企业大数据分析应用平台及其实现 ABC版.docx

企业大数据分析应用平台及其实现摘要：随着大数据时代的发展，企业对数据分析有了更高的要求。传统的数 据分析技术已经无法满足企业的发展需求，所以要加强对大数据技术的应用，以 此来实现数据分析的精确性。通过企业大数据分析应用平台，企业能够加快数据 处理的速度，扩展数据存储的空间，相较于传统的分析技术更具应用优势，因此 要重视对大数据分析应用平台的使用，从而推动企业的进一步发展。关键词：企业大数据;分析;应用平台;实现在企业运行的过程中，信息系统占据着重要位置，其中包括企业已经产生的 业务信息。通过信息系统的运行，相关工作人员可以及时、全面地分析企业的发 展情况，同时能够对未来发展进行预测，然后采取一些针对性的干预措施，从而 达到企业制定的战略目标。随着大数据时代的到来，信息技术的发展速度越来越 快，过去的信息技术已经不适用于当前的时代发展，只有掌握更加先进、科学的 技术才能提升数据分析的准确性，进而掌握企业今后的发展方向。由此可见，企 业大数据分析对企业发展有着重要影响，应该及时建立大数据分析应用平台，进 而为后续的工作环节打下良好的基础。一、大数据分析应用平台的总体架构（一）企业大数据的涵义企业大数据是指一种有效的数据集成模式，在传统软件工具无法对数据进行 高效处理时，运用企业大数据可以很好地对数据进行管理和处置，从而挖掘出数 据的有利信息，真正发挥出数据的应用价值。通过大数据分析应用平台，企业能 够提升数据信息的利用率，减少资源浪费的情况出现，充分体现出数据的深层价 值，继而为企业创造出更大的经济效益。在大数据分析应用平台下，企业可以将 海量的数据信息进行合理规划，大大提升工作的效率和质量，减少人为操作失误 的可能性，同时也加强了各部门之间的沟通和交流，促使各部门和业务处理之间 有更紧密的联系，有助于推动企业的可持续发展。另外，大数据分析应用平台能够实现资源共享，有助于供应商、客户、政府 之间建立起良好的关系，真正实现无缝对接，促使客户可以对企业发展有更全面 的了解，继而推动企业进一步的发展。随着信息时代的发展，如果企业想获得稳 定的发展就要重视大数据分析平台的应用，不断提升大数据应用的范围，以此来 实现企业管理效率的提高，为企业未来的发展打下坚实的基础。（二）大数据分析平台的体系架构大数据分析平台是以区域性智能数据中心和高速互联网为基础进行设计的， 主要以互联网体系为架构，同时运用了可视化分析、海量数据处理和分析等技术 来作支撑，以此实现数据存储和数据分析等功能，从而为用户提供优质的服务。 在大数据分析平台中，包含的关键技术主要有以下：一是平台层。随着信息时代 的到来，数据增长速度不断加快，促使企业面临着海量数据处理的挑战，在这种 情况下应该及时打破数据处理、管理的局限，将大数据分析平台应用到企业管理 中，以此来满足企业未来发展的需求。另外，分布式数据挖掘运行时的系统也是 平台层的重要功能,大数据分析平台能够打破传统技术的局限，有助于实现集成、 层次、递归等多项功能，促使企业构建出更完善的数据挖掘编程系统，从而有效 提升企业数据系统的运行效率。二是功能层，大数据分析平台中涉及到的算法有高可扩展性大数据挖掘算 法、大数据安全与隐私保护技术。在大数据挑战下，运用高可扩展性大数据挖掘 算法能够更好地进行数据处理，有助于提升TB级数据的建模能力，进一步实现 企业数据处理功能的扩展。而大数据安全与隐私保护技术的应用提高了数据处理 的安全性，减少数据泄露的风险，保证大数据在挖掘过程中不被窃取，从而为企 业提供一个稳定、安全的应用环境。另外，对于传统技术缺乏可理解性的问题， 可以采用交互式可视化分析技术来进行应对，通过这项技术能够改善传统技术的 不足之处，真正实现人机交互，继而挖掘出大数据的潜在价值。三是服务层。