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如何使用大數(shù)據(jù)平臺（如何使用大數(shù)據(jù)平臺貸款）

發(fā)布時間：2023-03-21 08:50:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1039 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于如何使用大數(shù)據(jù)平臺的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、如何架構(gòu)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)hadoop
2、大數(shù)據(jù)怎么使用
3、如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺，拓展客戶維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)管控
4、大數(shù)據(jù)能做什么？哪些領(lǐng)域會使用到大數(shù)據(jù)呢

如何使用大數(shù)據(jù)平臺（如何使用大數(shù)據(jù)平臺貸款）

一、如何架構(gòu)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)hadoop

大數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，格式多樣化。

大量數(shù)據(jù)由家庭、制造工廠和辦公場所的各種設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)事務(wù)交易、社交網(wǎng)絡(luò)的活動、自動化傳感器、移動設(shè)備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)的處理能力，給企業(yè)和社會帶來嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)管理問題。

因此必須開發(fā)新的數(shù)據(jù)架構(gòu)，圍繞“數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、知識形成、智慧行動”的全過程，開發(fā)使用這些數(shù)據(jù)，釋放出更多數(shù)據(jù)的隱藏價值。

一、大數(shù)據(jù)建設(shè)思路

1）數(shù)據(jù)的獲得

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的根本原因在于感知式系統(tǒng)的廣泛使用。

隨著技術(shù)的發(fā)展，人們已經(jīng)有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，并開始將這些設(shè)備廣泛的布置于社會的各個角落，通過這些設(shè)備來對整個社會的運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行監(jiān)控。

這些設(shè)備會源源不斷的產(chǎn)生新數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是自動的。

因此在數(shù)據(jù)收集方面，要對來自網(wǎng)絡(luò)包括物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)和機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)附上時空標(biāo)志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時還可與歷史數(shù)據(jù)對照，多角度驗(yàn)證數(shù)據(jù)的全面性和可信性。

2）數(shù)據(jù)的匯集和存儲

互聯(lián)網(wǎng)是個神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報(bào)價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機(jī)的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數(shù)據(jù)只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應(yīng)在各專用數(shù)據(jù)庫建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)各級各類信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。

數(shù)據(jù)存儲要達(dá)到低成本、低能耗、高可靠性目標(biāo)，通常要用到冗余配置、分布化和云計(jì)算技術(shù)，在存儲時要按照一定規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于日后檢索的標(biāo)簽。

3）數(shù)據(jù)的管理

大數(shù)據(jù)管理的技術(shù)也層出不窮。

在眾多技術(shù)中，有6種數(shù)據(jù)管理技術(shù)普遍被關(guān)注，即分布式存儲與計(jì)算、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)、列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)、云數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫、移動數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

其中分布式存儲與計(jì)算受關(guān)注度最高。

上圖是一個圖書數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

4）數(shù)據(jù)的分析

數(shù)據(jù)分析處理：有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個參數(shù)，其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身，更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間之間的交互動態(tài)性，難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量，處理的復(fù)雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語義分析，從大量動態(tài)而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，并導(dǎo)出可理解的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理數(shù)據(jù)。

挖掘的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測、時序模式和偏差分析等。

5）大數(shù)據(jù)的價值：決策支持系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)的神奇之處就是通過對過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它能夠精確預(yù)測未來；通過對組織內(nèi)部的和外部的數(shù)據(jù)整合，它能夠洞察事物之間的相關(guān)關(guān)系；通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘，它能夠代替人腦，承擔(dān)起企業(yè)和社會管理的職責(zé)。

6）數(shù)據(jù)的使用

大數(shù)據(jù)有三層內(nèi)涵：一是數(shù)據(jù)量巨大、來源多樣和類型多樣的數(shù)據(jù)集；二是新型的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)；三是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析形成價值。

大數(shù)據(jù)對科學(xué)研究、經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會發(fā)展和文化生活等各個領(lǐng)域正在產(chǎn)生革命性的影響。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于"IT"與"經(jīng)營"的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經(jīng)營，大至一個城市的經(jīng)營。

二、大數(shù)據(jù)基本架構(gòu)

