㈠ 新媒體數據分析平台有哪些
新榜有數，新媒體領域的工具分析
㈡ 目前大數據實時分析平台可以應用在哪些場景
PetaBase-V作為Vertica基於億信分析產品的定製版，提供面向大數據的實時分析服務，採用無共享大規模並行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數據處理容量，基於列式資料庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數據查詢等性能問題。
大數據平台主要是解決對海量多樣化的數據源進行數據採集、數據存儲，數據分析和數據處理，並提供滿足日漸增長的擴展性要求。大數據平台的應用場景，大致可分為如下幾個：
場景一：輿情分析
有的客戶需要做輿情分析，要求所有數據存放若干年，輿情數據每日數據量可能超百萬，年數據量可達到幾十億的數據。而且爬蟲爬過來的數據是輿情，通過大數據技術進行分詞之後得到的可能是大段的網友評論，客戶往往要求對輿情進行查詢，做全文本搜索，並要求響應時間控制在秒級。爬蟲將數據爬到大數據平台的Kafka里，在裡面做流處理，去重去噪做語音分析，寫到ElasticSearch里。大數據的一個特點是多數據源，大數據平台能根據不同的場景選擇不同的數據源。
場景二：商業智能應用
BI產品主要針對數據集進行的數據分析以聚合運算為主，比如求合、求平均數、求同比、求環比、求其他的平方差或之類的標准方差。大數據平台既能滿足大數據量的水平可伸縮，又能滿足高性能的聚合運算。同時平台提供高效的列式存儲，可以有效滿足商業問題分析需求。
場景三：企業級大數據平台：
從業務的角度看，細分為查詢檢索、數據挖掘、統計分析、深度分析，其中深度分析分為機器學習和神經網路。
從技術的角度看，細分為Batch、SQL、流式處理、machine learning、Deep learning。
企業的數據一部分來自於本身的業務數據，比如：MySQL、oracle等，還有一部分是大量的事件。數據源不同，處理的方式也不一樣。傳統的技術手段很難全面覆蓋。採用大數據實時分析平台，那麼，基於日誌數據源，就用事件寫入kafka；如果是針對MySQL、oracle等傳統rdbms，就用Sqoop，寫入HDFS里，並建立Hive的集群。還可以存一份數據在雲端。有一部分業務就是對數據合並後放入HDFS做大量的業務查詢和業務統計。這時希望用SQL的方式進行查詢，會有很多選項，它選擇的是大數據平台的Impala等。還有一些流式處理或機器學習可以用到大數據平台的Spark。
㈢ 有人知道自助分析平台哪個比較好嗎smartbi怎麼樣
我們公司是做高端營養及健康產業，用的就是思邁特，功能點都很切合，還不錯，
我們公司版之所以需要權的這種bi產品的原因在於幾點：
1、車間倉庫大多數手工記錄數據信息，容易丟失；
2、車間倉庫管理系統簡單老舊，沒有可視化展示，不便於日常工作進展的監控和管理；
3、企業為提高核心競爭力，試行生產過程的數字化運營模式。
而選擇思邁特的目標是：利用可視化直觀地展示車間的生產進度情況，以及倉庫的出入貨情況，使車間和倉庫人員根據情況調整生產計劃和工作，確保生產目標的達成；規范車間倉庫員工的日常工作，推動車間倉庫數據入庫，減少手工記錄數據信息情況，減少信息丟失情況，提高工作效率；利用可視化信息，便於領導對車間及倉庫工作及時管理。
使用思邁特軟體之後也確實推動了工作：
通過數字化和可視化大屏定時輪播展示生產過程的環節，實現數據化生產目標；
通過第三方硬體發布系統和軟體加密數據，使人員和數據對應，實現數據安全；
利用可視化信息，便於領導安排生產計劃和調配資源，確保生產目標達成。
㈣ 大數據分析平台哪個好
國內的BI品牌都能做大數據分析，各有千秋，根據你的實際需求去挑選對比吧，朋友推薦過Smartbi，他家產品的功能和服務都還不錯。
㈤ Smartbi的自助分析平台有什麼特點
自助分析平台Smartbi Eagle是最快推廣數據分析文化的途徑，全覆蓋的自助分析手段，銀行級的版安全許可權管理，權真正的自助落地，復雜計算也能快速響應，分析成果可復制、傳播和沉澱，幫助企業突破瓶頸，更好地推動數據化運營。
㈥ 目前哪些場景需要大數據實時分析平台
這個主要看個人的需求，比如現在廣告行業就會需要大數據分析平台做支撐。B站廣告投放就有火燒雲數據，數據分析精準專業，適合廣告主、UP主、MCN、廣告公司等用戶使用
㈦ 設計一個大數據實時分析平台要怎麼做呢
PetaBase-V作為Vertica基於億信分析產品的定製版，提供面向大數據的實時分析服務，採用無共享大規模並行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數據處理容量，基於列式資料庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數據查詢等性能問題。
