관광은 우리가 주목해야 할 지표를 결정하는 업계의 속성이다.
빅 데이터 플랫폼은 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지, 그리고 마지막으로 어떻게 나타낼 수 있는지를 결정하는 기술 아키텍처입니다.
그래서 나는이 두 가지 측면에서 설명한다.
첫째, 대형 데이터 플랫폼 대형 데이터 플랫폼의 전체 아키텍처는 다음과 같습니다
그림과 같이 아래에서 위로 몇 가지 링크가 있습니다.
비즈니스 애플리케이션: 데이터 수집과 데이터 수집 방법을 의미합니다. 인터넷에서 데이터를 수집하는 것은 비교적 간단하다. 웹 페이지와 app 를 통해 데이터를 수집하거나 사용자 행동 데이터를 더 깊이 수집할 수 있습니다. 많은 차원을 세분화하고 상세하게 분석할 수 있습니다. 그러나 오프라인 업계의 경우 데이터 수집은 다양한 비즈니스 시스템을 통해 수행되어야 합니다. 물론, 개방된 데이터 소스나 파충류를 통해 외부 데이터를 얻어서 자신의 데이터 부족을 보완할 수도 있습니다.
데이터 통합: 실제로 ETL 은 사용자가 데이터 소스에서 필요한 데이터를 추출하고, 데이터를 정리하고, 마지막으로 미리 정의된 데이터 웨어하우스 모델을 기반으로 데이터 웨어하우스에 데이터를 로드하는 것을 의미합니다. 여기 Kettle 은 ETL 중 하나일 뿐입니다.
데이터 저장소: 데이터 웨어하우스 구축을 말합니다. 여기서는 복잡하며 군더더기가 없습니다. 다음 그림에서 "데이터 웨어하우스 계층" 을 자세히 살펴볼 수 있습니다.
데이터 * * * 공유 계층: 데이터 웨어하우스와 비즈니스 시스템 간의 데이터 * * * 공유 서비스를 제공합니다. 웹 서비스와 웹 API 는 모두 데이터 연결 방식을 나타냅니다.
데이터 분석 계층: 여러분이 이해할 수 있는 분석 기능은 클러스터 분석, 회귀 분석 등과 같은 다양한 수학 공식입니다.
열 저장에서는 디스크의 각 페이지에 전체 행이 아닌 단일 열의 값만 저장할 수 있습니다. 따라서 압축 알고리즘은 동일한 유형의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 더 효율적입니다. 간단히 말해 디스크의 I/O 를 줄이고 캐시 활용도를 높여 디스크 스토리지를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
분산 컴퓨팅은 거대한 컴퓨팅 능력이 필요한 문제를 여러 개의 작은 부분으로 나누어 여러 컴퓨터에 분산시켜 처리하고, 마지막으로 이러한 계산 결과를 종합하여 최종 결과를 얻을 수 있다.
일반적으로 이 두 가지 기술을 통해 데이터 분석의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
영홍 MPP 는 현재 최고의 기둥 저장 제품이어야 합니다.
데이터 렌더링: 분석 결과는 어떤 형식으로 표시됩니까? 솔직히 말하면 바로 데이터 시각화의 작업이다. 이 섹션에서는 애자일 BI 제품을 추천합니다. 전통적인 BI 와는 다릅니다. 간단히 끌어서 보고서를 생성할 수 있어 시간을 절약하고 학습 비용이 상대적으로 저렴합니다. 국내 애자일 BI 에서는 개인사용자가 Tableau 를 추천하고, 기업급 수요는 영홍BI 를 추천한다.
데이터 액세스: 이 데이터를 어떻게 보는지에 따라 비교적 간단합니다. 그림의 예는 B/S 아키텍처 때문에 최종 시각화 결과가 브라우저를 통해 액세스되기 때문입니다. 물론 C/S 아키텍처도 있습니다. 클라이언트를 통해 볼 수 있습니다. 상대적으로 B/S 아키텍처는 더 편리하고 휴대폰으로 일하는 많은 사람들의 요구에 더 잘 맞는다. 웹 페이지를 열면 데이터를 볼 수 있습니다.
둘째, 관광업계는 어떤 지표에 관심을 가져야 합니까? 한 지방의 관광 데이터를 예로 들어 보겠습니다.
분석 가능한 지표는 다음과 같습니다.
성급 관광소득 분석 (소득액, 증가율 및 전국 소득성장률과의 비교 포함)
성 전체 관광 상황 분석 (스타급 호텔 총수, 국내 관광객, 입국관광객, 입국객, 관광객 소비 수준, 여행사 수, 관광전문가 등 포함)
입국 관광객 수 분석 (외국인 관광객, 홍콩, 마카오 동포 및 해당 성장률)
관광 수입 분석 (상품 판매, 장거리 운송, 숙박, 관광지 입장권, 음식, 우편)
호텔 분석 (객실 수에 따라 신흥 단계에서 발전에 적합한 호텔 형태를 분석할 수 있으며 프랜차이즈 호텔이나 민박에 더 적합하다)
위의 분석을 바탕으로 이 성의 다음 단계 관광이 중점적으로 주목해야 할 부분을 파악하여 판단 계획의 근거를 제공할 수 있다.
따라서 관광 빅 데이터 플랫폼, 빅 데이터 플랫폼이 기본이며, 특정 지표가 적용 가치를 결정할 수 있습니다.