또한 대규모 데이터 플랫폼에 대한 기존 기업의 애플리케이션도 이러한 프로세스를 기반으로 합니다.
대형 데이터 플랫폼을 구축하는 사례를 들자면 국가급 연구기관이다. 빅 데이터 플랫폼의 구축은 주로 시장 데이터를 수집하고, 국가 연구 보고서를 발표하고, 시장 결정을 지원하는 것입니다.
먼저 구조와 과정을 말하는 것도 방법론을 제공하는 셈이다.
첫 번째 단계는 데이터 통합, 다중 소스 다중 유형 데이터 통합, 데이터 공유입니다. 현재 sailsoft report FineReport 를 데이터 처리 도구로, SQLServer 를 데이터베이스 스토리지 플랫폼으로 사용하여 가격, 수출입, 대차 대조표 등 정보 센터의 공통 비즈니스 데이터를 통합하고 있습니다.
두 번째 단계는 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 생산성을 해방시키기 위해 일련의 제품 보고서를 자동으로 생성하는 것입니다. 업무 인력을 데이터 수집, 정리, 처리 등의 육체노동에서 해방시켜 심층적인 시장 분석 연구와 모델 구축에 집중하다. 본질적으로 데이터 통합입니다. 차이점은 데이터가 자동으로 수집되고 구성된 모델을 기반으로 한다는 것입니다. 기술 선택: fine report+fine bi+python+kettle (ETL 도구) +SQLServer.
세 번째 단계는 데이터 마이닝입니다. 목표는 산업 모델 및 산업 계량 경제 모델을 구축하여 과학적 의사 결정을 달성하는 것입니다.
1, 2 단계 통합 데이터와 대용량 데이터에 의존하여 대용량 데이터 기능을 구축하고 표준화된 서비스 기능을 제공합니다. 곡물 및 석유 분석 모델 및 산업 축적 모델은 요인 모델 및 경험 모델이며 분석가의 시장 견해에 어느 정도 의존합니다. 이 모델의 분석 결과는 분석가의 경험과 직관을 필요로 하며, 기술은 제자리에 있어야 한다. 따라서 FineReport 및 FineBI 의 결과를 통해 데이터 보고, 데이터 분석 및 데이터 마이닝의 세 가지 수준에서 데이터를 정보로 변환하여 비즈니스 직원이 의사 결정을 지원할 수 있도록 합니다. 어떤 수준에서든 핵심 목표는' 데이터를 정보로 바꾸는 것' 이다.