大数据实时分析平台是什么架构？技术干货建议收藏！
在数字化时代，数据已经成为了新的石油，而大数据实时分析平台就是这个新石油的炼油厂。它能够从海量的数据中提炼出有价值的信息，为企业的决策提供实时的数据支持。但是，如何搭建一个高效、稳定、安全的大数据实时分析平台呢？从规模上分类，确定企业规模，明确刚需点非常重要。
一、大数据系统架构
以服装行业为例，大型企业因其雄厚的资源和长期的发展，一般已经搭建了完善的大数据系统架构。在这种系统架构下，大数据实时分析平台，包括报表系统和商业智能软件，更容易被视为一种“工具”。这种定位使得大数据实时分析平台能够充分发挥其易用性、高效开发、强大交互性以及稳定性等诸多优势，为企业的决策提供迅速而准确的数据支持。
在中小型企业方面，由于资源和预算的限制，它们没有成熟的数据架构和大量的资金。在有整合数据和构建数据中心报表系统的需求时，成本是一个更为重视的考虑因素。因此，为这些企业提供合理的规划方案时，确保在控制项目建设和运维成本的同时，也能有效地满足其数据分析的需求，帮助中小型企业逐步建立起自己的数据分析能力，促进双方合作。
在时尚行业中，为有效管理各个分店，构建报表中心尤为关键。该系统的架构主要分三层：分店管理系统（含ERP和POS）、数据库与服务器，以及应用层客户端。这些部分协同工作，确保数据准确、处理高效，并通过应用层为用户提供直观、便捷的报表分析功能，支持决策。此架构也适用于其他行业参考。
（１）分店管理系统及数据库。
分店使用管理系统管理本店进销存业务及相关管理工作，并定期按需将各个分店数据上传至云端服务器。
（２）服务器。
构建服务器集群。数据分散在不同的服务器主机上可以并行存取，提高了数据的存取速度。服务器负责存储分店采集的各种数据，并以这些数据为基础构建数据仓库。再部署帆软大数据实时分析平台，将处理结果给返回客户端，供业务层和决策层使用。
（３）应用层客户端。
应用层客户端分为决策和统筹管理两部分。决策层根据所获得的报表、图形和走势图等来支持其决策。设置一个统筹管理的职能部门，统筹各分店统一促销，畅销商品管理和会员行为分析。企业通过云改变了以前处理数据和接入数据的方式，数据更集中，数据一致性更强，数据质量提高，分店之间的联系更紧密更便捷，在这种环境下，企业的决策依据将更准确。
（４）服务器的构建。
架构如图，ETL工具通过远程访问。各个分店的服务器完成数据收集的任务，收集的数据是最原始的数据不做处理，先存储在数据中心。数据中心为基础数据库，数据中心集中了所有分店的数据。数据上传完成后继续对数据进行ETL处理，并将处理后的数据存入到数据仓库。数据分析应用程序根据客户端的请求调用数据仓库中的数据进行处理，并将结果返回给请求客户端，同时将常用的分析按计划定期自动分析并将结果保存到预定义分析结果模块中。每个分店和总部的管理层都有接入云的权限，云端数据共享。作为总部，可以监控各个分店的运营情况，作为分店可以及时了解其他分店的运行情况，借鉴经验并制定销售策略。
其次是技术实现方式，包含数据仓库、ETL、大数据实时分析平台。
数据仓库是一个收集、组织、存储和共享历史数据的系统，其中数据ETL工具，支持多种类型的数据源，还可以将数据库文件下载到本地进行ETL工作。PDI分为两个步骤，一个叫Transformation，另一个叫job，可以设定这些转换的执行时间和频率，这一点对于数据仓库的自动化更新是很有帮助。
二、数据采集与分析
零售行业方面，每个分店都拥有独立的分店管理系统及数据库。为确保数据的统一性和高效处理，中央服务器会预定义所需采集的数据类型与结构，并要求各分店上传关键数据，如销售、会员、商品、库存及调研数据等。所有数据库及文本型数据均遵循统一的命名和格式标准，或以xml方式存储，以确保服务器能够准确收集并标记各分店的数据。
对于其他数据源，如商业共享数据平台，根据实际需求设计相应的接口和采集方法。借助帆软大数据实时分析平台的内置采集功能，我们可以轻松定制数据采集模块，以适应不同的业务需求。
在数据处理方面，按照数据仓库的要求选择合适的工具对各类数据进行处理，并将其存储于数据仓库中。随着数据量的不断增长，运用大数据工具进行高效处理是非常重要的。这些工具通过服务器集群中的主机并行处理数据，将庞大任务分解为小任务，从而显著提高处理效率。
应用程序部署至云端后，客户端可通过浏览器调用相应功能，并接收返回的数据分析结果进行展示。针对时尚行业的数据分析涵盖多个方面，销量分析、客户购买偏好分析、商品关联分析、精准推送服务等，为企业提供全面、深入的数据支持。
三、总结
搭建一个大数据实时分析平台是一个复杂的过程，只要我们明确了需求与目标，选择合适的系统架构、选择合适的实时分析工具、选择合适的实时分析算法并实现，就可以搭建出一个高效、稳定、安全的大数据实时分析平台，为企业的决策提供实时的数据支持。
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