主流big 數(shù)據(jù) framework，Hadoop和Spark比較常見，然后Flink越來越流行。應(yīng)用于Da-3平臺(tái)的etl輔助流程。隨著汽車市場(chǎng)的逐漸飽和和競(jìng)爭(zhēng)的加劇，汽車企業(yè)希望通過擁抱Da 數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，領(lǐng)先一步。但是“大數(shù)據(jù)”的過程不是一次性的過程，也不是簡(jiǎn)單的選擇大數(shù)據(jù)技術(shù)，而應(yīng)該看作是a 企業(yè)級(jí)系統(tǒng)工程。本文結(jié)合了Da 數(shù)據(jù)的項(xiàng)目實(shí)踐和行業(yè)理解。本文著重探討如何系統(tǒng)地看待“Da-3”的建設(shè)，以及如何解決關(guān)鍵問題。

隨著近幾年Da 數(shù)據(jù)的興起，越來越多的車企也選擇加入Da 數(shù)據(jù)的潮流。希望通過擁抱Da 數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的商業(yè)運(yùn)營(yíng)，改變營(yíng)銷模式乃至企業(yè)轉(zhuǎn)型，提高自身運(yùn)營(yíng)競(jìng)爭(zhēng)力。比如國(guó)際頂級(jí)車企大眾、寶馬、奔馳，國(guó)內(nèi)車企長(zhǎng)城、吉利，都開始了自己的“大數(shù)據(jù)”之路。圖1汽車企業(yè)大學(xué)典型案例數(shù)據(jù)然而，在全球化的過程中，汽車企業(yè)發(fā)現(xiàn)進(jìn)化過程并不那么順利，在與汽車企業(yè)的溝通中經(jīng)常聽到來自業(yè)務(wù)部門的抱怨。

Industry 數(shù)據(jù)可視化決策系統(tǒng)可以通過虛擬現(xiàn)實(shí)等各種顯示手段與工業(yè)企業(yè)原有的自動(dòng)控制系統(tǒng)相結(jié)合，數(shù)據(jù) dashboard。為“-3/”時(shí)代的工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控、設(shè)備監(jiān)控、虛擬制造應(yīng)用提供最佳可視化解決方案。以萬博思圖設(shè)計(jì)的可視化大屏系統(tǒng)為例，平臺(tái)可以連接分布在世界各地的40多萬臺(tái)設(shè)備，實(shí)時(shí)采集運(yùn)行數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)程管理設(shè)備組運(yùn)行狀態(tài)。實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的產(chǎn)品分析、預(yù)測(cè)和運(yùn)營(yíng)支持，同時(shí)借助工大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造向智能制造的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

采集設(shè)備的速度、針數(shù)、電壓和各種實(shí)時(shí)生產(chǎn)能力的操作數(shù)據(jù)。充分發(fā)揮數(shù)據(jù) dashboard在各種圖表中合理分組的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)儀器數(shù)據(jù)的快速狀態(tài)切換，滿足不同場(chǎng)景監(jiān)控的需求。通過建設(shè)工業(yè)可視化指揮決策平臺(tái)，可以充分整合生產(chǎn)、維修等部門的信息資源，有效整合智能分析功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)“人”和“設(shè)備”的全面監(jiān)控。協(xié)助經(jīng)理實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)活動(dòng)中事件的預(yù)警、指揮和調(diào)度，并在事件發(fā)生后進(jìn)行分析和評(píng)估。

"要構(gòu)建一個(gè)大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù) stream進(jìn)行溯源，直至最終有價(jià)值的輸出，并根據(jù)實(shí)際需要在現(xiàn)有的Hadoop和大型數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中選擇和整合合適的組件，構(gòu)建一個(gè)能夠支持多種查詢和分析功能的系統(tǒng)。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選擇，還包括數(shù)據(jù)線上線下處理的考慮和取舍。此外，引入“Da 數(shù)據(jù)”的解決方案的商業(yè)應(yīng)用中沒有一個(gè)在生產(chǎn)環(huán)境中存在潛在的安全隱患。

所以大數(shù)據(jù)技術(shù)只有服務(wù)于實(shí)用目的才有意義?？偟膩碚f，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個(gè)方面引導(dǎo)人們做出有價(jià)值的決策:報(bào)告生成(如基于用戶歷史點(diǎn)擊行為的跟蹤和綜合分析、應(yīng)用活躍度和用戶粘性計(jì)算等。);診斷分析(例如，分析用戶粘性下降的原因，根據(jù)日志分析系統(tǒng)性能下降的原因，檢測(cè)垃圾郵件和病毒的特征等。);決策(如個(gè)性化新聞閱讀或歌曲推薦，預(yù)測(cè)添加哪些功能增加用戶粘性，幫助廣告主精準(zhǔn)投放廣告，設(shè)置垃圾郵件和病毒攔截策略等。).

第四次工業(yè)革命和隨之而來的數(shù)字化變革浪潮席卷全球。推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，成為實(shí)施國(guó)家重大戰(zhàn)略的關(guān)鍵力量。在“互聯(lián)網(wǎng) ”的大背景下，“大數(shù)據(jù)”、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用成為社會(huì)變革的驅(qū)動(dòng)力，越來越多的企業(yè)制定了數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)級(jí)通過數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系的建設(shè)，包括企業(yè)IT架構(gòu)的升級(jí)和管理體系的重塑。

企業(yè)信息系統(tǒng)的建設(shè)和升級(jí)一般會(huì)經(jīng)歷電子化、信息化、數(shù)字化三個(gè)階段。電子化是初級(jí)階段，即企業(yè)建設(shè)單個(gè)部門應(yīng)用的信息系統(tǒng)，將線下交易遷移到線上，運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)“從無到有”；信息化是一個(gè)穩(wěn)定的過渡階段，各部門信息系統(tǒng)的整合支持業(yè)務(wù)集中化、標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)“從存在到溝通”；在數(shù)字化的高級(jí)階段，企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)重塑，依托人工智能、大數(shù)據(jù)、中臺(tái)建設(shè)的技術(shù)支持，幫助企業(yè)探索運(yùn)營(yíng)管理、生存發(fā)展的最佳解決方案，發(fā)揮“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的價(jià)值。

對(duì)于企業(yè)來說,數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值在于如何有效地分析這些分散的數(shù)據(jù)并從各種來源的數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息。那么企業(yè)應(yīng)該如何選擇Da數(shù)據(jù)Analysis平臺(tái)？首先要明確業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景和用戶的需求，其次，你想從Da 數(shù)據(jù) 平臺(tái)中獲取哪些有價(jià)值的信息，需要獲取哪些信息？最終選擇Da 數(shù)據(jù) 平臺(tái)是否能完全滿足企業(yè)的需求。宜信華辰一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)ABI，從數(shù)據(jù)來源訪問到數(shù)據(jù)收購，數(shù)據(jù)加工，再到。