對于企業來說，利用大數據技術建立綜合數據分析平臺有利于企業內的管理人員更好地掌握企業的實際情況，**控制企業的經營成本，提高企業的經濟效益，同時**提高企業的管理水平，對企業的發展有非常積極的促進作用。所以，現階段必須要合理利用大數據技術，結合企業的經營模式和發展情況，建立綜合數據分析平臺，進而為企業的發展提供更加準確的數據信息。



　　01大數據技術概述



　　大數據技術主要指的是結合預測分析、統計分析、數據分析、人工智能、計算機技術以及語言處理等技術于一身的現代化技術。在大數據技術體系中，共包括基礎架構、數據的采集與基本處理、數據的儲存、數據的計算和分析以及數據展現5個方面。利用大數據技術為企業建立綜合性的數據分析平臺，能夠為企業的發展奠定良好的基礎，使企業的各項運轉項目和管理工作更加可視化。



　　大數據技術的技術體系



　　1.1、基礎架構：與計算平臺、網絡技術、云儲存、虛擬化技術、資源監控技術。



　　1.2、數據的采集與基本處理：ETL工具、數據智能感知技術、網路爬蟲。



　　1.3、數據的儲存：NoSQL技術、分布式文件系統、關系型數據庫、關系型數據庫和非關系型數據庫的融合、內存數據庫。



　　1.4、數據的計算和分析：數據預測和挖掘、數據查詢與分析、BI商業智能、圖譜處理。



　　1.5、數據的展現：可視化工具、圖形與報表、現實技術



　　02企業綜合數據分析平臺發展現狀



　　現階段，隨著經濟的快速發展，企業得到了深入創新與改革，也使企業內部涉及的信息數據越來越多，且種類越來越豐富。但是，結合目前企業的實際情況進行分析，因為管理觀念的影響，無法對企業中具有的數據信息進行**監督與管理，且也不具備科學化的驗證機制，很難快速完成信息的共享與交換。



　　同時，因為企業中有很多信息孤島的情況，導致數據分析工作很難深入實際進行。此外，因為企業內缺乏**的數據分析平臺，很多信息沒有得到充分利用，使得這部分數據無法充分發揮價值現。



　　目前，由于企業的不斷發展，對數據信息的處理提出了更高要求。但是，企業中的數據量非常大，而且經常存在數據缺失、數據不一致、數據異常以及數據重復等問題，進一步加大了數據處理的難度，不利于企業數據管理工作的開展。所以，企業應該積極轉變觀念，合理利用大數據技術建立更加現代化、完善化的綜合數據分析平臺，從而為企業數據信息的**利用奠定良好的基礎。



　　03基于大數據技術的企業綜合數據分析平臺設計



　　3.1總體架構



　　大數據技術支持下的企業綜合數據分析平臺的總體架構設計主要包括3個主要平臺，分別為平臺服務層、數據服務層以及應用服務層。



　　首先，平臺服務層(laas、PaaS)。設計時主要包括PaaS和IaaS兩部分平臺管理。PaaS的主要作用是能為之提供大數據中間件服務和通用中間件服務;IaaS能夠在云服務的基礎上提供儲存服務、計算服務以及網絡服務。



　　其次，數據服務層(Dass)。它主要包括專業數據的整合與加工、公共數據的整合與加工、數據交換、計算分析及數據支撐五個方面。專業數據的整合與加工的主要作用是為企業下一步需要實現的項目進行專門的數據管理;公共數據的整合與加工，主要是在完成企業的常規數據處理后，按照實際業務的需求進行二次數據處理，從而為后續工作的開展提供更加確切的保障;數據交換主要指的是為源數據庫進行數據的實時采集、批量采集、加密處理等，整個數據采集工作需要在平臺內完成;計算分析的主要作用是要**實現爬蟲服務、數據挖掘管理、ETL管理等;數據支撐則可以實現數據的標準化管理、質量管理和安全功能管理等，通過數據的支撐，使之為平臺工作的開展提供更加**的數據，**提升企業的監控范圍，確保企業的安全、穩定、**運行。



　　**，應用服務層(Saas)。根據企業對綜合數據平臺的需求，通過應用服務層能夠基本上實現對企業實際運行情況的分析，滿足平臺后續工作開展的需求，同時為平臺的**利用提供統一化的管理功能。



　　3.2數據架構



　　數據架構主要指的是對數據進行組織，確保數據信息能夠滿足系統需求。這是企業進行數據分析的基礎性框架，同時通過數據架構也可以提高數據分析平臺的靈活性，為后續工作的開展提供有利條件。