大数据分析平台运用的大数据挖掘技术具有创新性的功能，基 于web的大数据挖掘方法可以构建新的数据分析环境，优化传统数据分析方法 的不足，不仅提升了数据分析的精确性，同时也能够节省数据处理的时间，进一 步实现了对数据挖掘技术的创新。二、发展情况及实现分析随着互联网的发展，各行业开始重视对大数据技术的应用，如电信、交通、 金融等，极大程度地扩展了大数据的应用范围，同时也提升了企业的经济发展水 平。在信息时代下，大数据平台是实施大数据应用的基础设施，同时也是各行业 发展的重点领域。根据大数据分析应用平台的发展现状来看，主要可以分为以下 几个阶段：一是2010年至2012年，这一阶段是大数据技术刚起步的时期，当时 受传统IT思维的影响，对于大数据技术的认识不够全面，认为大数据与其他小 数据并无不同。二是2013年，大数据在这一年有了新的发展，很多研究学家将 大数据与人关联在一起，注重研究大数据技术的预测功能，大大提升了大数据的 可视化。三是2014年至今，这是大数据发展的第三个阶段，这一时期重点发掘 大数据技术的利用价值，同时注重研究大数据的应用。随着企业的发展规模越来越大，对于数据信息的运用也越来越多，以往的数 据处理技术已经无法满足企业的实际需求，不少企业开始将目光放在大数据分析 运用平台上，并将其渗透在企业的各个方面中，如人工合成数据、生态圈数据等, 极大程度地推动了大数据分析平台的发展，同时也加强了企业在数据方面的监管 力度，这对企业大数据的发展起到了良好的促进作用。（一）数据存储层的实现在数据湖概念下的大数据分析应用平耋，能够实现数据存储层的进一步发 展，利用HadOoP来进行存储集群的构建，然后通过PC服务器达到集成的目的。 相较于其他技术来说，大数据分析应用平台更具应用优势，不仅成本低廉，同时 还具有存储量大的特点，因此非常适用于企业的经济发展中。另外，Hadoop集 群自身的可用性较高，能够在企业发展中发挥出明显的应用优势，不仅能够满足 企业的发展需求，也可以有效提升企业的生产效率。针对不同来源的数据信息，利用数据存储层能够实现存储的可靠性，其设计 理念主要来源于数据湖概念。在以往的数据存储方式上，如果不能满足数据存储 的需求就会导致存储功能不明显，无法确保数据采集的全面性，这样就会降低数 据存储的质量，同时也对企业的发展造成很大的阻碍。而数据湖存储技术的出现 很好地解决了这一问题，相较于写模式的存储技术更具优势，利用数据湖存储技 术能够根据分析需要来进行操作，满足企业未来的发展需要，所以说好处是显而 易见的。另外，数据湖存储技术的运用能够有效提升数据的利用率，减少原始数 据丢弃这一步骤，并且能够扩展系统的存储空间，大大降低了数据存储的成本， 为企业减轻了成本负担，改善了过去存储昂贵的问题，因此更适用于企业的实际 生产。（二）数据分析处理层的实现在大数据分析应用平台下，数据分析处理层的实现也有助于推动企业的发 展。针对实时性高的数据分析，企业可以利用流式数据分析技术来满足这一需求， 将企业储存在数据湖中的数据进行高效的分析，不仅能够保证数据处理的效率， 还可以有效提升数据处理的准确性，从而满足企业的实际需要。(三)大数据应用层的实现随着信息时代的发展，大数据技术在企业数据分析中有着广泛的应用，而大 数据应用层的实现则提升了数据的应用价值。通过大数据应用层可以为企业提供 可靠的分析建议，促使企业在决策过程中更加科学、合理，让相关管理人员直观 地观察到企业的运营情况，以此来制定明确的企业发展目标，有助于推动企业未 来的稳定发展，进而实现企业的发展目标。三、大数据分析应用平台的未来展望现阶段,大数据的发展速度飞快,越来越多的人开始关注大数据技术的发展， 其自身蕴含的价值受到了各行业的重视。由于我国数据资源十分丰富，涉及到的 应用场景具有多样化的特点，所以说消费市场也具有巨大的潜力。为了打破传统 技术下的发展局限，应该加强对大数据分析应用平台的研究，不断突破数据价值 的挖掘瓶颈，解决以往数据处理和分析的不足之处，从而发挥出大数据分析应用 平台的作用，有助于推动企业的进一步发展。