大數據實時分析平台（以下簡稱PB-S），旨在提供數據端到端實時處理能力（毫秒級／秒級／分鍾級延遲），可以對接多數據源進行實時數據抽取，可以為多數據應用場景提供實時數據消費。作為現代數倉的一部分，PB-S可以支持實時化、虛擬化、平民化、協作化等能力，讓實時數據應用開發門檻更低、迭代更快、質量更好、運行更穩、運維更簡、能力更強。
整體設計思想
我們針對用戶需求的四個層面進行了統一化抽象：
統一數據採集平台
統一流式處理平台
統一計算服務平台
統一數據可視化平台
同時，也對存儲層保持了開放的原則，意味著用戶可以選擇不同的存儲層以滿足具體項目的需要，而又不破壞整體架構設計，用戶甚至可以在Pipeline中同時選擇多個異構存儲提供支持。下面分別對四個抽象層進行解讀。
1)統一數據採集平台
統一數據採集平台，既可以支持不同數據源的全量抽取，也可以支持增強抽取。其中對於業務資料庫的增量抽取會選擇讀取資料庫日誌，以減少對業務庫的讀取壓力。平台還可以對抽取的數據進行統一處理，然後以統一格式發布到數據匯流排上。這里我們選擇一種自定義的標准化統一消息格式UMS（Unified Message Schema）做為 統一數據採集平台和統一流式處理平台之間的數據層面協議。
UMS自帶Namespace信息和Schema信息，這是一種自定位自解釋消息協議格式，這樣做的好處是：
整個架構無需依賴外部元數據管理平台；
消息和物理媒介解耦（這里物理媒介指如Kafka的Topic, Spark Streaming的Stream等），因此可以通過物理媒介支持多消息流並行，和消息流的自由漂移。
平台也支持多租戶體系，和配置化簡單處理清洗能力。
2)統一流式處理平台
統一流式處理平台，會消費來自數據匯流排上的消息，可以支持UMS協議消息，也可以支持普通JSON格式消息。同時，平台還支持以下能力：
支持可視化／配置化／SQL化方式降低流式邏輯開發／部署／管理門檻
支持配置化方式冪等落入多個異構目標庫以確保數據的最終一致性
支持多租戶體系，做到項目級的計算資源／表資源／用戶資源等隔離
3)統一計算服務平台
統一計算服務平台，是一種數據虛擬化／數據聯邦的實現。平台對內支持多異構數據源的下推計算和拉取混算，也支持對外的統一服務介面（JDBC／REST）和統一查詢語言（SQL）。由於平台可以統一收口服務，因此可以基於平台打造統一元數據管理／數據質量管理／數據安全審計／數據安全策略等模塊。平台也支持多租戶體系。
4)統一數據可視化平台
統一數據可視化平台，加上多租戶和完善的用戶體系／許可權體系，可以支持跨部門數據從業人員的分工協作能力，讓用戶在可視化環境下，通過緊密合作的方式，更能發揮各自所長來完成數據平台最後十公里的應用。
以上是基於整體模塊架構之上，進行了統一抽象設計，並開放存儲選項以提高靈活性和需求適配性。這樣的RTDP平台設計，體現了現代數倉的實時化／虛擬化／平民化／協作化等能力，並且覆蓋了端到端的OLPP數據流轉鏈路。
具體問題和解決思路
下面我們會基於PB-S的整體架構設計，分別從不同維度討論這個設計需要面對的問題考量和解決思路。
功能考量主要討論這樣一個問題：實時Pipeline能否處理所有ETL復雜邏輯？
我們知道，對於Storm／Flink這樣的流式計算引擎，是按每條處理的；對於Spark Streaming流式計算引擎，按每個mini-batch處理；而對於離線跑批任務來說，是按每天數據進行處理的。因此處理范圍是數據的一個維度（范圍維度）。
另外，流式處理面向的是增量數據，如果數據源來自關系型資料庫，那麼增量數據往往指的是增量變更數據（增刪改，revision）；相對的批量處理面向的則是快照數據（snapshot）。因此展現形式是數據的另一個維度（變更維度）。
單條數據的變更維度，是可以投射收斂成單條快照的，因此變更維度可以收斂成范圍維度。所以流式處理和批量處理的本質區別在於，面對的數據范圍維度的不同，流式處理單位為「有限范圍」，批量處理單位為「全表范圍」。「全表范圍」數據是可以支持各種SQL運算元的，而「有限范圍」數據只能支持部分SQL運算元。
復雜的ETL並不是單一運算元，經常會是由多個運算元組合而成，由上可以看出單純的流式處理並不能很好的支持所有ETL復雜邏輯。那麼如何在實時Pipeline中支持更多復雜的ETL運算元，並且保持時效性？這就需要「有限范圍」和「全表范圍」處理的相互轉換能力。
