大数据基础平台建设

一、大数据基础平台建设

在当今数字化时代，大数据已经成为企业信息化建设中不可或缺的重要组成部分。而在大数据应用的前提下，一个稳定、高效的大数据基础平台是成功实施大数据项目的关键。本文将详细探讨大数据基础平台建设的重要性、关键步骤以及最佳实践。

大数据基础平台建设的重要性

大数据基础平台是支撑企业数据存储、处理和分析的基础架构，直接关系到企业对海量数据的管理和挖掘能力。一个完善的大数据基础平台可以提升企业数据管理效率、降低数据处理成本，更重要的是，可以为企业提供更准确、可靠的数据支持决策。

在当前竞争日趋激烈的市场环境下，企业需要借助大数据技术来实现信息化管理，提升核心竞争力。而大数据基础平台的建设就是企业实施大数据战略的基础，承担着数据安全、数据质量、数据共享等重要功能，为企业提供持续稳定的数据支持。

大数据基础平台建设的关键步骤

1. 需求分析：在启动大数据基础平台建设前，企业需要充分调研现有业务需求和数据规模，明确需要支撑的业务应用场景，并制定明确的建设目标。

2. 系统架构设计：根据需求分析的结果，设计大数据基础平台的系统架构，包括数据存储、数据处理、数据分析等模块，确保系统具有良好的扩展性和性能。

3. 技术选型：根据系统架构设计，选择适合的大数据技术组件和工具，包括存储引擎、数据处理引擎、数据分析引擎等，确保技术选型符合业务需求。

4. 环境部署：搭建大数据基础平台的技术环境，包括硬件设备的选购和部署、软件系统的安装与配置，确保平台运行稳定可靠。

5. 数据导入与清洗：将企业现有的数据导入大数据平台，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。

6. 数据分析与挖掘：运用大数据平台提供的数据分析工具和算法，对数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的商业洞察。

7. 风险管控：建立完善的数据安全和隐私保护机制，定期进行系统漏洞扫描和数据备份，降低数据泄露和丢失的风险。

大数据基础平台建设的最佳实践

在实施大数据基础平台建设过程中，以下几点最佳实践能够帮助企业顺利完成建设任务，提升数据处理和分析效率：

• 跨部门协作：大数据平台建设涉及多个部门和岗位的协作，需要建立跨部门的沟通机制，确保各方需求得到充分理解和满足。
• 持续优化：大数据平台是一个持续演进的系统，需要不断进行性能优化和功能增强，保持平台的高效稳定运行。
• 人才培养：企业需要培养一支熟练掌握大数据技术的团队，包括数据科学家、数据工程师等，以确保大数据平台的良好运行。
• 合规管理：遵守相关数据保护法规，建立合规管理机制，保护用户隐私数据，避免因数据泄露等问题带来的法律风险。

通过以上最佳实践，企业可以更加高效地搭建大数据基础平台，提升数据处理和分析能力，为业务发展提供有力支持。

综上所述，大数据基础平台建设对企业的发展至关重要。只有建立稳定高效的大数据基础平台，企业才能更好地利用数据资源，实现业务创新和增长。希望本文对大家了解大数据基础平台建设有所帮助。

二、网站建设的目的是以什么为基础的？

网站建设的目的无非就是两个:1.以品牌展示为目的2.以产品营销为目的网站建设必须明确网站定位和目的，这是做这个网站的根本目的，针对性的进行呈现，才能获得预期的效果！

三、网站建设对数据库有何要求？

asp网站一般配合sqlserver数据库或者Access数据库使用，php一般配合mysql数据库使用。网站越大，数据内容越多，需要的数据库容量就越大。

四、基础工程建设网是什么性质的网站？

新常态下，中国经济要实现“双中高”，就要开启“双引擎”，而工业互联网能够为“双引擎”提供高效的“助推燃料”。工业互联网催生大规模个性化定制、网络协同制造、服务型制造、智能化生产等一系列新模式、新业态，推动产能优化、存量盘活、绿色生产，创造更多新兴经济增长点。加快研制工业互联网前沿关键技术，将使我国在全球新一轮产业变革的竞争中走在前列，改变长期以来我国在技术、产业发展过程中跟随发达国家脚步的态势。

