大数据智能决策系统架构：数据收集与预处理

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、引言

随着互联网、大数据、云计算的发展，越来越多的人能够接受并依赖于网络服务。但是，如何有效地利用这些数据进行智能决策，成为各个企业面临的重大课题。如何从海量的数据中提取有效信息，对企业管理具有重要意义。如何将海量的、复杂的数据进行合理的抽取和处理？如何利用机器学习方法优化数据的处理过程？如何构建实时响应能力，确保用户快速获取到最新的信息？以上种种问题，在实际应用当中都可以看到非常艰难的迫切需求。

为了更好地解决上述问题，目前尚缺少一种全面的、可行的大数据智能决策系统架构设计。本文试图通过梳理现有的解决方案，探讨当前存在的问题及其原因，进而尝试构建出一个基于大数据和人工智能的决策系统，它能够快速准确、高效地对数据进行分析和决策，帮助企业实现智能化决策。该系统应具备以下几个方面特点：

1. 数据采集及预处理模块：系统应该具备良好的采集机制和预处理功能，能够对来自不同渠道、不同形式的大量数据进行整合、清洗、结构化。数据存储、处理速度应达到每秒数十万条记录的标准。此外，还应保证数据的准确性、完整性和有效性。
2. 数据分析及预测模块：根据业务需要，系统应具备精准且实时的智能分析能力。通过大数据处理平台及关联算法模型，能够对数据进行有效分析，形成数值化结果。同时，还应提供多维度数据分析能力，对数据进行定性和定量分析。
3. 决策支持模块：该模块的目标是根据预测结果进行决策支撑，为企业提供精准可靠的信息反馈。系统应能够自动识别用户需求，为用户推荐最优的产品或服务。通过提供统计模型和规则引擎，使得决策结果符合用户的预期。
4. 运营支持模块：该模块的主要任务是协助企业管理数据，并降低管理成本。包括数据报表、大屏展示、数据分析等，为企业管理提供便利。

基于上述需求，本文主要探讨了大数据智能决策系统的架构及流程，阐述了如何基于开源组件构建一个强大的、实时响应的大数据智能决策系统。最后，也给出了一些部署上的经验和教训。

二、相关技术背景

（1）数据采集及预处理模块

数据采集

在实际应用当中，如何收集海量的数据一直是一个很重要的课题。数据采集首先要考虑到数据的来源、获取方式和质量控制。如何实现“单点故障”、“数据丢失”等异常情况的预防？如何对数据进行可靠、快速的获取？如何对数据进行清洗、过滤、转换、加工、归档等处理？如何保障数据安全、私密性和可用性？这些都是数据采集的关键环节。一般来说，数据采集可以分为两步：第一步，利用基础设施把数据源源不断地传输到大数据处理中心；第二步，利用分布式文件系统对数据进行备份、归档、检索、索引等操作。

数据预处理

对于已收集的数据，如何进行数据预处理、数据清洗是另一个重要的课题。数据预处理主要目的是对数据进行结构化、标准化、有效抽样、去重等处理。结构化就是指按照一定的数据模型对数据进行定义和规范化，如关系模型、文档模型、图模型等；标准化就是指对不同的数据域进行统一的编码，如统一使用ISO8601时间格式；有效抽样就是指采用随机的方式从数据集中选取部分样本；去重就是指消除重复数据。数据清洗是一个持续不断的过程，不断地对数据进行检测、修正和完善，直至获得最佳的效果。数据预处理的关键环节是数据处理流水线，包括数据清洗、映射、重组、规范化、交换、验证、统计等一系列操作。

（2）数据分析及预测模块

数据分析

数据分析是指对收集到的大量数据进行有效的分析和挖掘。对于传统的数据分析方法来说，主要分为静态分析和动态分析两种。静态分析即指分析已经存储下来的历史数据；动态分析则是指分析实时生成的数据。由于数据量的增长以及对于数据的分布、规律的追踪难度增加，如何快速有效地对海量数据进行分析成为当下技术发展的一个新领域。目前，大数据技术正在发展壮大，越来越多的研究人员和公司都在致力于这个方向。

