31页PPT大数据平台解决方案

1。大数据解决方案包括多个应用程序，例如应用程序1，应用程序2，应用程序3和直到应用N。您可以在平台技术框架下的“构建块”方法中调用平台功能和一般业务组件，以快速响应业务需求。

2. The , , and , , -, , , open , , deep , and , and , logs and , and , and , , , data and , data , , ,可视化，数据资产等。

3。它具有一个PAAS平台，可以智能地将数据传输到智能，提供统一的数据访问，基本组件，基于交易和分析服务的开发和操作框架，并且该应用程序基于云平台，以实现快速且灵活的构造。

4。云资源池采用灵活的集装箱部署来实现“云边缘”的统一协作，并具有自组织，可定义，计划，高安全性和标准的开放资源协作能力，涵盖云资源（计算），网络资源（连接），IDC （存储）等。

例如，在实际应用程序中，某个企业迅速构建了一个应用程序系统，该应用程序通过调用平台的一般业务组件来满足其自己的业务需求；例如，PAAS平台为金融行业中面向交易的业务提供了有效稳定的数据访问和处理功能。

以下是图片核心内容的汇编：

大数据产品体系结构涵盖了多个方面，包括数据收集（实时获取，离线获取，结构化数据收集，非结构化数据收集），数据处理，数据分析，数据存储（HIVE，关系数据库，内存数据库，其他数据库，其他数据库）。它涉及数据安全性，包括权限管理，安全访问，数据加密和解密，数据分级和日志审核。它通过API，SDK，JDBC/ODBC，微服务以及数据治理和智能调度（包括数据标准）进行了共享和打开服务。包括人工智能方面，例如模型算法库，机器学习，视觉建模，任务释放和数据质量。它具有与任务计划相关的功能，例如任务管理，任务监视，数据映射，任务关联和数据资产。它具有统一的身份验证功能。例如，在一家电子商务公司中，用户行为数据是通过实时收集和离线收集获得的，Hive用于存储和分析，并且用户的信息安全由严格的数据安全措施保证；例如，在金融领域，模型算法库和机器学习用于风险预测，并通过统一的身份验证确保系统访问。

数据采集​​产品的技术架构包括可视化，自定义工作流程，任务计划，任务监视和资源监视等功能。支持多个数据源的收集，例如文本类，关系数据库（，SQL等），数据库，本地文件，消息队列（等），协议类等。采集框架通过消息队列，流流处理和实时计算实现实时数据采集，并实现批处理数据批准。在数据存储方面，它提供了主流关系数据库和HDFS分布的多冗余存储，并支持动态缩放。在可视化方面，它提供了可配置的数据源组件，处理组件和终端组件。用户可以自定义工作流以实现收购任务，并为用户提供任务监视以查看工作流执行，并为管理员控制系统资源的资源监视。

1。人工智能技术架构的组成部分

数据安全和保护：包括数据隐私，安全开发和控制，日志审核等。

功能开放性和服务：涵盖服务显示，自动部署，版本控制等。

应用和可视化：有图像/视频，NLP，语音等等应用程序以及报告显示，视觉监视等。

模型和数据管理：涉及完整的生命周期管理，例如模型存储，预处理，更新和评估。

开发工具和框架：例如

基础架构和资源管理：包括计算资源（CPU，GPU等），容器，资源隔离等。

2。人工智能平台的功能

数据资产管理功能：在其整个生命周期中管理数据，模型，样本和功能。

多库的兼容性：支持主流算法库，支持多种开发语言，并可以构建模型并集成算法。

完整的AI算法开发功能：提供多框架支持，提供从模型开发，培训到部署的完整服务。

AI应用程序构建功能：它在视频，NLP和语言的三个主要领域中具有成熟的应用程序，并且可以基于业务构建AI应用程序。

打开的平台功能：支持平台服务，应用程序和模型的开放性，并灵活地与第三方平台连接。

开发管理和控制功能：实现模型开发的完整过程管理和日志审核。

例如，在智能客户服务领域，人工智能平台的多价值库兼容性功能用于整合语音识别和NLP技术以实现有效的客户服务；在制造业中，质量检测模型经过不断优化，并通过模型的整个生命周期管理来提高产品质量。

1。数据安全中心的总体介绍

IDSC（数据）旨在为用户提供从业务运营到核心数据的全方位安全保证，并具有在整个生命周期内管理和控制安全性的能力。可以根据实际需求灵活组合其每个功能模块。 2。输出安全