大数据分析应用平台的出现带来了 以下几点优势：一是汇集数据创新的成果，根据用户的需求来选择针对性的服务, 提升了数据应用的价值。二是放宽了技术应用的门槛。相较于其他传统技术来说, 大数据技术具有操作简单、使用方便的特点，其中包含着很多的基础性服务和基 础设施，这就为技术创新提供了良好的机会，大大加快了我国技术水平的提升。 三是生产出大数据技术产品。在大数据分析应用平台下，企业生产和发展有了更 加多样的选择，可以为技术人员提供科学、合理的解决方式，改善原先解决方式 的不足之处，同时也加快了大数据产业的形成，继而为企棠提供更高的经济价值。对于相关企业来说，应该认识到大数据分析应用平台的优势，加强对大数据 技术的研究，深入挖掘大数据的潜在价值，打破原先传统技术的发展瓶颈，以此 来为用户提供优质的服务，有助于促进企业未来的良好发展，从而实现企业的发 展目标。另外，还要加强对技术人员的培养，确保技术人员能够具备专业的素养, 根据企业自身的发展来制定合理的研究计划，同时要激发技术人员的创新意识， 使其能够积极参与到数据分析合作中，进而发挥出大数据的应用价值。结语:从技术实现上来看，企业大数据分析应用平台基本上可以说是成熟的， 目前在企业中也有着普遍的应用。对于大数据分析应用平台来说，在构建过程中 不需要投资太多的硬件设施，相较于其他来说，大数据分析平台的构建主要在于 人力资源方面的投入。因此，企业应该认识到构建大数据平台的重要性，及时组 建一支高质量的开发团队，同时要加强对技术人员的培训，促使技术人员能够掌 握更加全面的技术要点，了解数据分析方面的知识，以此来挖掘大数据技术的发 展空间，从而为企业发展贡献出更大的力量。参考文献：1高艳霞.全覆盖视角下企业审计大数据应用分析J.今日财富，2020 (23)： 89-90.2冯剑英.大数据技术在电子商务平台与企业的应用分析J.数字通信世界， 2020 (05)： 148.3郑小波.面向军工企业库存管理大数据分析平台设计与应用J.信息系统 工程,2020 ( 04)： 10-11.4崔竹.全覆盖视角下企业审计大数据应用研究J.经济研究参考，2019（09）： 90-96+114.企业大数据分析应用平台及其实现【摘要】大数据对企业而言是亟待开发的宝贵资源。现代化的企业在这个 大数据时代，对数据的分析有很高的要求。本文构建了一个能够满足企业对数据 进行分析的并且造价不高的系统平台即开源大数据生态系统。这个平台包括了从 大数据的采集、存储、分析和利用等全部过程【关键词】大数据;开源软件;企业系统平台一、企业大数据分析平台的构建目的（一）国家政策的支持国家将大数据视为经济转型升级、重新展现优势和提高政府管理能力的重要 机遇和挑战。大数据已经上升为国家战略，全国各级政府都在大力的推进，颁布 实施多项优惠政策，扶持和引导相关产业的发展。（二）大数据所处在的技术环境云计算、物联网、移动互联网等技术的逐步成熟并且集中展现，使得大数据 时代的产生，并且为此提供了数据基础。目前大数据应用分析技术的不断发展， 造就了以开源技术为基础的大数据平台，多种技术协调发展的良好的技术体系， 为大数据的采集、存储、分析、利用提供了强有力的支持。（三）应用的前景目前来看，大数据技术日新月异，需求旺盛，整体呈现出井喷的态势，所产 生的价值越来越明显。企业的信息管理系统顾名思义就是在任何时候都应该记录 和保存着企业在这段时间发生所有事件，尤其是重点记录公司的主要销售业务的 变更，例如公司某一产品在一段时间内价格的波动以及销量的高低，最好能用数 据统计图来表示一个周期内的销售情况。通过对这些信息的分析和了解，能够让 我们了解到企业的发展情况，以及今后企业应该如何发展，这样做的目的不仅仅 是为了企业的经济效率考虑更重要的是企业理念的深入表现，往往一个企业的企 业理念的制定会是个很长远的目标1。