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大数据融合数仓场景化解决方案

随着大数据和物联网技术的迅猛发展,数据进入爆炸式增长期,原有数据仓库处理分析的低扩展性、高扩展成本、单一数据格式、高时延,成为了客户挖掘数据金矿的阻力。如何构建一个全新的数据仓库分析平台,集高扩展性、低扩展成本、处理多种数据格式文件、低时延等特性,成为当下急需解决的问题。

  • 2021-03-26
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辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构,能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。

  • 2021-02-23
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58同城大数据实践方案

首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。

  • 2021-02-26
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微众银行的大数据平台建设方案

微众银行在建立之初,就已经明确了整套分布式自主可控架构方案的核心,即在核心交易系统上,从“两地三中心”的主备架构,发展到现在的“三地八中心、多中心多活”的架构,进一步将科技运营成本降低至3.5元每户每年。除了交易系统,在分析型系统领域上,微众银行也沿着自主可控的方向进行了尝试,最终探索研发了一套适合新一代银行的“高可靠、可扩展、低成本、高效率、智能化”的大数据平台方案。

  • 2021-03-20
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大数据技术架构规划方案

大数据管理的技术层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。在此篇方案里面都有涉及

  • 2021-02-17
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智能制造体系中的工业互联项目解决方案(34页 PPT)

“工业互联网”贯穿智能制造体系三个维度的各个环节 工业物联网: 1、位于智能制造系统架构生命周期的所有环节 2、实现系统层级的设备、控制、工厂、企业和协同五个层级,以及智能功能的互联互通; 3、工业物联网实现了OT与IT的融合的基础

  • 2021-04-14
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数字孪生城市研究报告

当前,以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球,物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字孪生技术应运而生,从制造业逐步 延伸拓展至城市空间,深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起,因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式,也是一个吸引高端智力资源共同参与,从局部应用到全局优化,持续迭代更新的城市级创新平台。

  • 2021-03-13
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大数据统计分析方法及其应用

以A商业银行基于信贷担保模式的小微企业信贷创新效果评价审计调查项目为例,审计A商业银行是否有效履行了社会责任,是否有效提升了A商业银行的信贷收入。依托A商业银行的大数据分析平台,运用描述性统计、关联分析、效率评价、回归分析等统计分析方法,探析大数据统计分析方法在商业银行内部审计中的应用。

  • 2021-03-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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