访问终端分配视图：直观地显示访问终端的分布。数据输出管理：有效管理和控制数据输出。统一身份验证API：提供统一的身份验证接口。数据权限视图：清楚地提出了数据的许可分配。安全操作管理：针对管理团队，实现领导驾驶舱的效果，并帮助管理团队充分控制安全状况。异常风险概述：总结并显示异常风险情况。安全审核管理：为技术操作和维护人员和安全管理人员提供支持。

3。与数据安全产品的使用有关

应用程序系统：涉及应用系统的安全管理。集群帐户摘要：集群帐户的总体查看和管理。动态网络拓扑图：实时反映网络拓扑结构。集群资源摘要：完全掌握群集资源的状态。服务器操作和维护报告：提供有关服务器操作和维护的相关报告。数据额定视图：定义数据的额定值。分类的日志检索：包括聚合级别和详细级别。总级别提供了摘要结论报告，详细级别用于安全事件回溯并提供详细的数据。

4。功能模块

操作监视：服务器部署列表：显示服务器部署状态。

5。输入安全

收集终端IP黑色和白色列表：通过设置黑白列表来控制对采集终端的访问。数据加密功能套件：确保数据的加密处理。自动识别敏感数据AP：自动识别敏感数据。工作调度监视警报：监视和警告作业计划。

6。数据源

组件日志：包括组件的日志，例如Hive，Yarn，HDFS。应用程序系统日志：从应用程序系统记录。积极打印日志：积极生成的日志。根据规格自动收集日志：根据法规自动收集日志。无埋点类型：使用无埋入点的方法获取相关数据。堡垒，日志，FTP等：封面日志和其他相关数据源由，FTP等生成。

7。安全操作管理特征

与领导座舱类似，主要提供管理，提供了对安全情况的全面看法。它可以根据人员的职位和级别来分配功能模块的访问权限，以实现精致的许可管理。

8。安全审核管理功能

专注于技术操作和维护人员和安全管理人员。聚合级分类对数检索可以提供摘要结论报告，以帮助快速理解整体情况。详细的分类日志检索主要用于回溯安全事件，该事件可以提供详细的数据，从而有助于深入分析和跟踪问题。

例如，在一家大型电子商务公司中，数据安全中心可以通过收集终端IP黑色和白色列表有效地限制非法外部访问；使用分类日志检索功能快速定位和解决系统故障；管理级别通过安全操作管理模块及时调整安全策略，以确保业务的平稳运营。

1。关键能力概述

多租户管理：实现多个租户（例如帐户1，帐户2，帐户3）和多个用户（例如用户1到用户4）的有效管理。

数据加密和解密：使用多种加密算法，例如MD5（不可逆），DES，AES等来加密和保护数据。

数据沙盒：基于三个计数模型，它为平台用户提供“一对一，一对一的注册，一对一的授权和一对一的控制”服务。

2。数据沙箱

基于容器技术，为用户提供了数据研究工具集，包括人工智能组件，模型库组件等，并获取用于培训模型的示例数据以获得研发结果。

3。加密脱敏

API调用：安全管理系统均匀地提供了接口，并且在处理数据的过程中，收集和核心处理系统执行功能呼叫。

资源权限：将CPU，内存，存储和其他资源映射到帐户，并通过帐户区分和管理计算资源与存储资源。

数据权限：将存储在大数据平台上的数据资源映射到帐户中，并统一控制用户的查询和数据使用。

4。数据恢复

数据恢复必须通过应用程序要求批准，并通过拨打安全系统提供的SDK或UDF功能来由Core系统或基本功能系统执行。

V.生产环境

将受过训练的成熟模型发布到生产环境中，并致电完整的数据资源。用户无权查看生产数据，只能获得计算结果。

例如，在金融行业中，多租户管理可以为不同的金融机构提供独立且安全的数据空间；通过数据加密和解密确保客户交易数据的机密性；使用数据沙箱为具有安全的实验环境提供数据分析师；在资源和数据许可管理中，严格控制不同用户和机构对资源和数据的访问和使用，以确保合规性和安全性；在数据恢复方面，严格的批准流程可以防止疏远和滥用数据；生产环境中的模型应用程序可以在保护数据时为用户提供有价值的计算结果。

基于小组数据资产控制的数据治理施工计划

1。整体计划和组织结构

蓝图计划的目的是统一对集团数据资产的管理和控制。进行一致的顶级设计，包括成立一个转型委员会，负责小组管理和授权以及建立协作机制。管理评估方法是每月报告季度评估以及项目评估。