模型训练及推理

如何训练模型、建立关联规则、聚类、异常检测等等，是数据分析及预测中的重要环节。对于训练模型来说，数据本身的特点决定了不同的模型训练方法，如朴素贝叶斯法、决策树法、神经网络法等。对于关联规则来说，基于频繁项集的Apriori算法和基于关联规则的FP-Growth算法。对于聚类，一般采用K均值、层次聚类、谱聚类等方法；对于异常检测，一般采用极限状态频率变换（KS变换）的方法。模型训练及推理的关键环节就是模型参数的设置、超参数的选择、模型性能的评估、模型的集成、回归预测等操作。

结果呈现及反馈

在完成模型训练及推理后，如何将分析的结果呈现给用户呢？如何实时提供反馈呢？一般来说，数据的呈现可以采用可视化的方式，如多维数据图表、序列图、柱状图等；反馈的方式一般采用文本、语音、图像等形式。结果呈现及反馈的关键环节是结果展示与反馈的接口，包括前端界面设计、用户交互体验设计、后端数据接口设计、消息通知与推送等。

（3）决策支持模块

用户画像

为了支持用户的个性化需求，需要从用户行为习惯、偏好、特征等方面进行分析。用户画像又称为人物画像、知识图谱等，可以帮助企业更好地理解用户需求、预测用户兴趣和行为。目前，有许多基于机器学习的用户画像工具，它们可以从用户社交网络、搜索、购买、阅读等方面进行分析，形成有效的个性化推荐。

智能问答

智能问答模块主要是为了帮助用户快速获取到所需信息。目前，大部分互联网企业都提供了基于自然语言处理（NLP）的智能问答系统。相比于传统的FAQ页面，智能问答可以帮助用户提高查询效率，减少搜索时间，提升用户体验。智能问答系统的关键环节就是如何开发、训练模型、评价模型效果、提供API服务等。

业务流程

作为一个智能决策系统，需要涉及多个业务部门之间的沟通和合作，这就需要业务流程建设。一般来说，业务流程包括：需求确认、技术选型、产品设计、系统架构设计、系统集成、交付上线等。业务流程设计的关键环节是如何从业务角度思考问题，找准需求导向，合理划分任务，制定开发路线图。

安全访问

针对企业内部的信息隐私，需要建立严格的权限管理机制。安全访问模块的关键环节就是如何保障数据的安全、可用性和私密性。针对信息泄露的风险，需要建立安全事件应急机制，包括日志审计、异常检测、事前告知、预警、应急处置、数据恢复等。

（4）运营支持模块

数据可视化

数据可视化是指将原始数据转换成有意义的可视化表示，让用户更直观地感受到数据。数据可视化通常用于商业决策、客户关系维护、产品质量监控、KPI指标分析等。对于智能决策系统，数据可视化的目的就是提供一系列的看板、仪表盘、报表、图表等，以便更直观地了解当前系统运行状况、数据的趋势、问题热点等。数据可视化的关键环节是如何将原始数据转换成可视化的形式，包括数据的可视化方式、显示效果、交互手段等。

运营工作台

运营工作台是一个方便用户运营管理的应用系统。除了数据分析、决策支持和运营支持模块，还需要有一个运营工作台的模块。它可以提供快捷的操作入口、资源搜索、日常事务执行、客户反馈等。运营工作台的关键环节就是如何做好运营工作，包括内容创作、数据分析、配置系统等。

数据报表

数据报表用于管理和呈现用户数据的变化。数据报表的关键环节是如何搭建、设计、发布数据报表，包括数据类型、布局、打印模板、查询功能等。

三、系统架构设计

架构示意图

组件详解

数据采集及预处理组件

数据采集

数据采集组件负责数据采集，包括通过基础设施把数据源源不断地传输到大数据处理中心。这一步需要考虑到数据的来源、获取方式和质量控制。如何实现“单点故障”、“数据丢失”等异常情况的预防？如何对数据进行可靠、快速的获取？如何保障数据安全、私密性和可用性？具体可以参考阿里巴巴数据湖（Data Lake）产品。

