大数据分析解决方案

Ⅰ 城市交通大数据可视化解决方案

作者 | 网络大数据

如今，城市交通拥堵状况日益严重。虽说智能交通布局在不断地完善，但交通管理仍旧收效甚微。数据独立存储难以融合应用、数据内在规律难寻、数据缺乏深度挖掘等诸多问题，其困难重重，该如何解决呢?不妨看看城市交通大数据可视化解决方案吧！

“大数据可视化”能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，通过贴合实战，从感官、操作、应用及数据四个维度解决交警个性化需求，构建业务场景深度应用，从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实战场景，利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来，进而深度挖掘内在数据规律，以此指导决策，助力城市交通健康的发展。

通过前端感知系统，实时获取城市交通动态信息。将各个子系统的数据录入数据可视化平台进行融合、分析后，呈现出不同场景下的交通信息个性化视图，从而为城市交通的管理和调控提供指导依据。

01强大的数据源整合能力

数据接入灵活多变，支持静态数据、API、数据库、本地数据四种数据对接模式，其中数据库类型支持主流的MySQL、Oracle、MPP，满足庞大、繁杂、多样数据的集中汇聚展示，从而实现不单单是海量数据表面的业务处理而是通过清洗杂乱数据，优化数据结构来进行深层次的信息挖掘，发现数据的真正含义。

02丰富的图表组件搭建工具

提供丰富多样化的图表组件工具，支持包括圆饼图、极区图、地图、柱状图等超过1100项效果配置，用户可以根据实际应用需求进行组合使用。通过结合大屏形成的组件搭配展示给人一种视觉冲击，不仅仅是简单的把数字用图表表示，而是帮助用户，发现数据背后的规律。

03多样化的场景模板

数据可视化平台提供多种应用场景模板，合理运用搭配色彩、布局以及组件，解决用户设计难题。简单的修饰即可使用，业务全景一目了然。

04图形化的编辑界面

用户也可以通过友好的图形化编辑模式完成样式编辑和数据配置，创建属于自己的个性化需求模板，并且可以进行分享，无需编程能力就能轻松搭建可视化应用。

从多个角度进行日常路网运行监测与协调管理、交通警情分析研判、重点人车管理，以满足常态下交通监测监管、应急状态下协同处置指挥调度的需要，满足交通行业各个场景的应用需求。

01交通态势可视化

通过对多项核心交通数据进行分析，实现交通态势评估，辅助交通管理部门依据交通评估结果动态跟踪、监测拥堵状态和预测变化趋势，为交通规划、交通优化的提供量化指标依据。

02设施运维管理

可视化运维基于系统中各种设备的运行状况，能及时直观的反映故障点位信息，包括设备在线情况、完好率以及设备故障类型，帮助运维人员解决问题、提高效率，让运维由繁化简，更加有效的保障智能交通系统的顺畅运行。

03重点车辆管控

通过构建重点车辆管控场景，可以帮助用户直观的了解到区域内所有重点车辆的类型和数量以及发放的通行证数量，实现对嫌疑车辆、布控车辆、涉案车辆、重点车辆等黑名单车辆实时监控告警强化交通管控力度。

04交通事件研判分析

针对历史交通流、交通违法、交通事故等数据进行分析汇总整合、专题化分析，达到科学细化管理目的，为交通管理部门在交通组织、警力部署、设备布设等方面的优化提供决策依据。

以上便是城市交通大数据可视化解决方案的有关介绍。

该方案不仅打通了各交警业务子系统间的数据壁垒，将交通大数据真正的价值发掘出来;更以丰富的视图展示满足了实战应用数据可视化场景需求，交通管理部门可通过清晰可视的交通动态图进行车流管控及警力调度，为城市交通的管理与健康发展带来极大的改善。

Ⅱ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

Ⅲ 大数据解决方案都有哪些

在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的，那么大数据的解决方案都有哪些呢？一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。

第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。

接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。

最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

通过上述的内容，想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，只有开发并使用好最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列。

Ⅳ 华为大数据解决方案是什么

现在有好多公司在做大数据，不仅仅只有华为。比如北京开运联合信息技术股份有限公司大数据解决方案是要根据您所需要的行业，来定制的。

Ⅳ 大数据分析一般用什么工具分析

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Ⅵ 求助：哪些公司可以提供大数据处理分析解决方案

上海献峰网络指出：你要的大数据分析解决方案大全都在这

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

一、大数据分析的五个基本方面

1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

二、大数据处理

周涛博士说：大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

Ⅶ 大数据分析系统平台方案有哪些

目前常用的大数据解决方案包括以下几类
一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来
四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

Ⅷ 企业大数据处理解决方案有哪些

抄企业一般采用商业智能来袭对数据进行分析处理。
比如用于销售模块可以分析销售数据，挖掘市场需求；用于客户分析可以分析用户行为，精准营销；用于财务分析可以分析财务数据，预估风险之类的。
具体的比如通过商业智能系统FineBI平台，可以进行销售、回款、应收款、可售库存、推盘、动态成本、杜邦分析、资金计划等各类细分主题的分析，以地图、环比图、漏斗图等特征图表配以钻取联动显示，较好地从数据中观测销售过程出现的问题。
财务方面也可以通过FineBI建立绩效指标库和行业或标杆指标库作为财务分析的数据源，在绩效考核模型、投资评估模型、财务风险模型、经营分析模型的基础上分别建立资产主题、盈利主题、资金主题、收入主题、成本费用主题、存货主题等。通过这些分析主题对企业进行进度监控和经营预警，从而达到对企业战略的控制。