大数据集成平台验收,如何搭建一体化大数据分析平台?

大数据关联集成的第一步是设置数据仓库和大数据平台之间的关联。如何搭建大数据分析平台？如何将大数据工具与原有的数据仓库整合大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境，集成的大数据分析平台有哪些？中国经济社会大数据研究平台介绍如下:“经济社会大数据研究平台”是集统计数据资源整合、多维统计指标快速检索、数据深度挖掘分析和决策支持研究等功能于一体的大型统计数据数据库，，收集中国国民经济和社会发展的统计数据。

大数据具体研究什么如下:大数据技术是一门交叉学科:统计学、数学、计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展学科。此外，还需要学习数据采集、分析处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是跨界人才(具备专业知识和数据思维)。以中国人民大学为例:基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学导论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、编程实践。

中国经济社会大数据研究平台可检索数据资源整合、数据深度挖掘分析、多维度统计指标快速检索等内容。中国经济社会大数据研究平台介绍如下:“经济社会大数据研究平台”是集统计数据资源整合、多维统计指标快速检索、数据深度挖掘分析和决策支持研究等功能于一体的大型统计数据数据库。，收集中国国民经济和社会发展的统计数据。它充分集成了普通电子数据库的主要优势，基于数据挖掘分析技术IDMETM提供方便快捷的一站式数据分析服务。

产品的价值介绍如下:1。适用对象:科研、行业咨询、决策者、高校师生及各行各业工作人员。2.应用价值:各领域研究人员可以方便高效地获取有关宏观经济和各行业发展的历史和当前数据，同时保证数据的权威性和真实性；在线生成统计报表的同时，提供多样化的可视化展示形式，增强结果的可读性；创造性提炼深度专业决策分析方法，实现在线数据挖掘分析，提供一站式数据查询、分析和决策服务。

“构建一个大数据系统，需要对数据流从源头一直追溯到最终有价值的输出，并根据实际需求在现有的Hadoop和大数据生态系统中选择和整合合适的组件，构建一个能够支持多种查询和分析功能的系统平台。这不仅包括数据存储的选择，还包括数据线上和数据线下处理的考虑和权衡。此外，没有任何引入大数据解决方案的商业应用会给生产环境带来安全风险。

因此，大数据技术为实用服务是有意义的。一般来说，大数据可以从以下三个方面引导人们做出有价值的决策:报告生成(如基于用户历史点击行为的跟踪和综合分析、应用活跃度和用户粘性计算等。);诊断分析(例如，分析用户粘性下降的原因，根据日志分析系统性能下降的原因，检测垃圾邮件和病毒的特征等。);决策(如个性化新闻阅读或歌曲推荐，预测添加哪些功能增加用户粘性，帮助广告主精准投放广告，设置垃圾邮件和病毒拦截策略等。).

1，大数据整合应用，从企业内部的小数据入手；2.第一，在企业内部搭建大数据平台，可以用开源框架和Ambari集成工具来实践；3.根据企业的业务数据建立关键指标，首先实现这些指标的准实时统计和可视化；4.基于更多的内外部数据收集，建立更先进的企业需要的数据模型，从横向和纵向两个方向进行扩展和深度挖掘，达到预测和指导企业战术和战略的作用；。

目前行业内的分析软件通常是数据可视化(如Tableau)和数据挖掘分析(如RapidMinner)两个独立的产品，导致业务分析流程分离，不利于内部协作、数据价值传递和共享。推荐Tempo大数据分析平台，该平台提出了一体化的产品理念，将可视化分析和挖掘分析深度融合，形成统一的平台，让用户基于一个工具完成完整、复杂、全面的经营分析流程。

我是一名大数据技术人员，可以和题主分享一些经验:其实题主需要了解以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。要不要从个人学习成长的角度，搭建一个自学的平台？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在大数据技术领域，掌握英语是非常重要的，因为涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文，包括回答遇到的问题，所以还是很重要的。

要解决什么业务问题？需要什么样的分析？有多少数据？是否需要实时分析？对BI报告有需求吗？下面是一个典型的场景:公司使用Oracle或MySQL构建业务数据库，它有简单的数据分析，或者它可能购买了一个BI系统，该系统由业务系统数据库直接支持。现在数据量越来越大，需要采用大数据技术进行扩展。

大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本甚至零成本的工具降低了进入门槛，但它们构成了Hadoop的生态系统，支撑了其存储和管理大量数据集的能力。许多曾经是商业智能和分析系统中心的企业数据仓库受到了冲击。然而，企业在数据仓库上投入了大量的资金、资源和时间来建立和完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不希望这一切付之东流。

通常这种转型是以牺牲服务质量甚至业务中断为代价的。因此，大多数企业会选择一种集成的方式，使新旧系统技术协同工作，例如，基于Hadoop的客户分析应用程序与现有的客户数据仓库相结合。来自数据仓库的客户数据可以放入Hadoop应用进行分析，分析结果返回到数据仓库，大数据关联集成的第一步是设置数据仓库和大数据平台之间的关联。