（四）应用的现状据统计，当前我国有三分之一的成规模的公司正在探索大数据应用，但目前 都处在实验阶段，技术相对来说比较成熟但是经验相对还是比较缺乏;这大部分 公司已经在生产加工环节应用大数据分析，并且取得了很不错的成果生产出良好 的产品，还有一半的公司已经对大数据开始进行了解，准备开始生产运用，对大 数据一点不了解的企业只有很小的一部分。大数据应用最广的企业应该是关于互 联网方面的企业，比如说淘宝，他能够根据你几次的搜索记录，为你分析出你想 要的产品，尽可能的满足你的需求。二、关于企业大数据分析平台的整体框架关于开源软件的企业大数据分析平台的整体框架基本上分为四个层次：数据 源层、数据存储层、大数据的分析处理层以及大数据的应用层。（一）数据源层的分析数据源层作为开源软件大数据平台整体架构的第层级，它是负责大数据分 析中所需要的最基础的数据同时它也是数据中最容易搜集到一部分的数据。企业 的最基本业务就是企业本身的系统数据，从时间方面来分析，可以大体分为对时 间的长短要求不急用的批处理数据和对时间要求较高的流式数据。在这个数据高 度集中的互联网时代中，企业本身的经营数据固然很重要，但是没有与他人的对 比怎能知道自己的企业同其他企业到底是谁强谁弱呢，只有在对比中才能找到问 题，所以要想办法获得自己同行业的或者是与这个行业沾点边的企业信息也要进 行分析，尤其要重点分析同行业中比自己优秀的企业，分析出他们的优势在什么 地方，进而更好的制定出应对的措施。（二）数据储存层的定义数据储存层的最重要的功能就是存储，能够进行存储的这些内容在之前都需 要严格的审查，尤其要进行一下杀毒，防止一些不法分子通过不正当地手段来窃 取我们的重要数据，又因为这些数据来自不同的部门，所以更要小心企业中一些 唯利是图的小人恶意修改数据内容，防止最后的数据不正确。在这个层级中，我 们要将这个以数据库的概念形式进行设计从而达到实现的目的。以往的传统储存 方式都是基于手写的模式的，也就是说，在储存数据的时候，只会储存提前设定 好的数据，如果数据不符合存储的要求则会在存储的过程中发生丢弃，这就好像 一个人有多大的脚他就得需要买多大的鞋，如果太小就穿不下去会挤脚，太大虽 然能穿的上但是并不能够跑步甚至赶不上不穿鞋的人，数据也有这样的道理只有 符合的数据才能够顺利地进入数据库。数据库存储系统的存储技术基于读的模 式,在储存数据时，所有的原始采集到的数据都会原封不动的保存在存储系统中， 当这些数据需要被分析的时候，才会根据分析的需要，从数据库中抽取所需要的 数据来进行分析。例如;你的衣柜中有很多的衣服和鞋子，当你在夏天的时候你 需要穿夏天穿的短袖凉鞋，这时候你可以把他们从衣柜中拿出来，冬天来临时你 就需要把羽绒服和棉鞋给拿出来，只有当你需要的时候，他才会发挥作用，数据 库中的数据也是这样。大多数情况下，采用数据库存储技术，不会造成原始数撼 的丢失，以此能够满足企业数据分析在未来中的各种需要2。（三）大数据分析处理层定义在大数据分析处理层，我们会采用SQL技术来对数据湖中的数据进行交互 式大数据的分析;这个方面对实时性的分析要求较高，通常采取流式数据分析技 术。我们需要根据现有的数据挖掘和机器学习算法库来对企业保存在数据库中的 数据进行分析。（四）大数据应用层的价值所在大数据应用层是企业大数据中最为直观的关系到企业利益，它将会最终反映 一个企业的营收的好坏。在这一层中，企业可以获取各种生产经营类所需要的各 项报表以及各种决议支持与反对的意见。采用数据可视化技术，例如可以通过扇 形图柱状图的分析，通过图示让企业的相关工作人员一眼就能看明白企业的目前 的生产经营状况，从而更好的为企业制定更加完美的发展战略以及实现企业的高 营收、高利润的目的3。三、企业应用大数据分析的关键因素首先要明确用户群体，便随着互联网的高速发展，大数据也在这个数据潮流 中得到了前所未有的发展，这个发展背景下，大数据的群体也变得更加庞大以及 更具有多样性，大数据能否被成功应用的关键是大数据系统人员类型的选择。