基础工程建设网作为国内当前最权威、最及时的基础工程领域信息整合网站之一，始终致力于为基础工程领域从业者提供实时、权威、专业的服务，帮助从业者更加职业化、专业化，帮企业信息资源传播最大化、最优化。在新基建大战略下，基础工程建设网以多年积累的技术成果与行业大数据， 竭诚为基础工程领域各大企业及从业者们创造更多的便利与效益，助力新基建提速，为国家发展打造竞争新优势。

五、各国基础设施建设数据在哪查？

开放基础设施地图是一个在OpenStreetMap数据库中绘制的世界基础设施的视图，我们在地图中也可以查看台湾省的基础设施，可以通过图例来对图表进行识别。

台湾省基础设施地图网址：

https://openinframap.org/#7.5/23.812/121.299/L,O,P,S,T,W

如果没有显示台湾省的基础设施图表，需要刷新一下就会展示出来，可以发现台湾的基础设施主要沿着西部分布，呈现出长条状。

海底电缆地图主要提供非洲电信地图、亚太电信地图、全球互联网地图、拉丁美洲电信地图、中东电信地图，通过海底电缆地图可查看台湾省的海底电缆，从地图中可知台湾省的海底电缆主要通往中国和日本。

台湾省的海底电缆网址：https://submarine-cable-map-2019.telegeography.com/

文章来源于公众号：情报分析站

文章来源于公众号：情报分析站

六、网站怎么建设？

首先建设网站需要大家有清晰的头脑，在建设之前要明确自己要建立的核心问题是什么，希望建设一个怎么样的网站。在确立了核心问题之后，要对整个版面进行设计，对自己的网页的具体想法也要有一定的规划！第二步网站一般都会被搜索或者说都会显示在网页之上，那么在建立网站的时候就需要有关键词。也就是在网页上搜索该词语就能够看到你的网站。需要自己思考一个关于自己网站的关键词。第三步这个是最重要的一步，也是必须经过的一步也就是域名，这就好比品牌名一样，这个是为了方便别人收藏和记录。也是打响自己网站的必经之路。

