大数据分析平台的整体结构——数据标准管理优化-电子商务大数据实践-实施与设计方案（详细版）

大数据分析平台总体架构——数据访问层 即席查询：通过即席查询工具或手工书写SQL语句，完成业务信息的即席查看。 多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等。 主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮件等方式报警。 决策层管理层业务人员即席查询静态报表多维分析仪表盘挖掘预测 仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供直观的数据支持。 静态报表：按照预先定义格式，批处理报表，在线查询报表等。 Office集成：将分析应用嵌入到Office界面中，利用Office的方便、易用特性，降低用户使用难度。 问题发现Office集成Web服务 挖掘预测：使用专业的软件工具，通过数理统计等高级统计分析算法，分析结构化、非结构化数据，通过数据模型去挖掘隐藏在数据中的价值。 数据科学家业务系统 Web服务：将分析应用的功能发布为Web服务，注册在企业服务总线上，供其它业务系统或分析应用调用，获取分析结果。 多种展现形式满足各层级用户及应用系统使用需求。

大数据分析平台的整体结构涉及高级工作流程，包括业务数据规划管理、数据认责流程、数据治理考核体系、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理和数据安全管理。这些管理流程涵盖了数据标准的建立与维护、数据质量要求的确定、元数据的变更流程以及数据安全的审批流程，以协调会议和考核流程为支持。

这是一个详细的电子商务平台数据库设计方案，共包含12张数据表。

大数据分析平台一期硬件配置（续）所有服务器均采用开放的X86架构，单台服务器建议配置如下：服务器类型服务器功能数量CPUMemory网口操作系统内置盘数据交换平台数据接口服务器51664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1流程调度&ETL平台流程调度&ETL服务器71664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1元数据服务器Hive元数据库服务器21664G210GbtCentos 6.34600GB 15K SAS disks RAID 0+1管理分析平台数据集市服务器432128G410GbtCentos 6.32300GB 15K SAS disks RAID 0+11632128G210GbtCentos 6.314300GB 15K SAS disks RAID 0+1内存数据库服务器420256G210GbtSLES for SAP applications 11 SP28 600GB 10k SAS disks RAID 5BI应用服务器21664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1WEB服务器21664G210GbtCentos 6.32600GB 15K SAS disks RAID 0+1

大数据分析平台的演进可以分为多个阶段：首先是建立数据交换平台和NAS存储集群，设计并实施数据库和数据区交换组件；其次是搭建历史归档查询平台和内部管理分析应用平台，部署MPP集群和BI分析应用环境；最后是优化数据交换平台，增强基础计算平台，引入更多数据源并优化实时分析平台。这些措施实现了数据按照贴源数据模整合和生命周期归档管理，提升了实时分析环境的能力。

在当前数字化时代，大数据分析已经成为各行各业，特别是电子商务领域不可或缺的一部分。电子商务数据分析平台的大数据统计资源库，是一个宝贵的资料库，包含了大量的用户行为、交易、市场趋势等信息，为研究和决策提供了丰富的素材。以下将深入探讨这一资源可能涵盖的关键内容。数据类型与结构是基础。电子商务数据通常包括用户信息（如ID、性别、年龄、地理位置等）、商品信息（如SKU、类别、价格等）、交易信息（如订单号、购买时间、数量、金额）、浏览历史、搜索关键词、购物车行为等。这些数据以结构化（如数据库表格）或半结构化（如JSON格式）形式存在，有时还包含非结构化的评论或反馈数据。数据预处理是分析的起点，包括数据清洗、去重、异常值处理、缺失值填补、数据转换等。接下来，数据挖掘揭示隐藏模式的关键，如关联规则学习发现商品之间的购买关系，聚类分析用户或商品分组，序列模式分析用户购买顺序。用户画像构建整合多源数据创建详尽的用户画像，了解用户的购买习惯、喜好、消费能力等，实现精准营销。销售预测利用历史销售数据分析，运用时间序列、回归模型预测未来销售趋势，为库存管理、促销策略提供依据。推荐系统利用协同过滤、基于内容的推荐或深度学习，根据用户行为推荐感兴趣商品，提高转化率。用户行为分析关注点击流数据，了解用户浏览路径，评估页面设计效果，优化用户体验。A/B测试验证策略效果，比较不同版本对用户行为的影响，选择最佳方案。在实际操作中，这些分析工具如Hadoop、Spark用于分布式计算，MySQL、Hive等存储大数据，Python或R语言进行编程分析，Tableau、Power BI等数据可视化工具。总结来说，电子商务数据分析平台的大数据统计资源库是一扇窗，透过它可以洞察消费者购物行为，理解市场动态，优化运营策略，推动企业增长。然而，处理和解读这些数据需要扎实的数据科学知识和实践经验。

在大数据分析平台的设计中，结合非结构化和半结构化数据管理分析，采用X86 MPP集群和Hadoop集群等技术，实现了京东业务系统的结构化数据计算和沙盘演练功能。此外，还包括数据交换平台、实时分析平台以及历史归档查询平台等多个关键组件，全面支持大数据区的管理和应用。

随着电子商务的快速发展，传统的实体店铺正在逐步被网络商店所取代。在这一过程中，大数据分析（DBA）扮演了至关重要的角色。首先介绍了大数据分析的兴起和发展历程，探讨了大数据分析如何改变当前以及未来几年的电子商务领域。接着，详细讨论了大数据分析在电子商务中的优势和面临的挑战，并通过案例研究展示了大数据如何显著提升电子商务公司的效率。总体来看，为未来电子商务领域进一步研究大数据技术奠定了基础。

通过加强业务协作，将分散在供应链金融、人人贷、保理等业务系统中的数据集中整合到数据平台，建立企业级视图，促进业务的集成和协作。这不仅为企业级分析和交叉销售提供基础，还为金融业务创新创造了有利条件。同时，提升数据建设效率和数据质量，改善企业整体数据的实用性和安全性，有效推动IT系统的建设和运行效率。