大 数据成功的重点标志是给其整体挖掘出潜在价值和机遇，所以说现在的企业应将 重点放在战略层面的用户上，但是有相关的客户将重点放在战术层面上。所以说，大数据必须要面对不一样的客户而建立不一样数据，以满足不同用 户关注重点的不同数据范围。在这种情况下，大数据在一定的范围内被锁定的时 候，应该按照不同人需要不同的数据范围，进而满足多元化的需求。与此同时， 不同人也会拥有不同的兴趣爱好，所以必须按照每个人关注的利益来进行涉及客 户所需要的报表，进而让更多的人加入进来。比如，将企业所生产的所有产品都 一一列出来这样就会缺乏指定性，这关键是因为企业不同部门的职责不同，各部 门管理者只会关注自己部门产品生产的进展情况，因此企业应该对用户的相关数 据进行整理，做到单个报表就能反映出用户个体需要的数据结论，这样不仅仅会 满足用户多方面的需要，并且还能够提高企业的管理效率和管理的质量。所以说 用户群体是企业大数据重点分析的对象。总结：基于开源软件Hadoop/Spark实现的企业大数据分析应用平台，从技术上说 已经达到很成熟的地步。这些已经被企业在生产实际生活中所证明。本文中所采 用的大数据分析应用平台方案，其最主要的成本是构成人力资源方面的投入。对 于企业来说，最大的挑战还是需要招聘一些懂得大数据应用平台领域的技术人员 和数据分析师的合作，尽最大的能力挖掘出大数据对企业的价值作用。参考文献：Ul任南，鲁丽军，何梦娇.大数据分析能力、协同创新能力与协同创新绩效 J.中国科技论坛,2018 (06)： 59-66.2李丹.企业大数据分析应用平台及其实现J.商场现代化,2017(20)： 80-81.王强，李俊杰，陈小军，黄哲学，陈国良.大数据分析平台建设与应用综 述J.集成技术,2016, 5 (02)： 2-18.企业大数据与平台数据应用研究摘要：近年来，“大数据”已经成为无人不谈的热议话题。数据化管理一方面 可以帮助企业发现企业管理方面的潜在问题，另一方面通过数据进行深入的分 析，帮助企业优化并提升企业管理的流程。对于企业，如何让数据服务于企业管 理，将成为一项特别重要的内容。关键词：大数据;企业管理;数据分析;数据管理;管理流程随着互联网的发展，越来越多的企业实行无纸化办公、数字化管理，在这一 过程中，企业各方面的管理包括技术质量、人力资源、财务、现场生产组织等均 形成了一定规模的基础数据。但是，这些数据是独立的，伴随企业的发展形成了 数据孤岛，导致宝贵的信息资源不能得到有效利用。如何以这些连续或者离散的 基础数据为基本保障，进行数据挖掘，形成知识，实现数据的有效利用受到越来 越多企业的重视。1目前大数据分析在企业管理应用中出现的问题1.1 现阶段缺乏成熟的数据管理模式现阶段大数据信息的应用在企业管理中尚处于萌芽期与发展期，大部分企业 缺乏一个成熟的数据管理模式。企业经营者对于运用大数据分析这一功能来管理 企业还没有完全的了解与掌握，大部分管理者仍停留在依靠自身能力和以往经验 去解决问题上，还不能够熟练的运用数据信息来进行分析和决策，这会产生许多 弊端，从而导致企业的发展缓慢以及信息数据联系缺乏紧密性;同样在管理企业 方面，大多数的企业经营者也常常用传统的驱动管理模式去管理运行整个企业， 而并非结合数据信息去缜密的分析与思考，所以导致大数据分析不能深层次的渗 入到企业管理实践中去。1.2 数据的收集呈现单一化在大数据分析中，数据信息分为结构化与非结构化的数据。结构化数据，是 指存储在数据库中，能够用二维表结构表达，便于被计算机理解的数据;非结构 化数据则区别于结构化数据，它不是单一的、程序性的数据结构，反之更加多样、 复杂，例如各种格式类型的文档、文本、表格、图片，以及音频、视频等等。在 企业管理中，结构化数据的收集较多，应用较广，而缺乏非结构化数据的收集与 整理，数据的收集呈现单一性。