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大数据分析平台由哪些部分组成
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一、数据层
分析不同系统，制定系统数据采集的范围和目标，收集各业务系统产生的各种数据，整合各种结构化和非结构化数据，为大数据分析提供支持。
二、大数据采集和存储
它旨在为各种异构数据开发适配接口，与其他系统连接，并为数据提供适配、转换、存储等基本管理功能。
基本步骤包括:
1、数据抽取:针对大数据分析平台需要采集的各种数据，有针对性地开发适配接口。对于现有的信息系统，开发相应的接口模块与各种信息系统对接，无法实现数据共享接口的系统通过ETL工具采集数据，支持各种类型的数据库，按照相应的规范对数据进行清理和转换，从而实现数据的统一存储和管理。
2、数据预处理:为了使大数据分析平台更方便地处理数据，同时为了使数据存储机制更具可扩展性和容错性，需要根据相应的相关性将数据组合起来，将数据转换成文本格式作为文件存储。
3、数据存储:为了提高数据存储的可扩展性和容错性，采用主流大数据框架统一文本存储各种数据，按照相应的规则存储数据，每天保存一套完整的数据文件集，形成数据仓库。
三、数据分析和显示
核心业务层是数据分析与显示，通过数据分析工具，根据需要制定各种目标数据报表。对存储的数据进行数据处理、算法运行和结果转换操作，将结果保存为每天形成的报表文件集。报表显示系统以可视化的方式显示生成的报表文件。
系统架构应安全、可扩展，能够支持各种主流语言的开发，并提供丰富的接口。支持结构化和非结构化数据的存储和应用。通过建立物联网应用和行为数据的同时，通过建立物联网应用，实现对物品、人员、安全等方面管理的有力支持，提高管理质量。
大数据分析平台是企业集成的大数据分析和应用平台，为企业提供大数据分析和决策。
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