基于上述大數(shù)據(jù)的特征，通過傳統(tǒng)IT技術(shù)存儲和處理大數(shù)據(jù)成本高昂。

一個企業(yè)要大力發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和存儲；二是使用新的技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，為企業(yè)創(chuàng)造價值。

因此，大數(shù)據(jù)的存儲和處理與云計(jì)算技術(shù)密不可分，在當(dāng)前的技術(shù)條件下，基于廉價硬件的分布式系統(tǒng)（如Hadoop等）被認(rèn)為是最適合處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)平臺。

Hadoop是一個分布式的基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠讓用戶方便高效地利用運(yùn)算資源和處理海量數(shù)據(jù)，目前已在很多大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構(gòu)，架構(gòu)成員也在不斷擴(kuò)充完善中，通常架構(gòu)如圖2所示：

Hadoop體系架構(gòu)

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統(tǒng)），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然后再將這些塊復(fù)制到多個主機(jī)中（DataNode，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)）。

（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務(wù)分解為多個，而Reduce則意為將分解后的多任務(wù)結(jié)果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應(yīng)命名節(jié)點(diǎn)）和TaskTrackers（任務(wù)追蹤，對應(yīng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)）組成。

當(dāng)處理大數(shù)據(jù)查詢時，MapReduce會將任務(wù)分解在多個節(jié)點(diǎn)處理，從而提高了數(shù)據(jù)處理的效率，避免了單機(jī)性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構(gòu)中的數(shù)據(jù)倉庫，主要用于靜態(tài)的結(jié)構(gòu)以及需要經(jīng)常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的數(shù)據(jù)庫運(yùn)行在HDFS上，可存儲PB級的數(shù)據(jù)。

Hbase利用MapReduce來處理內(nèi)部的海量數(shù)據(jù)，并能在海量數(shù)據(jù)中定位所需的數(shù)據(jù)且訪問它。

（4）Sqoop是為數(shù)據(jù)的互操作性而設(shè)計(jì)，可以從關(guān)系數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hadoop，并能直接導(dǎo)入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構(gòu)中負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的協(xié)調(diào)工作，以保持Hadoop集群內(nèi)的同步工作。

（6）Thrift是一個軟件框架，用來進(jìn)行可擴(kuò)展且跨語言的服務(wù)的開發(fā)，最初由Facebook開發(fā)，是構(gòu)建在各種編程語言間無縫結(jié)合的、高效的服務(wù)。

Hadoop核心設(shè)計(jì)

Hbase——分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)

Client：使用HBase RPC機(jī)制與HMaster和HRegionServer進(jìn)行通信

Zookeeper：協(xié)同服務(wù)管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負(fù)責(zé)響應(yīng)用戶I/O請求，向HDFS文件系統(tǒng)中讀寫數(shù)據(jù)

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數(shù)據(jù)到HLog文件

結(jié)合上述Hadoop架構(gòu)功能，大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)功能建議如圖所示：

應(yīng)用系統(tǒng)：對于大多數(shù)企業(yè)而言，運(yùn)營領(lǐng)域的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)最核心的應(yīng)用，之前企業(yè)主要使用來自生產(chǎn)經(jīng)營中的各種報(bào)表數(shù)據(jù)，但隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，來自于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器的海量數(shù)據(jù)撲面而至。

于是，一些企業(yè)開始挖掘和利用這些數(shù)據(jù)，來推動運(yùn)營效率的提升。

數(shù)據(jù)平臺：借助大數(shù)據(jù)平臺，未來的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)將可以讓商家更了解消費(fèi)者的使用**慣，從而改進(jìn)使用體驗(yàn)。

基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的相應(yīng)分析，能夠更有針對性的改進(jìn)用戶體驗(yàn)，同時挖掘新的商業(yè)機(jī)會。

數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)源是指數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序所使用的數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提。

數(shù)據(jù)源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態(tài)行駛過程變成數(shù)據(jù)，嵌入到生產(chǎn)設(shè)備里的物聯(lián)網(wǎng)可以把生產(chǎn)過程和設(shè)備動態(tài)狀況變成數(shù)據(jù)。

