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大数据

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在新互联网时代下,传统行业与新互联网模式正在通过大数据、云、社交、移动技术的深入应用下快速融合。大数据分析挖掘和利用将为企业带来巨大的商业价值,企业运营需要处理大量的数据,如何安全、便捷、快速地处理数据,成为企业紧要问题,而随着应用数据规模急剧增加,传统系统难以提供足够的存储和对计算资源进行处理。

大数据行业现状:

数据量巨大(Volume):全球在2010年正式进入EB时代,IDC预计到2020年,全球将总共拥有40ZB的数据量。

结构化数据、半结构化数据和非结构化数据(Variety):如今的数据类型早已不是单一的文本形式。

价值密度低(Value):一部分小的数据,可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何迅速“提纯”是大数据亟待解决的难题。

实时获取需要的信息(Velocity):大数据区分于传统数据最显著的特征。如今是ZB时代,在如此海量的数据面前处理数据的效率就是企业的使命。

融天创科的大数据系统服务可帮助您将传统 IT 系统和新基础架构集成到一个基于开放式标准的动态基础架构中,我们提供灵活的服务模式为您带来大数据的应用及大数据项 目的落地方案,帮助您利用大数据技术,实现企 业大数据的挖掘与商机预测。

大数据解决方案:

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1. 平台层

  • 大数据分布式存储系统:针对数据不断增长的挑战,需要研究大规模、非结构化数据的存储问题,突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术,当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

  • 智能数据中心联合调度技术:针对大数据存储和挖掘的挑战,研究多数据中心的智能联合调度、负载均衡技术,整合多个数据中心的存储和计算资源,构建基于多智能中心的大数据服务平台。

2. 功能层

  • 高可扩展性大数据挖掘算法:针对大数据挖掘的挑战,研究基于计算的分布式大数据处理与挖掘算法,构建高可扩展的大数据处理与挖掘算法库,实现 PB 级数据的建模能力。

  • 大数据安全与隐私保护技术:针对数据挖掘“软件即服务”(SaaS)模式的需求,研究开发数据挖掘在云环境下的隐私保护、数据审计和节点数据挖掘技术,确保大数据挖掘过程中的数据安全,保证用户的隐私不被泄露。

  • 分布式工作流引擎:针对大数据挖掘分布式调度的挑战,研究基于云计算的分布式工作流调度、负载均衡技术,构建高效分布式工作流执行引擎。

3. 服务层

  • 基于 Web 的大数据挖掘技术:突破传统的基于单机软件的数据挖掘技术,创新基于 Web 的大数据挖掘方法和流程,实现易于使用的基于 Web 的大数据挖掘技术,构建基于 Web 的大数据分析环境

系统架构:

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业务价值:

  • 通过大数据平台的建立,为客户提供海量数据的存储、处理和分析平台,为客户提供高效的大数据处理平台,同时还可以节约客户的投资成本。

  • 通过大数据应用的使用,为客户发现新的业务发展点、开展新型的大数据业务。

  • 通过大数据的分析和处理,为客户的业务决策提供支持,做到精准营销和决策。