第四步在规划好以上的事情之后，接下来要开始建立网站了。首先是要先去注册网站的域名，有了域名才能够进行一下的操作。

第五步然后根据刚刚所说的，建立一个怎么样的网站，按照之前思考好的模板进行建设，也可以参考网上的模板进行设计。

第六步，当然这时候已经按照自己的想法建设好了网站，那就要对网站的各个方面进行完善，比如加入功能以及其他方面的设计，完善自己的网站。

最后当一切完成之后，就可以添加有关于网站的相关资料，方便浏览者的观看。接着检查网站上的所有东西，然后点击保存即可！就这样轻轻松松就完成网站的建设了

七、网站建设步骤？

可以分为以下几个阶段：

1. 内容策划阶段：

在这个阶段，需要明确建站目的、访客群体划分、行业特性分析以及表现形式思考。明确这些内容有助于规划网站架构、功能、风格和内容表现形式。

2. 设计阶段：

设计阶段主要包括原型设计、交互设计和 UI 设计。在这个阶段，设计师会根据内容策划阶段的要求，制定网站的框架、布局和视觉效果。

3. 程序开发阶段：

程序开发阶段分为前端开发和后端开发。前端开发主要负责网站的页面展示和用户交互，后端开发则负责网站的数据处理和功能实现。

4. 测试与调试：

在网站开发完成后，需要进行功能测试、兼容性测试和性能测试，确保网站的各项功能正常运行，满足不同设备和浏览器的兼容性，以及具备良好的性能。

5. 网站上线：

经过测试并修复所有问题后，网站可以进行上线工作。上线前需要对网站进行备份、配置服务器、域名解析等准备工作。网站上线后，还需要持续关注运行状况，确保网站稳定运行。

6. 后期维护与优化：

网站上线后，需要定期进行内容更新、功能优化和技术维护，以保持网站的活力和竞争力。同时，还需要关注网站的 SEO 优化，提高网站在搜索引擎中的排名，吸引更多访客。

在整个网站建设过程中，每个阶段都需要重视且注意细节，确保网站质量。从内容策划到设计、开发、测试、上线以及后期维护，都需要围绕用户需求和体验进行优化。

八、零基础怎么学习网站建设？ ?

本人从事网站建设及网站运营推广已有5年，可以算是一名老司机了！你可以参考一下！

首先，你要对网站建设有兴趣，兴趣是最大的老师！

我不是本专业出身的，偶然的一次机会让我发现，原来网站建设是挺有趣的事！然后我就在网上找专业的免费网站建设教程，比如自学网等等！在里面不仅有网站建设教程，还有网页设计教程！作为一名合格的网站建设者，不仅要会网站建设，还要懂得网页设计的精髓，更要懂得网站推广优化的原理！因为三者是分不开的！

其次，学的要精！

我个人建议，分时间段来学习网页设计、网站建设及网站推广优化这三个方面！

1、你要懂得网页设计的架构，排版，设计的合理性！

2、你要实践前端程序与后端程序开发的代码契合度（统一规范，代码规范，命名合理，该注释就注释等）！

3、你要明白你做出的网站，适不适合做网站推广优化，因为网站建设的目的就是为了盈利，而网站推广优化就是一个盈利的方向！所以前期建站，不管是设计还是代码开发这一块都要考虑到后期的网站推广优化！

最后，希望我的文章能给你带来帮助，同时也希望你能找准自己的方向，并为之努力！

以上只是我这五年来的旅途征程！

九、什么建设是建设基础工程？

建筑基础工程一般包括土方工程、桩基工程、支护工程（含降水），以及一些检测项目，如桩基检测、基坑监测等。在目前行情下，基础工程费用占整栋高层建筑总费用的1/3左右，地质条件不好的话，占比还会更高。

比如说：在建住宅小区，建设初期必须将一些基础设施条件完善；小区的路、水、电、排水系统和管网系统等基础设施；而针对建筑主体就以基础的建设条件加以完善；地基建设、工程设施建设等；对于市政工程所要做的工作就更多了，也更为复杂。

十、银行如何建设企业级数据库基础逻辑数据模型？

前言:逻辑数据模型LDM是一种图形化的展现方式，一般采用面向对象的设计方法，有效组织来源多样的各种业务数据，使用统一的逻辑语言描述业务。

借助相对抽象、逻辑统一且结构稳健的结构，实现数据仓库系统所要求的数据存储目标，支持大量的分析应用，是实现业务智能的重要基础，同时也是数据管理分析的工具和交流的有效手段。 需要强调的是，数据仓库逻辑数据模型特指数据仓库系统的核心基础模型，在搭建企业级数据仓库系统时，需要充分了解和分析种前台业务处理系统和应用，在此基础上进行有效的重组和整合，为各种分析应用(如客户关系管理、风险管理等)提供单一的、整合的数据基础，保证全行不同业务部门从不同的视角都可以使用统一的数据实现各自的分析需求。

——担负这种数据重组和整合任务的数据模型称为数据仓库系统的“基础逻辑数据模型”。

基础逻辑数据模型建设好之后，银行可根据不同的分析应用需要(如客户关系管理、绩效考核、风险管理等)，根据应用产品和功能设计不同的分析应用模型，包含具体的、特定的分析逻辑，往往这种模型中都含有较多加工处理的成分。

