京东大数据平台数据安全管理-vesa组织的dvi标准

3.1数据架构设计 3.1.1数据主题 主题是对业务数据的一种抽象，是在较高层次上对京东信息系统中的数据进行归纳、整理、综合、归类和分析利用的一个抽象概念。面向主题的数据组织和存储包含两个方面：一是根据业务的特点来抽象出主题。二是根据源系统业务数据的内容确定每个主题所包含的数据内容。分析得出的数据主题是对分析对象数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业数据。我们对京东所有业务数据进行了逐一梳理，得到京东的数据主题如图22所示。 图22：数据主题域划分

5.4智能零售2017年是零售行业变革的一年，大数据、人工智能和物联网等技术结合传统零售激发了层出不穷的各种零售创新，京东也高举“无界零售”的大旗，推出了无人便利店、无人超市、京东之家、7fresh生鲜超市等无界零售新业态。这些创新模式基于京东强大的互联网基因和完善的供应链系统，将线上种类丰富的商品汇集于线下的零售创新体验店。与传统零售门店不同的是，它们能够基于对大数据的深度挖掘，实现消费者行为分析和店内智能化选品，不仅提升了效率，也带来了全新的用户体验，颠覆了传统零售业态，实现了线上线下的融合。零售模式的创新还需要通过技术来实现运营和体验的升级。京东发布了低造价、可模块化组装的智能门店科技解

VESA组织的DVI标准为多媒体行业提供了一站式解决方案，集成了视频和音频传输功能。它提供了数据链路层协议，确保信号完整性，并通过各种连接器配置实现灵活的连接。DVI标准支持多种视频分辨率，包括高清，为高保真显示提供了理想的解决方案。它还具有完善的物理层标准，确保不同设备之间的互操作性。总体而言，VESA组织的DVI标准为多媒体连接提供了一站式服务，确保信号质量、连接灵活性，并支持广泛的视频分辨率。

多年来，开源大数据技术经过持续发展，如今正逐步成熟。然而，技术进步的步伐依然不减。基于京东的大数据实践，展望未来一两年的技术发展趋势。当前的Hadoop架构在计算与存储逻辑分离方面取得了重要进展，尤其是在存储本地性的优化方面。随着高速网络的普及，机器之间的带宽限制不再是关键瓶颈，而单节点上的硬盘IO和CPU性能则日益成为技术优化的焦点。

流量采集的复杂度，来自于入口太多、终端太杂。像京东这种平台，光入口就能绕地球三圈：PC 网页、H5 页面、App、小程序，甚至还有智能设备。你能想到的终端，它们基本都接入了。所以啊，数据采集这活儿，还真不只是埋点那么简单。 浏览器端的采集主要靠日志上报，说白了就是你打开个页面、点个按钮，前端偷偷记下来发个求。主要分两类：页面日志和点击/自定义日志。前者是你刚进页面就触发的，后者是你手动操作才会发的。页面初始化、用户行为这块，全靠它们。 常用的做法是前端用[removed]、performance.timing这类 API 抓数据，封装一下统一上报。比如你可以用fetch往一个专门的采集服务 P

京东的大数据架构挺有意思的，从最初的集中式一步步演进到现在的分布式，还用了不少自研工具。最关键的两点，一个是怎么撑起复杂业务的数据仓库，另一个是怎么在保障数据安全的同时，还能让数据使用门槛降低。嗯，这些在文档和 PPT 里讲得挺清楚的。 平台用的是类似 Hadoop、JDW2.0 这类分布式技术，说白了就是让数据不再堆在一个点上，分散更快更稳。比如他们从 Oracle 迁到自研的 JDW2.0，响应也快，成本也下来了。 如果你平时对电商场景下的数据感兴趣，或者正好在搞 数据仓库 搭建，不妨看看他们的白皮书和架构 PPT，思路挺值得参考的。

京东最新大数据架构技术介绍及产品应用，详细描述京东大数据架构技术发展历程及功能特性。

大数据安全标准化白皮书（2017）通过深入国内外大数据安全法规政策和标准现状，提出了如何构建我国大数据安全标准体系的建议。这份白皮书强调了大数据时代的安全挑战，从技术平台到数据应用等多个角度进行详细探讨，给出了完善安全标准体系的路线图。适合从事大数据安全的开发者和政策研究者参考，能你更好地理解和应对大数据安全问题。

数据管家的数据整合能力挺强的，像订单、物流、售后这些核心业务数据，统统拉进来一站式展示，运营看数据不再切好几个系统了，舒服多了。支持 SKU、店铺、品牌这些多维度，日常做对比、找问题方便。 权限这块也蛮贴心，引入了岗位角色管理，SKU 跟人之间的关系也能自动映射，哪怕人事一变动，数据权限也不会乱套。对团队运营的 SKU 太多？可以分组、标重点，重点 SKU 出了问题还能自动发邮件提醒，这功能真不鸡肋。 还有一点值得说，支持目标设置和销售进度追踪。比如你设了个销售目标，系统能每天自动匹配实际完成情况，做销售的会比较有安全感。而且，它还内置了预测模型，能帮你预判销量变化，用来排查波动原因靠谱。 顺