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大数据架构方案

  为解决企业发展和建设中存在的问题, 逐步建立一套面向各业务、具有海量数据处理能力的大数据平台已成为必须。 通过对数据的关联分析和深度挖掘为企业提供诸如产品创新、产品故障诊断与预测、 供应链的分析与优化、设备故障诊断与预测等复杂分析功能。特别在市场情报研究、产品质量控制、仓库库存管理方面提升到一个新的高度,增加企业竞争实力。

规划建立分层次、统一、融合的的大数据架构方案,如下图所示:

整体架构自下而上分为数据源层、数据采集清洗层、大数据存储处理层、数据服务层以及大数据应用层,各层次之间分工明确,采用标准、低耦合接口实现层次之间的数据流转。
大数据技术实际架构场景:
    1)  构造系统数据采集与分析机制;
    2)  智能调度机制;
    3)  实现数据可视化 ;
    4)  整合了 CSM、PIM、IEM、质量检测系统等平台数据,并收集了外部日志数据。构建整体数据仓库,形成数据挖掘数据准备.
    5)  进行数据建模,数据服务分发及相关应用构建。

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