——这种为实现特定用途而设计的数据模型称为数据仓库系统的“应用数据模型”。

因此，不夸张地说核心基础数据模型建设的成败性会影响到整个数据仓库系统的建设乃至后续各种分析应用，应引起银行科技建设和业务分析人员的高度重视。 本文尝试从银行建设基础逻辑数据模型的角度出发，分析、探讨建设过程中应该考虑的主要因素、建设的方法以及注意的问题。 一、整体规划、明确目标、合理定位 银行建设数据仓库系统时应充分明确建设目标，核心的逻辑数据模型是对银行业务的高度抽象、能够提供对关键业务数据的组织和整理，建立一套完整、统一、规范的标准，以便进行各类分析。一个好的核心基础数据数据模型应该满足以下条件: 概念上:具有高度抽象的、中性的、可共享的的概念，可有效、全面、完整地适应与涵盖银行现有的业务范畴以及数据范围;不针对某个特别的应用而设计; 结构上:应是稳定的、灵活的、可扩展的;能以满足第三范式的方法构建模型，存放最详尽的数据，保证足够的灵活性，适应复杂的实际业务情况，在业务发生变化或者新增数据源时易于扩展;核心结构在很长时间内应保持稳定性，便于回答不断产生、不断变化且无法预先定义的业务问题; 表现形式:应是规范的，易懂的;包括各类命名规范，业务规则定义，度量方式等。

使用统一的业务语言进行模型设计，易于业务人员的理解和使用;也有利于IT部门和业务部门人员的沟通; 数据仓库系统的建设目的和方法不同于传统业务系统，其开发建设方式也有所不同，它的建设绝不是一蹴而就的事情，不能期望一朝一夕就可以全部完成，比较成熟的建设步骤应该是分阶段实施，逐步进行完善和增强因此作为项目起步的LDM建设对于规范和推动整个数据仓库系统的建设都将起到一个很好的促进。

整个建设过程最关键的阶段就是项目的最初阶段，应将工作重心放在搭建模型框架、建立模型设计思想和培养模型设计人员三个方面。 明确了建设目标，具体实施应该如何开展呢? 二、审慎选择、量体裁衣、度身定做 银行在明确建设目标之后，如何选择具体的实施策略、制定设计的阶段和步骤呢?常见的主要有以下两种: 第一种:自主研发:银行根据以往的业务经验提炼本行业务的关键主题;再设计出本行的概念模型;然后通过具体的业务反复论证，同时考虑将来的分析需求进行基础逻辑数据模型的详细设计。

