大数据分析平台主要解决的问题有哪些？

大数据创造价值的关键在于大数据应用,随着大数据技术的发展,大数据应用已经渗透至各行各业的企业当中。在企业的业务系统中,除了与业务直接相关的数据存储在数据库外,还有海量的系统监控数据和业务日志产生。随着企业数据资产的日积月累,能够全面覆盖日常经营、输出分析结果的指标体系成为企业的必需品。除了面对错综复杂的业务数据,集团性企业还需聚拢各业务系统的数据。

大数据创造价值的关键在于大数据应用,随着大数据技术的发展,大数据应用已经渗透至各行各业的企业当中。在企业的业务系统中,除了与业务直接相关的数据存储在数据库外,还有海量的系统监控数据和业务日志产生。随着企业数据资产的日积月累,能够全面覆盖日常经营、输出分析结果的指标体系成为企业的必需品。除了面对错综复杂的业务数据,集团性企业还需聚拢各业务系统的数据。因此,企业迫切希望能够打通全渠道来组织各业务维度,让业务数据能够更持久的存储,并提供实时/离线分析,帮助企业高层进一步了解企业的宏观运营面、基本面、财务面,帮助业务部门]及时锁定潜在问题,提供精细化运营。由此,大数据分析平台应用而生。
大数据分析平台主要解决的问题
1、丰富的数据源支持
面对丰富的数据源，大数据分析平台提供统一的数据接入，便于后续体系化分析。
数据接入主要包括文件日志、数据库日志、关系型数据库和应用程序等的接入。
相关组件起到了上游数据源与分析平台存储接口的结构作用。
2、数据格式延迟绑定
TP(事务型)数据库和数据仓库常采用写入型schema，即基于业务需求预先定义schema，适合变化少的固定业务，不适合分析型业务。
大数据分析平台的分析系统多采用读取型schema，数据在分析时才会根据数据类型进行相应的处理。
3、TP和AP隔离
TP型业务适合行存储，而AP型业务适合列存储，分析业务的大规模全量扫描会影响在线业务的SLA。
大数据分析平台的典型处理方式是复制存储，面相多维分析需求，重塑数据分布、格式、索引,优化系统的分析性能。
4、存算弹性扩缩容
业务数据随着各个业务系统运转而日积月累,企业普遍面临系统架构改造优化和数据迁移。
大数据分析平台的搭建会对应考虑数据的分层存储和存储计算引擎的选择，保证存算能力可按需扩缩容，并提供存算资源的编排优化。

大数据分析平台——亿信ABI
亿信ABI是亿信华辰自主研发的一款融合了数据接入、数据建模与处理、指标管理、数据分析与挖掘等核心功能而打造的一站式数据分析平台，可满足企业各类复杂的分析需求。亿信ABI提供数据采集与补录、异源数据融合、数据处理、数据同步、数据分析于一体的端到端解决方案。通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录，支持添加校验及流程审批，可保障数据完整性。内置可视化ETL工具，提供丰富的处理转换组件，快速实现数据融合和数据中心的建设。基于数据中心之上，亿信ABI提供复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等多元化的分析手段，以满足用户各种分析场景。