2。业务和服务范围

数字服务方案包括业务分析，风险管理，信息披露，组织激励措施等。由方案驱动，创建一个BI产品，实现数据业务贡献并专注于业务满意度。

3。数据管理和操作

全域数据管理包括数据集成，标准化，存储和计算等，并强调组织保证。项目建立和审计工作由转型办公室负责。通过评估资源利用，响应时间和事故率等指标，追求服务中数据的一致性，可用性，易用性和安全性以及数据管理和服务的有效性。

例如，在实际操作中，顶级设计指出了数据管理的方向，并在数据服务的帮助下优化了各种业务方案，而严格的数据管理和评估则确保了数据资产的有效且安全的利用。

需求图片：小组管理和小组数据授权（1/3）

在多域和多管理空间体系结构下，该小组可以集成各方的资源并建立统一的数据资产。这意味着可以收敛和集成来自不同字段和不同管理空间的数据。例如，子公司A的业务数据和子公司B的用户数据可以在统一框架下进行标准化。这样，消除了数据孤岛，并实现数据共享和循环。这将为整个小组的决策提供全面，准确的数据支持，并授权业务创新和优化。无论是市场扩展，产品研究和开发还是运营管理，它都可以在统一数据资产的帮助下提高效率和竞争力。

1。总体框架和领先部门

证明了数据组织的设计结构，涵盖了公司的管理，新成立的数据组织，业务部门和数据管理部门等。很明显，数据工作实际上是由数据策略办公室领导的。

2。公司管理和数据战略委员会的职能

公司的管理层根据数据策略办公室的建议确定年度数据战略目标，进行数据实施项目的审查和签名，并促进与内部数据策略相关的协作工作。数据战略委员会领导数据策略，组织决策会议，对战略决议进行可行性评估，促进数据创新项目，组织内部数据培训和促进，还负责制定和管理驾驶舱和BI模型/算法等。

3。每个特定部门的职责和相关机制

业务部有一个数据负责人参加与数据相关的工作。数据管理部门包括数据操作组，数据资产组和数据安全组。

已经建立了一系列规格和机制，例如数据开发规格，信息更改规范，信息审核机制，数据安全审核机制等，以确保数据管理的标准化，效率和安全性。

主数据管理平台体系结构

大数据湖综合运营管理建设计划

更多的企业数据将进入数据湖，并且将继续集成了来自传统系统的数据和传感器之类的新数据资源，并且数据筒仓将继续被打破。随着大数据分析能力的持续提高，人工智能的重要性已逐渐提高。当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，以创建可以独立理解，学习，预测，适应甚至独立运行的系统。

大数据湖存储容量计划 - 统一标准/分区存储

为整个小组制定统一的数据标准，采用域分类的数据输入策略来构建分区数据存储和计算能力，例如生产，本机，集成/应用和特殊区域，并实现数据进入湖泊的目的，并以本地和按需使用的方式进入湖泊，并为全国提供1+31个省份的应用程序数据服务能力，以刺激智能的生产，并专注于智能产品。

大数据湖本地数据区计划 - 本地湖入口/分类存储/按需使用

为了根据需要将本地分类存储使用到湖中，本地分类存储将本机数据存储在周期中，为云公司，集团ODS和省级大数据平台提供本地数据共享服务，并为湖中集成的数据领域和应用数据领域提供本地数据服务。

为了根据需要将本地分类存储使用到湖中，本地分类存储将本机数据存储在周期中，为云公司，集团ODS和省级大数据平台提供本地数据共享服务，并为湖中集成的数据领域和应用数据领域提供本地数据服务。

大数据湖综合数据区计划 - 构建公司级核心实体相关视图

集成数据区域完成了数据清洁，编码和转换，实体对齐，并构建企业级核心实体协会的视图，为应用程序区域提供集成的数据服务。集成数据领域维持数据的原子粒度，不会汇总数据，也不会影响业务领域业务指标的处理。

大数据湖应用数据区计划 - 面向申请的自卫数据区域

Big Data Lake为业务应用程序方案提供了数据存储，数据计算，数据服务和数据应用程序访问功能的应用程序区域。用户可以自己获取数据，并为特定的应用程序方案完成数据处理； Big Data Lake为特殊领域提供了应用和监视管理，以确保特殊领域的健康和宝贵的运营。

基于大数据湖的生态圈建筑模型

指导湖中的生态圈的指导原则

建立生态圈到湖的想法和步骤

空间限制，添加到[智能解决方案库]行星并搜索“数据治理”标签以获取信息的完整版本。

图书馆的相关信息列表：