設想一下：流式處理平台可以支持流上適合的處理，然後實時落不同的異構庫，計算服務平台可以定時批量混算多源異構庫（時間設定可以是每隔幾分鍾或更短），並將每批計算結果發送到數據匯流排上繼續流轉，這樣流式處理平台和計算服務平台就形成了計算閉環，各自做擅長的運算元處理，數據在不同頻率觸發流轉過程中進行各種運算元轉換，這樣的架構模式理論上即可支持所有ETL復雜邏輯。
2)質量考量
上面的介紹也引出了兩個主流實時數據處理架構：Lambda架構和Kappa架構，具體兩個架構的介紹網上有很多資料，這里不再贅述。Lambda架構和Kappa架構各有其優劣勢，但都支持數據的最終一致性，從某種程度上確保了數據質量，如何在Lambda架構和Kappa架構中取長補短，形成某種融合架構，這個話題會在其他文章中詳細探討。
當然數據質量也是個非常大的話題，只支持重跑和回灌並不能完全解決所有數據質量問題，只是從技術架構層面給出了補數據的工程方案。關於大數據數據質量問題，我們也會起一個新的話題討論。
3)穩定考量
這個話題涉及但不限於以下幾點，這里簡單給出應對的思路：
高可用HA
整個實時Pipeline鏈路都應該選取高可用組件，確保理論上整體高可用；在數據關鍵鏈路上支持數據備份和重演機制；在業務關鍵鏈路上支持雙跑融合機制
SLA保障
在確保集群和實時Pipeline高可用的前提下，支持動態擴容和數據處理流程自動漂移
彈性反脆弱
? 基於規則和演算法的資源彈性伸縮
? 支持事件觸發動作引擎的失效處理
監控預警
集群設施層面，物理管道層面，數據邏輯層面的多方面監控預警能力
自動運維
能夠捕捉並存檔缺失數據和處理異常，並具備定期自動重試機制修復問題數據
上游元數據變更抗性
?上游業務庫要求兼容性元數據變更
? 實時Pipeline處理顯式欄位
4)成本考量
這個話題涉及但不限於以下幾點，這里簡單給出應對的思路：
人力成本
通過支持數據應用平民化降低人才人力成本
資源成本
通過支持動態資源利用降低靜態資源佔用造成的資源浪費
運維成本
通過支持自動運維／高可用／彈性反脆弱等機制降低運維成本
試錯成本
通過支持敏捷開發／快速迭代降低試錯成本
5)敏捷考量
敏捷大數據是一整套理論體系和方法學，在前文已有所描述，從數據使用角度來看，敏捷考量意味著：配置化，SQL化，平民化。
6)管理考量
數據管理也是一個非常大的話題，這里我們會重點關注兩個方面：元數據管理和數據安全管理。如果在現代數倉多數據存儲選型的環境下統一管理元數據和數據安全，是一個非常有挑戰的話題，我們會在實時Pipeline上各個環節平台分別考慮這兩個方面問題並給出內置支持，同時也可以支持對接外部統一的元數據管理平台和統一數據安全策略。
以上是我們探討的大數據實時分析平台PB-S的設計方案。
㈧ 如何搭建大數據分析平台
1、 搭建大數據分析平台的背景
在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同於BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平台的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。
2、 大數據分析平台的特點
數據攝取、數據管理、ETL和數據倉庫：提供有效的數據入庫與管理數據用於管理作為一種寶貴的資源。
Hadoop系統功能：提供海量存儲的任何類型的數據，大量處理功率和處理能力幾乎是無限並行工作或任務
流計算在拉動特徵：用於流的數據、處理數據並將這些流作為單個流。
內容管理特徵：綜合生命周期管理和文檔內容。
數據治理綜合：安全、治理和合規解決方案來保護數據。
3、 怎樣去搭建大數據分析平台
大數據分析處理平台就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平台涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。我們可以利用億信一站式數據分析平台（ABI），可以快速構建大數據分析平台，該平台集合了從數據源接入到ETL和數據倉庫進行數據整合，再到數據分析，全部在一個平台上完成。
億信一站式數據分析平台（ABI）囊括了企業全部所需的大數據分析工具。ABI可以對各類業務進行前瞻性預測分析，並為企業各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。
㈨ 和西瓜數據類似的分析平台有哪些
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㈩ 國外知名大數據分析平台
數據是一個很大概念，其中包含很多維度數值記錄，不是平常認為的數據那麼簡單，上網搜索億美的數據就會出現。