企业级大数据体系结构

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

企业级大数据是指超大规模数据的集合，是管理者、分析师、决策者所需要分析和处理的一种信息资源。基于海量数据的复杂性及其多样性，实现数据可视化、数据挖掘、机器学习等数据处理功能的大数据平台也逐渐成为行业关注热点。因此，越来越多的公司开始将数据作为公司竞争优势的一部分，同时开展业务拓展与创新活动，成为“一带一路”倡议的重要参与者之一。但如何构建一个高效、稳健、安全、合规、可控的企业级大数据体系却是一个综合性的难题。

本文将以大众认知和实际应用需求为出发点，讨论如何构建一个企业级大数据体系架构，将包括以下方面内容：

1. 数据接入层：通过采集各种不同的数据源如日志、事件、结构化、非结构化数据并进行统一、标准化存储。
2. 数据预处理层：对存储的数据进行清洗、规范化、转换等预处理，提升数据质量。
3. 数据仓库层：建立数据仓库，汇总企业上多个不同维度的数据，形成一个集中的、统一的数据视图。
4. 大数据分析层：基于数据仓库的统计分析、数据挖掘、文本挖掘等工具，完成数据驱动的决策支持工作。
5. 存储和计算层：选择最适合企业应用场景的存储系统及计算框架，保证数据的高可用和容灾能力。
6. 流程自动化层：通过自动化流程来实现数据集成、整合、清洗、加载等整个生命周期内的自动化管道，降低人力投入及风险。

文章将从业务背景出发，结合当前大数据应用的发展方向，详细阐述企业级大数据体系的构建过程及各模块的设计原则，以及相应的关键技术和解决方案。希望通过本文可以帮助读者更加全面、细致地理解大数据建设及落地，为企业级大数据发展打下坚实的基础。<