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一概述说明
传统的业务系统在运行较长周期后会积累了大量历史数据，这些海量数据却没有得到有效的分析和利用，只是对数据进行简单的统计分析获得一些表面、浅显、价值不高的结果。构建一个大数据分析平台，结合多个业务系统从中抽取海量数据进行管理、整合、分析和利用，从中发现潜在问题和有价值的规律，并通过可视化的方式进行展示，能够为管理层提供科学决策的支持，提升企业业务能力和效益。
二大数据构建目标
（1）实现数据的共享和交换。将各应用系统的数据进行集成和整合，使来源各异、种类不一的各类数据可以相互使用，丰富数据的来源，打破系统间的信息孤岛，实现数据的共享和应用。
（2）大数据的采集和存储。研制数据适配接口，对接各应用系统获取各类异构数据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为数据的挖掘和分析打好基础。
（3）大数据分析与决策。采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和规律，为企业的各项工作提供决策和指导。
三大数据构建原则
（1）安全性。大数据分析平台应采取安全性高的访问认证机制，同时在平台建设中要充分重视系统自身的安全性以及其他应用系统的安全性。
（2）可扩展性。大数据的分析和应用是一项长期持久的工作，随着业务的变化，对于信息平台的规模和要求也会不断变化。因此，要求平台的设计和实施要具有良好的扩展性，以满足不断发展变化的要求。
（3）灵活性。在平台的设计和实施中要考虑到与其他应用系统的整合，开发出多个类型的接口，能够灵活接入其他系统、拓展服务类型。
四大数据总体框架
基于Hadoop技术的数据分析平台自下而上一般分为三个部分，分别为：数据层、大数据采集与存储、数据分析及展示。
（1）数据层，针对不同系...
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