大數據平臺運維
為行業信息化提供整體解決方案，為客戶持續創造價值
支撐大數據應用系統正常運行且精準分析的技術能力產品簡介
隨著大數據技術的發展,各大中型企業陸續建立起自己的大數據平臺,依托大數據平臺的海量數據存儲處理能力和數據分析能力,研發各種大數據應用,但大數據平臺與傳統信息系統有著較大差異,需要對以往的運維體系進行調整,才能更好的適應大數據平臺的運維需求。數據處理能力
數據處理（一）
通過技術手段發現并糾正數據文件中可識別的錯誤，包括檢查數據的一致性，處理無效值和缺失值等，其中也包括不完整的數據和重復的數據。數據處理（二）
將傳統的數據分析方法與處理大量數據的復雜算法相結合，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用信息和知識的過程。數據處理（三）
數據挖掘的任務主要分為4類：建模預測、關聯分析、聚類分析、異常監測。技術優勢
HADOOP集群運維
實現對海量數據的存儲和分布式計算，數據通過hadoop的集群處理后，得到結果。其中包括：數據優化、數據搭建、加節點、備份恢復、本地搭建hadoop集群等。
數據倉庫管理工具
主題數據庫包括原數據維護管理，ETL工具（數據抽取、轉換、加載），數據維護管理、數據分析工具和系統日志五個部分。該工具為多渠道來源的數據整合，數據存儲，數據分析，為數據挖掘提供了高質量的數據基礎。
網絡爬蟲工具
網絡爬蟲工具包括：管理工具、爬蟲工具和爬蟲數據庫三個部分組成，該工具可用于輿情監控、市場分析、產品研發、風險預測等多種業務使用場景。
數據采集
數據采集包括：第三方數據采集、業務數據采集、本地數據庫數據采集、網絡爬蟲數據采集、物聯網數據采集等。
數據分析
主數據分析包括數據的描述性分析、線性回歸分析、方差分析、主成分分析、典型相關分析、判別分析、聚類分析、彈性分析、Bayes統計分析等。
數據存儲
云平臺，包括私有云和公有云；本地存儲。
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