　　數據架構設計主要包括基礎區、緩沖區、標簽區、貼源數據區、集市區、歷史庫存區、應用區、索引區以及非機構化區九大數據區。緩沖區的主要作用是加載數據，一般情況下由數據庫對象和數據文獻構成。貼源數據區的主要目的是保留源系統內的數據，確保其能符合監管與審計的要求，同時也可以對比較簡單化的報表進行加工與處理，提高應用的時效性，也可以完成數據的核對，并保留原始數據，從而為后續數據的整合提供便利的基礎條件。



　　基礎區域是數據分析平臺的核心部分，可以實現物理區域的主題建模。利用標簽區能夠更加精準地標識一些數據。集市區主要集中在應用區域和基礎區域之間，具有橋梁作用。應用區域主要指的是數據分析平臺具有的對外功能。通過非結構化數據區可以處理非結構化的數據，形成集中管理。歷史數據區能夠長久保存歷史數據，實現數據的查詢與計算。索引區完成對數據的搜索。



　　3.3應用架構



　　結合功能性進行分析，大數據技術下綜合數據平臺中的應用架構主要分為4種類型，分別為門戶、數據應用、數據源以及數據倉庫。門戶的作用是信息和應用的具體集成，屬于大數據平臺的入口。數據應用的主要作用是更好地解決企業所具有的相關問題，也是大數據綜合數據分析平臺設計的目標。通過數據源則能夠將數據準確介入。數據倉庫的主要作用是整合企業內部與外部的數據，從而為平臺的后續工作提供數據方面的支持。



　　3.4物理架構



　　物理架構的主要作用是將平臺分成內平臺與外平臺兩種，實現兩個平臺之間的數據交換，而后對數據進行更加**的分析，并利用圖片、視頻以及Excel等文件的形式完成儲存。



　　3.5安全架構



　　因為大量風險因素的影響，易出現信息數據泄漏的情況，不僅影響數據分析的結果，而且可能影響企業的發展。所以，應該設計安全架構，重點保護平臺的軟件、硬件以及數據，確保數據的安全，避免數據因為惡意或者偶然的原因被泄漏、更改或者破壞。實際設計時，可以利用IT基礎完成安全設計，控制平臺系統的應用流程，提高平臺應用的可靠性與穩定性。



　　04大數據技術下企業綜合數據分析平臺的實現



　　4.1數據質量管理



　　利用綜合數據平臺能夠儲存大量的數據，如企業內的財務信息、人力資源信息、項目信息等，以更好地完成數據的過濾、交換和儲存，妥善處理各種異常現象，**清理企業數據的項口徑，并進一步強化運行與監控，完成數據的融合，形成完善的數據匯總體系，從而**提高數據的質量管理效果。



　　4.2更新對比功能



　　企業在應用綜合數據平臺時，先利用企業所具有的基礎信息交換平臺將信息匯入總交換中心，從而將工商企業作為基準完成一致性的對比。對比完成后，將實際對比結果原路返回給數據平臺，**將這些信息妥善儲存在企業信息數據庫中。



　　4.3數據挖掘分析



　　通過不斷完善與梳理信息資源目錄，形成集采集、管理、貢獻以及使用于一身的能夠支持企業內各類業務正常運轉的信息體系，充分實現大數據技術對數據信息的挖掘功能。同時，利用計算機技術**分析平臺內的數據，而后結合多維度、跨媒體之間的關聯關系建立推理模型。



　　4.4更新監測功能



　　利用綜合數據分析平臺對企業中各種類型的數據信息進行挖掘與分析，并深入把握各個數據信息之間的關聯，從而實現動態化的監測，及時找出存在的問題，并快速做出預警與分析，以促進企業的穩定發展。



　　基于大數據技術的綜合數據分析平臺.中琛魔方大數據（www.zcmorefun.com）表示為了能夠更好地促進企業的發展，企業致力于研發綜合性的數據分析平臺，合理應用大數據技術，從而對企業內涉及的數據信息進行深入分析，為企業的發展奠定堅實基礎，不斷提高平臺的應用范圍與程度，優化平臺的工作效率，以促進企業的長遠發展。