数据预处理

数据预处理组件的目标是对来自不同渠道、不同形式的大量数据进行整合、清洗、结构化。这一步可以对数据进行有效抽样、去重、标准化、异常检测等操作。具体可以参考Google的DistCp、Spark Streaming、Flink等技术。

数据分析及预测组件

数据分析

数据分析组件的目标是对已经清洗、结构化、标准化的数据进行有效的分析和挖掘。这一步可以基于大数据处理平台及关联算法模型进行分析，对数据进行分类、关联、聚类、异常检测等。具体可以参考Facebook的Pig、Hive、MapReduce、TensorFlow等技术。

模型训练及推理

模型训练及推理组件的目标是基于分析结果训练模型、建立关联规则、聚类、异常检测等模型。这一步可以使用机器学习方法，例如朴素贝叶斯、决策树、KMeans等。具体可以参考scikit-learn、R语言、Apache Spark MLlib等技术。

决策支持组件

用户画像

用户画像组件的目标是从用户行为习惯、偏好、特征等方面进行分析。这一步可以通过机器学习方法，从用户社交网络、搜索、购买、阅读等方面进行分析，形成有效的个性化推荐。具体可以参考豆瓣电影评论数据挖掘项目。

智能问答

智能问答组件的目标是帮助用户快速获取到所需信息。这一步可以利用机器学习方法，如NLP、语义解析等，提升用户查询效率。具体可以参考基于深度学习的QA模型。

业务流程

业务流程组件的目标是支持多业务部门之间的沟通和合作，并且制定开发路线图。这一步可以依据业务需求进行模块划分和流程设计。具体可以参考微软Power BI项目。

运营支持组件

数据可视化

数据可视化组件的目标是将原始数据转换成有意义的可视化表示，让用户更直观地感受到数据。这一步可以依据业务需求，制作一系列的看板、仪表盘、报表、图表等，以便更直观地了解当前系统运行状况、数据的趋势、问题热点等。具体可以参考Tableau、QlikView等产品。

运营工作台

运营工作台组件的目标是提供快捷的操作入口、资源搜索、日常事务执行、客户反馈等。这一步可以快速响应用户操作请求，减少重复操作，提升工作效率。具体可以参考Omnichannel Chatbot项目。

数据报表

数据报表组件的目标是管理和呈现用户数据的变化。这一步可以基于业务需要，搭建、设计、发布数据报表，以便更加直观地了解用户数据趋势。具体可以参考Moogsoft Power BI项目。

服务层设计

服务层设计主要是为了将各个组件结合起来，组装成一个完整的服务。服务层的设计可以考虑以下几点：

1. 分布式集群：为了提升系统的响应速度，需要对各个组件进行分布式部署。一般来说，数据采集、预处理、分析及预测等模块可以使用基于Hadoop、Spark、Flink等框架进行分布式部署。
2. 服务发现和负载均衡：为了实现服务的动态伸缩，需要引入服务注册和发现机制。服务注册机制用于存放各个服务地址和元数据，服务发现机制用于动态分配客户端请求。
3. 异步通信：为了提升系统的吞吐量，需要对各个模块之间采用异步通信。异步通信可以有效地避免网络堵塞、资源竞争等问题。
4. 服务容错和可用性：为了保证服务的高可用性，需要对系统进行故障诊断、容错处理、弹性伸缩等。

流程设计

流程设计是整个系统的核心，其中包含数据采集、数据预处理、数据分析及预测、决策支持、运营支持等多个子流程。流程设计可以考虑以下几点：

1. 数据准备流程：首先，数据采集组件需要从数据源获取到数据，然后进行预处理，以满足分析及预测模块的输入要求。
2. 数据分析及预测流程：分析及预测模块的目标是对数据进行分析和预测，形成数值化结果。因此，需要对数据进行有效抽样、去重、分类、关联、聚类、异常检测等操作。
3. 决策支持流程：决策支持模块的目标是根据预测结果进行决策支撑，为企业提供精准可靠的信息反馈。因此，需要对用户画像、智能问答、业务流程、安全访问等模块进行集成。
4. 运营支持流程：运营支持模块的目标是协助企业管理数据，并降低管理成本。因此，需要对数据可视化、运营工作台、数据报表等模块进行集成。