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吴仕橹-大数据的智能处理和数据可视化实践(9页).pdf

上传人: 懒人 编号:82936 2022-07-14 9页 1.84MB

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本文主要介绍了大数据智能处理与数据可视化方面的内容。首先,数据从源系统进入暂存区(staging),并通过Sqoop、CDC或Juniper等工具进行数据库复制或流式数据更新。然后,系统表复制到发现环境(Discovery environment),在此环境中进行生产数据的处理,并开发模型和洞察。数据工厂(Data Factory)对原始数据进行一系列处理步骤,包括数据轮廓(Profiling)、清洗与编目(Cleansing & curating)、数据增强(Enriching)、记录链接(Record linking)和索引(Indexing)。 接下来,稳定的资产和模型被推送到我们的UAT环境进行测试和数据验证。最终模型和资产部署到生产环境,通过约定的模式(通常是API或文件传输)供用户使用。数据守护者(Data Guardian)控制所有消费合规。数据交换(Data Exchange)主持API/APP以向消费者提供数据。 在执行数据与分析的过程中,数据被预处理、转换和优化。通过机器学习为客户生成唯一标识符,并将增强后的数据根据业务规则进行验证,确保其适用性。最后,数据被标记并传递给各种管理信息(MI)、分析工具和数据科学应用程序,以产生商业价值。
"大数据智能处理与数据可视化演讲内容解读" "如何通过业务洞察与分析工作流程实现数据价值" "掌握数据治理与合规在数据交换中的关键作用"
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