對數(shù)據(jù)源的不斷拓展不僅能帶來采集設(shè)備的發(fā)展，而且可以通過控制新的數(shù)據(jù)源更好地控制數(shù)據(jù)的價值。

然而我國數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，就已有有限的數(shù)據(jù)資源來說，還存在標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數(shù)據(jù)的價值。

三、大數(shù)據(jù)的目標(biāo)效果

通過大數(shù)據(jù)的引入和部署，可以達(dá)到如下效果：

1）數(shù)據(jù)整合

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型：承載企業(yè)數(shù)據(jù)模型，促進(jìn)企業(yè)各域數(shù)據(jù)邏輯模型的統(tǒng)一；

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：統(tǒng)一建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)編碼目錄，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一存儲；

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖：實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，使企業(yè)在客戶、產(chǎn)品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數(shù)據(jù)質(zhì)量管控

·數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)：根據(jù)規(guī)則對所存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性、完整性和準(zhǔn)確性的校驗(yàn)，保證數(shù)據(jù)的一致性、完整性和準(zhǔn)確性；

·數(shù)據(jù)質(zhì)量管控：通過建立企業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)管控的組織、數(shù)據(jù)管控的流程，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一管控，以達(dá)到數(shù)據(jù)質(zhì)量逐步完善。

3）數(shù)據(jù)共享

·消除網(wǎng)狀接口，建立大數(shù)據(jù)共享中心，為各業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供共享數(shù)據(jù)，降低接口復(fù)雜度，提高系統(tǒng)間接口效率與質(zhì)量；

·以實(shí)時或準(zhǔn)實(shí)時的方式將整合或計(jì)算好的數(shù)據(jù)向外系統(tǒng)提供。

4）數(shù)據(jù)應(yīng)用

·查詢應(yīng)用：平臺實(shí)現(xiàn)條件不固定、不可預(yù)見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報(bào)表應(yīng)用：視統(tǒng)計(jì)維度和指標(biāo)固定的分析結(jié)果的展示，可根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的需求，分析產(chǎn)生各種業(yè)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)等；

·動態(tài)分析應(yīng)用：按關(guān)心的維度和指標(biāo)對數(shù)據(jù)進(jìn)行主題性的分析，動態(tài)分析應(yīng)用中維度和指標(biāo)不固定。

四、總結(jié)

基于分布式技術(shù)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺能夠有效降低數(shù)據(jù)存儲成本，提升數(shù)據(jù)分析處理效率，并具備海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)場景的支撐能力，可大幅縮短數(shù)據(jù)查詢響應(yīng)時間，滿足企業(yè)各上層應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求。

二、大數(shù)據(jù)怎么使用

以下是關(guān)于如何成功使用大數(shù)據(jù)的一些方法。

1.敏捷

敏捷地掌握新興技術(shù)的最新進(jìn)展。顧客的需求往往在變化，因此，技術(shù)必須靈活適應(yīng)客戶的苛刻需求。如果想成功，應(yīng)該調(diào)整收集的數(shù)據(jù)并處理，以滿足客戶的需求。‍

2.實(shí)時操作

實(shí)時操作業(yè)務(wù)，以了解客戶遇到的各種問題。最好的方法是使用實(shí)時數(shù)據(jù)。因此，要了解業(yè)務(wù)的缺點(diǎn)，并實(shí)施適當(dāng)?shù)牟襟E來促進(jìn)最佳的用戶體驗(yàn)和更高的生產(chǎn)力。‍

3.多種設(shè)備

使用不同的設(shè)備來收集有關(guān)客戶的相關(guān)信息，包括智能手機(jī)，筆記本電腦和平板電腦，因?yàn)榭蛻魰褂酶鞣N設(shè)備訪問公司的產(chǎn)品。‍

4.使用所有的數(shù)據(jù)

全面使用數(shù)據(jù)來捕獲匯總數(shù)據(jù)中的重要見解。從客戶的經(jīng)驗(yàn)和行為中收集的數(shù)據(jù)對于提高產(chǎn)品品牌和業(yè)務(wù)生產(chǎn)力非常重要。‍

