第一步:数据采集
第二步:数据存储
在硬件层面,根据不同应用环境对于计算能力和存储能力的不同要求,东方国信推出了三种大数据专用设备:计算存储均衡型、计算密集型和存储密集型。比如对于银行环境中身份证扫描图像这种非结构化数据的存储,由于容量大,业务流转过程中也需要在线存取,就需要一种高性比、可扩展的方案来支撑。
第三步:数据处理
今天对于大数据的存储和处理,一般会想到使用Hadoop技术。Hadoop也已发展成为继Linux之后最成功的开源软件之一,成本低廉,扩展灵活。但问题在于,这种原生于互联网生态环境中的技术,要想用到传统企业计算环境,却并非易事。开源的Hadoop之所以不能直接用于企业信息系统,就在于其需求、服务、研发和运维体系都不同于互联网应用,比如访问网页时允许一定程度上的出错和数据丢失,但在银行转帐时如果出错,其后果就可能是灾难性的了。据中科院计算所副研究员查礼博士介绍,要想在企业环境中使用Hadoop,必须满足几个条件:兼容关系模型和SQL语言,完善关系模型产品与Hadoop“混搭”的架构,增强系统运维和数据处理工具,软硬一体优化配置硬件效能,集成开源社区Hadoop最新版本等。
数据分析的目的是在海量的数据中挖掘出有价值的信息。李云峰谈到,东方国信的探索式分析工具,可以将几十亿条明细数据用思维导图的方式进行分析,以更直观的丰富视图来展示结果,从而深入洞察数据之间的关联性及潜在影响。在这一方面,东方国信的首眼点是,速度要快,而且分析的结果要方便共享,以展现给不同需要的人。至此,大数据平台已经准备好了要说的内容了。
第七步:移动应用
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