且大多数文件数据没有电子备份，则会导致信息 丢失后难以找回与恢复，会耗费大量的时间与精力。1.3 大数据分析缺乏所必备的基础设施大数据分析的不断发展是需要相应的硬件设施来进行辅佐的，目前，大数据 分析应用在企业管理中尚处于发展阶段，大部分现有企业对于信息技术的掌握与 运用也处于摸索阶段，则意味着企业管理中没有较为先进的基础设施设备去承载 大数据分析的发展。基于大数据分析的需要，例如用来采集信息资料的设施、整 理归集大量数据的设施建设、用于储存海量数据的设施建设，都是大数据分析中 较为重要且基础的设施，若企业缺乏这些基础的设施设备，则不能全面、彻底得 利用大数据分析来为企业管理工作，最终会对企业的发展不利。L4不能做到数据信息共享大数据分析在企业管理中的应用，其一大特点与优势，就是“数据”。此数据 不仅来源于企业外部的不同主体与客体的数据，也来源于企业内部各部门之间的 数据，要想收集整理海量数据，再让它们卷企业的日常管理所用，首先要做到信 息共通，资源共享。而目前大部分企业内部，各部门之间的信息呈封闭式，没有 做到共享互通，这会导致大数据分析在企业管理中的优势大打折扣，其收集整理 的数据资料不完整和不全面，从而导致分析结果不够客观可靠。2大数据分析在企业管理中的应用2.1转变传统的决策方式在传统的管理模式中，企业中的商业精英和管理者一直被视为作决策的人 员，但在大数据背景下，一线员工逐步上升为企业的决策主体，公众的反映状况 成为企业进行实时决策的重要依据。一线员工对企业管理决策有真实的感受，由 公众反映出的数据更时效、更真实，由此看来，转变传统的决策方式具有一定的 正确性。同时，企业对大数据的运用要求实时了解市场发展动向，要对一线员工 的评价作出理性分析，合理预测企业发展动向，以便更好地进行企业创新。2 2丰富数据平台传统的企业管理模式的驱动因素大多是问题驱动，而在云计算、数据挖掘等 技术的提高前提下，基于大数据下的企业管理更多的是利用数据驱动来解决创新 问题，可见大数据可作为企业管理创新的关键要素。大数据对企业的重要性，决 定了数据平台在企业中的地位。数据平台可实现企业与外界环境的实时沟通。在大数据时代，在传统企业搭 建的数据平台基础上，可建立微博和微信等非结构化的数据平台，企业可通过推 送相关文章、调查问卷及相应活动间接获取数据，不仅可丰富“数据源”，还可随 时监测有效数据的变化，做出实时的活动推荐，相比于传统固定的管理模式，依 此制定的企业管理模式更柔性化。23对大数据的应用给予政策鼓励数据处理技术一直被视为影响大数据被广泛利用的重要因素，若没有既稳定 又安全的数据处理技术，将不能挖掘出它蕴含的巨大商业价值。因此，应重视发 展分析和处理数据的相关技术，政府应主动给予相关技术鼓励政策，重视高校、 企业、研究部门的高新数据处理技术的研发，通过加大注入资金量、鼓励相关高 校学术比赛及提高该领域奖项知名度等措施，进而促进有关数据分析和处理的技 术发展。在大数据时代，人才短缺问题逐渐凸显。人才是影响企业管理决策的重要因 素。对此，企业可通过内部培训，选拔优质人才进行继续教育;政府部门应鼓励 高校重点培养这方面的人才;高校也应改变传统的教育模式，在课程体系上注重 创新、注重实践环节，以提供充足的人才资源。3结束语总而言之，大数据分析的应用是企业管理的发展中尤为重要也必不可少的一 环，它能更加便捷、准确、轻松的收集数据资料，为企业管理决策做出分析评价。 但就目前来看，大数据分析的应用并不广泛，在企业中的推进还存在些许问题， 需找出推进困难的原因和更加强推广力度，推动大数据分析的应用与建设，使得 企业能够更好、更坚固的发展。参考文献1大数据背景下企业决策管理探析JL龚志才.现代商业.2021 (06)2基于大数据时代的企业经济管理创新思考臼.王雯渤.现代商业.2021 (03)引大数据对企业数据管理和管理决策的影响J.王洪庆.经济管理文摘.2021 (01)