大家好，相信到目前为止很多朋友对于大数据平台是什么和数据平台是什么软件不太懂，不知道是什么意思？那么今天就由我来为大家分享大数据平台是什么相关的知识点，文章篇幅可能较长，大家耐心阅读，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

1什么是旅游大数据平台

想要知道什么是旅游大数据平台，就得先清楚旅游大数据平台有哪些构成？

旅游是一个行业属性，决定了我们需要去关注哪些指标；

大数据平台是一个技术层面的架构，决定了你能以什么样的速度处理多大的数据，最后以何种方式去呈现。

所以以下我从这两个方面分别来阐述：

一、大数据平台

大数据平台的整体架构如下图

从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：

业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。当然你还可以通过一些公开的数据源或者爬虫去获取一些外部数据，来弥补你自身数据不足的现状。

数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。此处的Kettle只是ETL的其中一种。

数据存储：指的就是数据仓库的建设了，此处相对复杂，我不再赘述，大家可以详细看下图中『数据仓库层』这部分。

数据共享层：表示在数据仓库与业务系统间提供数据共享服务。不论是Web Service，还是Web API ，都代表的是一种数据间的连接方式。

数据分析层：分析函数这部分大家都能理解，就是数学上的各种公式，比如聚类分析、回归分析等等。

列存储使得磁盘的每个Page仅仅存储来自单列的值，而不是整行的值。因此，压缩算法会更加高效，因为它们能够作用于同类型的数据。再说的简单点，可以减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用。

而分布式计算能够把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

整体上来说，通过这两种技术，可以大幅度提高数据分析的效率。

而Yonghong MPP应该是目前做列存储和分布式更好的产品。

数据展现：分析的结果通过什么样的形式去呈现，说白了就是数据可视化的工作。这部分推荐用敏捷BI类的产品，区别于传统BI，它能通过简单拖拽的方式就生成报表，比较节省时间，学习成本相对较低。国内的敏捷BI中，个人用户推荐Tableau，企业级需求推荐Yonghong BI 。

数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。当然也有C/S架构，通过客户端去查看。相对来说，B/S架构会比较便捷，更适合现在很多人用手机办公的需求，打开个网页就能看到数据。

二、旅 *** 业应该关注哪些指标？

我以一个省的旅游数据为例：

可以分析的指标有：

省旅游收入分析（包括收入金额、增长率、与全国收入增长率对比）

省内旅游情况分析（包括星级饭店总数、国内游客数、入境游客数、入境过夜游客、游客消费水平、旅行社数、旅游从业人员等）

入境游客量分析（国外游客数、港澳同胞数、台湾同胞数、及其对应的增长率）

旅游收入分析（商品销售、长途交通、住宿、景点门票、餐饮、邮电通讯）

***分析（按客房数的多少可以分析出现阶段适合发展的***形式，是连锁***还是民宿更合适）

综合以上分析，就可以得出该省下一阶段在旅游方面应该去重点关注的地方，给规划提供判断依据。

所以旅游大数据平台，大数据平台是基础，而具体的指标可以决定应用价值。

2大数据平台的目的和意义，其主要内容和能达到的经济利益和社会效益是什么？

大数据平台：是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。

大数据平台的功能：

1、容纳海量数据

2、速度快

3、兼容传统工具

4、利用Hadoop

5、为数据科学家提供支持

6、提供数据分析功能

3大数据服务平台是什么?

大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。

计算机俗称电脑，是一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。

可分为超级计算机、工业控制计算机、 *** 计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机、神经 *** 计算机。蛋白质计算机等。

4大数据服务平台是什么意思

现今社会每时每刻都在产生数据，企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，我们身边处处都有大数据。而大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务，国外如Amazon，Oracle，IBM，Microsoft...国内如华为，商理事等公司都是该服务的践行者。

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5大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。

2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：

业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。

说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。

数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：

现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？

增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？

以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。

先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。

公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。

3、如何搭建大数据平台

建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。

涉及到：

技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？

团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？

对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。

商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。

数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：

开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建

数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题

数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向

数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化

数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据***效率

主要特点有：

1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。

2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线实时任务开发。

3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。

4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

6大数据分析平台究竟是什么?

在搭建数据剖析渠道之前，要先清晰事务需求场景以及用户的需求，经过大数据剖析渠道，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，清晰基于场景事务需求的数据渠道要具备的基本的功用，从下至上可分为四个层次：

数据收集层：底层就是各种数据源，主要是对企业底层数据的收集和解析，将零散的数据整合起来，包含企业的核心事务数据、用户数据、日志数据、集团数据等等，一般有传统的ETL离线收集和实时收集两种方式

数据贮存和处理层：有了数据底层的数据，然后依据需求和场景的不同进行数据预处理，贮存到一个合适的持久化贮存层中。

数据剖析层：这里就要用到BI剖析体系。

数据使用层：依据事务需求不同划分出不同类别的使用，主要是对最终的数据进行展现和可视化。

总结来说，企业对数据、功率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的渠道，企业构建大数据渠道，归根到底是构建企业的数据财物运营中心，发挥数据的价值，支撑企业的发展。

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