这种方法可以快速启动，完全依托本行的业务元素和规则，使用行内技术人员和业务人员比较熟悉的语言进行模型的设计，具有很好的适用性。

但是整个建设周期比较长，同时往往由于经验不足等原因给项目带来一些不可控的风险，由于参与人员经验的不足，不能够站在全行的高度，从管理分析的角度去理解所有的业务以及相应的数据，造成一些局限性。 第二种:依托业成熟产品进行客户化:银行研究不同的业界模型产品，从中选择一个作为蓝本，结合本行的业务数据和应用系统进行具体的定制化。 这种方法的建设周期短、风险小，同时也能够很好地借鉴成熟的逻辑数据模型中蕴涵的经营管理理念。但是银行需要研究和比较多个业界流行的逻辑数据模型，熟悉各自的设计思想和理念，并从中挑选一个适合本行的模型产品进行客户化。 从国际、国内商业银行建设数据仓库系统的经验和案例来看，为了保证项目的成功实施，避免和控制项目风险，他们几乎都选择了第二种方法:客户化。那银行在面对众多逻辑数据模型产品进行选择的过程中主要应该都关注一些什么样的内容呢? 产品层面: 覆盖范围:模型产品应能够适合、涵盖银行的所有业务范围，可以在单一模型中能支撑金零售银行、公司业务、保险、信用卡、经纪、证券和电子商务等，满足未来混业经营的需要; 对业务发展的适应性:模型产品应有高度的概括和归纳，既满足范式化要求，又具有足够的灵活性，在扩展业务、新增品种或改变规则时，模型通过简单的调整和扩展即可适应; 对应用的支撑和扩充:模型产品不应偏向某个部门或某些专业的特定应用，要能够支持绩效管理、客户关系管理、资产负债管理、资金财务管理、风险管理等应用，并与国际金融业完全接轨，从数据接口层面支撑业界监管需要; 模型的开放性:模型产品应有清晰、严谨的模型架构，满足模块化和结构化的设计要求，真正实现数据一次导入，多次使用; 转化成物理数据模型的方便性:LDM设计完成，进行一些物理化的定义之后就可以直接利用建模工具平滑地完成物理模型设计。 服务层面: 客户化方法与能力:逻辑数据模型必须有经过实际项目验证过的客户化方法论做指导，明确严格的工作步骤、流程、任务分配，并提供必要模板; 业绩经验与表现:应具有国际化大型(特别是国内)商业银行相关项目和领域的成功实施案例;在行业内具有良好的信誉和业绩; 全球支持能力:全球专职研发团队——各国家地区的具体实施团队;高级建模顾问——高级金融行业顾问; 不难看出，上述这些考核的方面都是和将来的实施密切相关的。的确，一个成熟的优秀的模型产品，如果没有得到成功的实施，最终也不能为银行创造效益。下一部分主要讨论在实施过程中的关键因素。 三、关键成功因素 (1)参与人员的业务经验 LDM的设计和实施不是一个纯粹的技术问题，需要参与人员具有较高的银行业务修养和素质，设计人员应能够凭借丰富的业务经验和知识，将散落在各种不同业务系统以及日常经营管理中的各种数据元素进行高度的抽象和概况，形成本行的几个主题域(如当事人、协议、产品、事件等)，用以清晰地表达业务逻辑和关系。同时，他们也必须时刻以目标(建设数据仓库系统)为导向，有选择地从前台业务系统中抽取相关的数据信息进行映射。 (2)设计团队的沟通机制 逻辑数据模型的设计过程本身就是一个不断发现问题、解决问题的过程，不可能某一个人就能够掌握庞杂银行业务中的点点滴滴，因此需要整个项目团队的密切配合。每个设计人员都必应具有良好的学习沟通能力，能够对建模工作达成共识，根据所定义的结构，将具体的业务数据映射到模型中，同时进行一些修改和校正。 (3)银行内部IT管理的水平 LDM设计过程中很大量的工作都是对现有业务系统的分析，包括对系统架构和功能的梳理、业务规则和关键业务元素的提炼、系统之间的逻辑关系等，并结合样本数据初步了解数据质量。如果没有一套有效的管理模式和有力的技术支持，如果没有现有业务系统的完备资料;如果没有快速问题反馈和解决机制，LDM的建设只能是空谈，因此这给银行内部IT管理水平提出了很高的要求。 (4)模型的管理和维护 在LDM整个建设周期内还应高度重视维护和管理工作，必需有严格的建模技术规范做指导和约束，包括命名、描述、版本控制等。随着时间的推移和项目建设阶段和目标的变化，为了使建成的基础数据模型具有持续的生命力，应在建设的所有阶段把涉及的建模规范内容文档化并强制执行;在人员发生变动时规定新参与人员应严格遵守这些规范，不能另行编制，保证前后的一致性。 总结: 尽管LDM仅仅是一个逻辑的概念，数据仓库系统需要在逻辑数据模型的指导下，进行真正的物理实施，将把分散在不同平台、以不同方式组织的各种业务数据以及部分外部信息经过清洗和转化，在保证数据一致性、准确性和实效性的前提下，开发各种应用，奠定实现银行商业智能的重要基础。 但是可以看到，通过数据仓库系统逻辑数据模型的设计，将有利于对银行现有业务过程的全局认识和系统把握，同时还能够从整体上对全行使用的操作型业务系统进行回顾，从而提供改造和完善的建议，最终探索出一条符合银行自身业务实际发展要求的分析型应用系统的道路，为数据仓库系统的建设奠定坚实的基础。