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中国普天大数据智能分析处理解决方案
1.基于大数据的智能分析处理解决方案
通过先进的采集技术以及存储技术实现对结构化和非结构化数据的统一采集与存储;借助合理的数据建模创建集中式的仓储中心,利用大数据处理技术,配合多维度的分析手段,实现价值信息的有效挖掘、分析与展示;结合ESB总线技术,实现信息数据共享,支撑上层的各类应用;打造统一的门户框架,集成各类上层应用,构建应用分析容器,同时提供自定义报表、搜索引擎等基础功能。东信软件的解决方案融入了潮流的Hadoop、云计算等大数据处理技术,我们的目标是打造一套完整的大数据分析生态系统。
2.基于大数据的智能分析处理解决方案
海量数据的存储和处理:引入分布解决方案,结合传统数据库、HADOOP、MPP的各自优势,因地制宜,针对不同层次的数据处理要求提供最合适的方式。
基于海量数据的实时计算:引入流式计算,设置数据管道;通过流式数据事件捕获,进行特征分析。
建立稳定的数据模型,保障应用分析的快速构建:采用分层分域模式,模型、指标和算法统一梳理,形成统一、全面、分层的模型架构;基础数据层、数据仓库层分离,保持稳定性;数据集市层保证主题性和多样性。
3.数据管理
建立统一数据管理平台,提供一份数据定义和规则等元素的详细示意图,有利于发现冗余的定义和元素;帮助用户理解指标数据的来龙去脉、关系等;提供元数据分析必需的:血缘分析、影响分析。
数据生命周期管理:管控数据中心的热数据、冷数据和垃圾数据提供对数据中心的数据策略管理,数据存储管理和任务调度管理等。
实现自适应的数据质量评估:建立内建的灵活的数据质量评估指标体系,提供有效的数据质量管理手段;能够根据数据模型自动构建数据质量评估指标,从而及时发现和准确定位数据质量问题。
采用多层次数据安全管理:通过安全鉴权,敏感数据加密等方式提供;采用多租户模式访问,进行数据安全隔离;提供自管理;访问人员职责分离,数据区域分离;跟踪对敏感数据的更改,阻止非法用户访问和攻击,记录访问日志;文件和数据必须做好基本防护。
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2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
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