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大数据平台建设及应用分析

随着互联网技术的持续发展以及人们数据需求的不断增加，大

数据已经成为了当今互联网时代的重要组成部分。众所周知，大

数据不仅是一种技术，更是一种能够利用多种数据源、分析大量

数据并从中提取出有价值信息的过程。大数据平台建设及应用分

析，正是大数据实现应用的基础。本文将阐述如何建设一款完善

的大数据平台，并介绍一些常见的大数据应用。

一、大数据平台建设

大数据平台建设包括了数据采集、数据存储、数据分析三个阶

段。数据采集是指将各种数据源的数据提取出来进行收集和处理，

数据存储帮助我们存储大量的数据，使得后续的数据分析能够顺

利的进行。相比于数据采集和数据存储，数据分析是大数据平台

中最重要的一步。而在大数据分析的过程中，我们需要分别来考

虑4个方面的技术要素：数据分析模型、数据分析算法、数据分

析工具以及数据分析环境。

1.数据采集

数据采集包含多个步骤，首先需要针对需求进行梳理，并且按

照需求的不同，对不同的数据源进行处理。例如：社交数据、日

志数据、资讯数据等。数据采集方式又有多种，针对不同的数据

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源可以采取不同的方式。如：API接口摘取、爬虫抓取、日志服

务器收集等。

2.数据存储

目前存储大数据的方式主要有两种：HDFS和NoSQL。Hadoop

DistributedFileSystem（HDFS）可以支持PB级别的存储，不仅可

以快速存储海量数据，还支持多副本备份。而NoSQL则可以让我

们实现分布式、可扩展的海量数据存储，适用于处理非结构化的

数据。

3.数据分析模型

数据分析模型是大数据分析的核心，由于大数据涉及到的数据

规模可能会十分庞大，因此数据分析模型应该针对数据规模进行

合适的设计，同时也要符合业务需求，能够适应不同的分析场景。

4.数据分析算法

数据分析算法是实现大数据分析模型的关键，包括机器学习、

NLP、数据挖掘等。当然，算法的选择需要根据业务场景来选择

不同的方式，例如分类、回归、聚类以及关联等。

5.数据分析工具

数据分析工具的选择要基于数据分析场景以及需要求来进行选

择。大数据处理工具包括：Hadoop、Spark等。数据分析工具则包

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括：R、Python。当然，数据分析工具的选择也不止于此，需要根

据需要进行适当的调整。

6.数据分析环境

数据分析环境包括硬件硬盘、内存、CPU。因为大数据处理过

程中需要进行复杂的计算，因此数据分析环境的硬件配置需要根

据数据规模进行合适的配置。

二、大数据应用分析

大数据分析可以广泛应用于金融、医疗、电力、零售等行业。

下面我们重点介绍一下大数据分析在金融和医疗行业的应用。

1.金融行业

金融行业的大数据应用主要包括风险评估、客户行为分析、精

准营销、反欺诈以及大数据可视化分析等。其中客户行为分析和

反欺诈应用需求较为常见。

客户行为分析能够帮助金融机构了解每位客户的每一笔交易信

息，进而通过数据分析找出可能的客户需求以及交易趋势。这也

性化精准营销的核心。而反欺诈系统可以通过大数据分析算

法，将客户行为数据进行进一步分析，去除无效信息，并且识别

出可能存在的欺诈行为。并且可以不断