大数据平台技术分析

2021-04-04李晓晴

信息记录材料 2021年1期

李晓晴

（天津现代职业技术学院天津 300350）

1 引言

数据分析在当今社会对任何企业来说都是十分关键的，是激发内部活力和提高竞争力的有效途径，企业想要取得大跨度的发展，并取得理想的成绩，少不了科技的支撑，而大数据平台就是重要的武器。大数据技术是建立在传统数据分析的基础上，并为决策提供依据。因此，掌握大数据平台搭建的关键技术显得十分必要。

2 大数据技术的综合概述

截至目前，大数据技术取得了较快的发展，逐渐渗透到了各个行业和领域，并在各行各业的发展中占据主导地位，例如：在交通领域中充分运用大数据技术可以对未来的交通变化趋势进行预测，通过预测分析得出相应结论，为今后的交通状况改善和优化提供优化方案，同时还可以帮助交通部门增强对交通的实际把控能力，提升工作质量，可以有效改善交通拥堵的问题，提供更多的高品质和人性化服务。再例如：将大数据技术应用到电信运营领域中，可以进一步提高电信部门的服务质量，因为电信企业涉及到的数据比较多，像客户信息数据、交易数据以及其他数据，对这些数据进行深入研究和分析，可以实现资源的合理整合和优化配置，将资源优势发挥到最大，掌握数据信息背后的真实含义。通过数据分析，可以深挖企业的潜在资源，将企业的业务发展推向全新的高度，营造更为宽广的空间。结合目前的情况可以得出这样的结论，如果缺乏与大数据相关的创新能力，那么企业将无法实现产品创新，不能继续发展业务，这种情况无论是针对哪一类企业来说都是致命的，将会阻碍企业走出困境和寻求突破。通过大数据可以较好还原客户使用场景，并且以此作为前提构建客户全景视图，完成客户的深度洞察，得出相应的数据分析结果后，帮助客户找到适合自己的产品，在提升服务质量的同时，销售渠道也得到了扩展。

3 大数据平台搭建的关键技术

在新时期，大数据平台的作用日渐凸显，越来越受到各领域和各行业的重视，通过大数据技术可以完成运营平台的构建，并且完善搭建模型，运用相关技术可以实现用户浏览的追踪和及时反馈，从而对企业决策作出科学指导。因为在当今社会，数据信息对企业的生存和发展是十分重要的，企业在生产和经营活动中会形成大量的数据，将这些数据通过技术进行整合，并将其投入到数据平台中，可以成为决策的制定依据，可以将其应用到网络管理和企业运营管理等各个方面。

3.1 多源异构数据的管理技术

因为大数据分布通常是较为分散的，并且数据的处理量非常大且种类十分繁杂，数据处理难度较高，这给工作带来了不小的困难。基于这样的现状，大数据处理需要严格规范流程，并按照一定的顺序进行，即数据集成-抽取-转换，再到最后的数据修正。从当前情况来看，数据集成模型比较常见的，并且应用较多的是数据仓库技术，在企业数据集成中占据重要地位[1]。ETL 技术主要由三大模块构成，分别是数据抽取模块（Extract）；数据转换模块（Transform）；数据加载模块（Load）。数据抽取模块主要起到的是将目标数据源数据抽取出来，完成信息的有效筛选。数据转换的目的是将提取数据按照一定的标准和要求进行转换，将其转换成另外的形式，与此同时，对错误数据进行加工，纠正偏差数据。数据加载模块起到的是加载的作用，将转换所得数据通过加载将其添加到数据源系统中。针对大数据应用来说，数据集成是非常关键的一个环节，应该全方面考虑各项因素，结合现有技术完成数据集成。

3.2 数据处理技术

这里指的数据处理主要是针对复杂数据的处理，在当今社会，数据信息大量充斥，并且数据结构越来越复杂和多变，想要提炼出有效的信息，必须要掌握数据处理的关键技术，在经过整理、筛选之后，实现结构数据的合理优化。随着技术的革新和相关产业的发展，针对非结构化信息形成了一套行之有效的处理方法，经过处理后的信息能够得到较为完整的保存（在分布式系统中）[2]。具体方法如下：（1）采用分布式文件系统。利用分布式系统可以完成各类信息的存储，并将其储存到对应的物理存储点上，在完成信息的存储后可以进行统一的调度和管理，并向用户提供访问接口，通过这种方式可以突破原系统在诸多层面的限制。（2）完善分布式数据库。在如今大数据环境下，无论是信息的存储还是管理以及查询都有着较为严格的要求，随着科技的进步，分布式系统被高频率应用到了各个层面，例如：图像数据库等。（3）创建关系型数据库。随着社会的进步，结构性数据占据主要地位，在其应用中对数据的存储和处理十分关键，基于此，建立关系型数据库可以实现信息的高效运用[3]。

3.3 数据集成技术

除了上述技术外，数据集成也是十分重要的技术，因为大数据具有一定的分散性和复杂性特点，这些差异化特征会给数据管理和处理带来不小的难度。想要从根本上提升数据处理的水平，就要注重集成技术的应用，对数据信息进行专业化的集成管理，在此基础上不断完善大数据平台，将数据平台的优势完全发挥出来。数据集成作为数据平台搭建的关键技术，应该得到重视，因为其涉及到的数据类型较多，且管理难度大。所以，需要考虑多方面的因素，借助先进技术促进集成化发展。