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互聯(lián)網(wǎng)涉及移動(dòng)用戶的普及，所有用戶的網(wǎng)上行為都產(chǎn)生了一系列的數(shù)據(jù)，包括用戶訪問、瀏覽、購買行為、出行方式、消費(fèi)喜好等用戶行為數(shù)據(jù)。而這些海量數(shù)據(jù)里背后的價(jià)值能夠幫助互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)掌握市場和用戶的意向，及時(shí)創(chuàng)新變革引領(lǐng)發(fā)展。數(shù)據(jù)價(jià)值則需要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)來解決，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的先驅(qū)者。

1、數(shù)據(jù)價(jià)值未體現(xiàn)

如何集合當(dāng)下所有店鋪的經(jīng)營狀況，實(shí)時(shí)監(jiān)控并預(yù)警，哪些產(chǎn)品賣得好？眾多的移動(dòng)用戶中誰會(huì)是你的客戶？哪種促銷形式最打動(dòng)他們？ 如何去吸引到更多用戶買單？如何做出用戶畫像的分析？

2、數(shù)據(jù)量大，平臺(tái)性能要求高

日新增數(shù)據(jù)量基本在幾十T級(jí)別，預(yù)計(jì)很快達(dá)到百T級(jí)別，對(duì)數(shù)據(jù)采集、處理能力要求非常高。如何在有效有效時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的采集、處理，是必須解決的難題。

3、數(shù)據(jù)口徑不一，缺少整合

煙囪式的系統(tǒng)建設(shè)、數(shù)據(jù)處理過程，導(dǎo)致數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑（算法、規(guī)則）不一，同時(shí)造成數(shù)據(jù)管理分散、割裂，信息孤島嚴(yán)重，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)困難，需耗費(fèi)較多資源對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一對(duì)外進(jìn)行數(shù)據(jù)提供，支撐應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析。

4、數(shù)據(jù)共享要求高

上層應(yīng)用廠商多，應(yīng)用需求比較復(fù)雜，如何分配資源，如何共享提供數(shù)據(jù)，如何管控，最大限度的滿足應(yīng)用需求，同時(shí)具備靈活性、擴(kuò)展性，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，發(fā)揮平臺(tái)價(jià)值的關(guān)鍵問題。

總體架構(gòu)圖

整個(gè)系統(tǒng)分為三個(gè)層面

1、數(shù)據(jù)層：整合不同業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從整體的高度看數(shù)據(jù)。

2、建模層：針對(duì)不同的分析角度，建立不同分析主題。

3、展示層：以豐富美觀的圖表展現(xiàn)方式，靈活多變的交互方式，將分析結(jié)果呈現(xiàn)給決策層和業(yè)務(wù)用戶，IT和業(yè)務(wù)部門可以基于自己的需要做不同展現(xiàn)。

MPP架構(gòu)圖

MPP關(guān)鍵技術(shù)圖

采用永洪高性能MPP數(shù)據(jù)集市作為介質(zhì)。MPP分布式的數(shù)據(jù)集市支持高并發(fā)和高可用，每個(gè)數(shù)據(jù)集市都是基于一個(gè)主題做好輕量建模的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)被分布式存儲(chǔ)在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，同時(shí)又做好了備份。數(shù)據(jù)按照列存儲(chǔ)的方式，被高效壓縮，打好標(biāo)簽，存儲(chǔ)在磁盤中。當(dāng)需要查詢計(jì)算時(shí)，采用內(nèi)存計(jì)算來進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，并且每臺(tái)機(jī)器節(jié)點(diǎn)會(huì)同時(shí)計(jì)算，最終會(huì)將結(jié)果送應(yīng)用層做展現(xiàn)。

1、永洪大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，能夠提高了企業(yè)的運(yùn)營、分析能力，有效提高客戶滿意度，促進(jìn)企業(yè)持續(xù)、健康的發(fā)展。

2、降低成本，減少費(fèi)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)共享方式，集中進(jìn)行平臺(tái)管控運(yùn)營。大幅減少了數(shù)據(jù)的冗余存儲(chǔ)、重復(fù)處理以及管理資源的消耗，大大減少了數(shù)據(jù)單位成本；敏捷自服務(wù)的產(chǎn)品屬性使得業(yè)務(wù)分析和IT投入都會(huì)有明顯效果提升。

3、敏捷的編輯數(shù)據(jù)報(bào)告，靈活的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，美觀的可視化展現(xiàn)，充分滿足快速分析的所有需求。

4、高效的大數(shù)據(jù)處理能力，從容應(yīng)對(duì)海量的歷史數(shù)據(jù)以及迅速增長的增量數(shù)據(jù)，百億級(jí)數(shù)據(jù)的計(jì)算及展現(xiàn)可達(dá)到秒級(jí)響應(yīng)。

5、輕松集成深度分析算法，幫助用戶更加透徹的看懂?dāng)?shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。