2022大数据产品架构设计
2022大数据产品架构设计
在大数据发展的大背景下，行业对于大数据的重视程度与日俱增，纷纷开始搭建自身的大数据系统平台，希望能在风口上抓住机遇，选择行业发展先机。而企业大数据系统平台的搭建，离不开大数据工程师的支持。今天的大数据工程师培训短班分享，我们来聊聊大数据产品架构设计思路。
企业级的大数据系统平台，绝大部分都是基于开源框架来搭建，一方面是因为开源框架技术成熟，能够提供稳定的支持，另一方面则是因为基于开源框架来做，可以降低投入，控制好成本。
企业要搭建大数据系统平台，产品架构设计是很关键的一个步骤。大数据系统架构思路，可以分为五步：
针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第 一步，没有全量数据，何谈大数据分析。
第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载。
第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市。
然后基于归集分解的不同数据集市，利用各类函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，这个过程产品和运营参与较多，这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层。
较后根据建立的各类数据模型及算法，结合前端不同渠道不同业务特征，根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。
这里要提醒大家一点，数据采集要建立系统性数据采集指标体系。数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的属性和属性值，从而建立起更加完善的数据结构体系。
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