있는 스토리지 및 데이터 볼륨 및 실시간 처리 기능, udh 작성 되었지만 또한 제공 하는 기업에 따라 검색 엔진, 정확한의 의미 분석, 종합, 자동화 된 모니터링 및 분석.

장 티베트 도입, Ufida UAP Udh 응용 프로그램-여론 정보 관리 시스템. 시스템을 통해 수 모니터링 여론 정보는 엔터프라이즈의 다양 한 크기, 경쟁 업체의 정보, 동적 산업 개발 등등 될 자신의 보고서를 수집 합니다. 그것은 이해는 현재 Ufida 그룹 UAP 센터가 이전 제 3 자 플랫폼 서비스를 대체 하는 독립적인 연구 및 여론 정보 시스템의 개발을 사용 했다. 장 티베트 말했다, UAP Udh 여론 정보 관리 서비스를 외부 제공 됩니다.