5.捕獲所有信息

在數(shù)據(jù)采集過程中，要掌握所有客戶的信息，深入了解客戶，避免盲點(diǎn)。還應(yīng)該收集可能影響到客戶的信息，從而提升品牌知名度

三、如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺，拓展客戶維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)管控

當(dāng)量級龐大、實(shí)時傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價值，且能夠進(jìn)一步推動商業(yè)變革時，大數(shù)據(jù)就誕生了

利用大數(shù)據(jù)平臺可以獲得海量的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且利用內(nèi)存分析、流處理等新興技術(shù)，大幅度提升了對海量數(shù)據(jù)的處理能力

常見的風(fēng)險(xiǎn)主要包括5種：信用風(fēng)險(xiǎn)，信息科技風(fēng)險(xiǎn)，操作風(fēng)險(xiǎn)，聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，法律風(fēng)險(xiǎn)

海量大數(shù)據(jù)特征：

一是數(shù)據(jù)類型方面，除了包括海量的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)，還包括海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù);

二是技術(shù)方法方面，核心是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息的技術(shù)及其集成;

三是分析應(yīng)用方面，重點(diǎn)是采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對特定的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析，及時獲得有價值的信息。

利用大數(shù)據(jù)平臺實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管控分為五大步驟：全面風(fēng)險(xiǎn)視圖的建立，客戶線上信息識別，信用評分模型建設(shè)以及與之匹配的業(yè)務(wù)策略設(shè)計(jì)，實(shí)時風(fēng)控技術(shù)框架，智能決策與業(yè)務(wù)應(yīng)用流程結(jié)合。

四、大數(shù)據(jù)能做什么？哪些領(lǐng)域會使用到大數(shù)據(jù)呢

零售行業(yè)、零售行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用有兩個層面，一個層面是零售行業(yè)可以了解客戶的消費(fèi)喜好和趨勢，進(jìn)行商品的精準(zhǔn)營銷，降低營銷成本。另一個層面是依據(jù)客戶購買的產(chǎn)品，為客戶提供可能購買的其他產(chǎn)品，擴(kuò)大銷售額，也屬于精準(zhǔn)營銷范疇。未來考驗(yàn)零售企業(yè)的是如何挖掘消費(fèi)者需求，以及高效整合供應(yīng)鏈滿足其需求的能力，因此，信息技術(shù)水平的高低成為獲得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵要素。

金融行業(yè)、銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用場景：利用數(shù)據(jù)挖掘來分析出一些交易數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價值。保險(xiǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用場景：用數(shù)據(jù)來提升保險(xiǎn)產(chǎn)品的精算水平，提高利潤水平和投資收益。證券數(shù)據(jù)應(yīng)用場景：對客戶交易習(xí)慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。

教育行業(yè)、信息技術(shù)已在教育領(lǐng)域有了越來越廣泛的應(yīng)用，教學(xué)、考試、師生互動、校園安全、家校關(guān)系等，只要技術(shù)達(dá)到的地方，各個環(huán)節(jié)都被數(shù)據(jù)包裹。通過大數(shù)據(jù)的分析來優(yōu)化教育機(jī)制，也可以作出更科學(xué)的決策，這將帶來潛在的教育革命，在不久的將來，個性化學(xué)習(xí)終端將會更多地融入學(xué)習(xí)資源云平臺，根據(jù)每個學(xué)生的不同興趣愛好和特長，推送相關(guān)領(lǐng)域的前沿技術(shù)、資訊、資源乃至未來職業(yè)發(fā)展方向。

醫(yī)療行業(yè)擁有大量的病例、病理報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等，通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析將會極大地輔助醫(yī)生提出治療方案，幫助病人早日康復(fù)?？梢詷?gòu)建大數(shù)據(jù)平臺來收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特征，建立針對疾病特點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用一直在進(jìn)行，但是數(shù)據(jù)并沒有完全打通，基本都是孤島數(shù)據(jù)，沒辦法進(jìn)行大規(guī)模的應(yīng)用。未來可以將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集起來，納入統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，為人類健康造福。

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