# 大数据运营架构入门指南
在当今数据驱动的时代,大数据运营架构已经成为每个企业必须掌握的核心能力。作为一名刚入行的小白,理解和实现大数据运营架构可能会让你感到困惑,因此本文将通过流程讲解、代码示例以及图表来逐步引导你掌握这一技能。
## 一、实现大数据运营架构的流程
在实现大数据运营架构前,我们首先需要清晰整个过程。以下是一个简单的步骤表,描述了实现大数据运营架构的流程:
| 步骤 |            
                
         
            
            
            
            大数据运营  这两年大数据行业新提出了一个概念,叫大数据运营,所谓的BigData Operation,目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段,就笔者来看,BDO代表了一种大数据的未来方向,以笔者所从事的网络游戏行业来看,具有比较大的发展空间,下面科多大数据来给大家做个简单介绍。1、前世今生从大数据进入游戏行业以来,大概经历了几个阶段:     发展阶段  数据仓库和数据集成阶段,以mysql            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-12 22:39:32
                            
                                21阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            首先,工作本身没有好坏之分,只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉,就只剩下,开发,分析,运维。当然还有其它的工作,例如运营,产品,讲师,测试等。 加上了大数据,只是我们的工作内容,或者说是工作方式发生了变化。大数据是传统行业,传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式,和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术,工作手            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-14 08:37:26
                            
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            政务是个大市场,阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士,研发总监,他会写一系列文章来阐述政务云全景。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据介绍1.数据的存储(big data storage),海量数据需要处理和分析,但前提是要进行有效的存储。稍后会提到Hadoop(HDFS)分布式文件系统对超大数据集的容错性问题。2.数据的计算(Data calculation),在数据有效存储的基础上,对数据的统计和分析本质上就是数据的计算。在大数据领域常见的计算工具有MapReduce、Spark等。3.数据的查询(consensus            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前就看到了一篇文章,叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的:工程数据,譬如工单数量,SLA可用性,基础资源,故障率,报警统计;业务数据,譬如业务DashBoard,Trace调用链,业务拓扑切换,业务指标,业务基准数据,业务日志挖掘;数据可视化。当然,这篇文章谈的是运维都有哪些数据,哪些指标,以及数据呈现。并没有谈及如何和大数据相关的架构做整合,从而能让这些数据真的变得活起来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第一个是大数据; 第二个是平台,以及大数据平台; 第三个是运营,以及运营模式。 我们先来看第一个问题,大数据。“大数据”的定义很多,也很泛。但是都没有错,因为出发点不一样。有的站在研究的角度,有的站在学术的角度,有的站在市场的角度,那么比较客观的定义,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。它的特点,首先是它的价值取向,没有可以利用的、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-25 21:09:57
                            
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            Web Services            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.1 总体建设方案1.1.1 中心总体定位区级大数据资源平台建设的核心是汇聚全区各类公共数据,建立面向政务顾问、经济发展、城市管理、社会公共服务与乡村振兴的数据资源库与数据服务。为智慧城市提供全面、高效、安全、智能的数据管理与应用支撑,是智慧城市建设总体战略与落地规划中的重要组成部分。 1.1.2 总体解决方案1.1.2.1 平台总体蓝图针对区级大数据资源平台的建设,我们将基于当前主流            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于业态的性质不同,发展成熟度也有差异,电子商务运营模式种类繁多,按交易主体一般可划分为B2C、b2b2c、C2C、B2B等,根据权益又可分为直销、分销等多种形态。商家应结合自身情况选择合适的运营模式。1.B2BB2B、B2B模式指的是企业对企业的在线交易模式。B2B是指一个市场的领域的一种,是企业对企业之间的营销关系。B2B是一种具体主要的表现形式。它是将企业内部网络,通过B2B网站与客户紧密结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            现如今,AI行业发展火热各大巨头都投入巨资在此领域布局,智能驾驶、人脸识别以及近段时间正火的AI养猪都是AI技术应用在实际生活上的体现,毫不夸张的说AI技术正在逐渐改变我们的生活而我们的生活也将因此变得更美好。AI的发展离不开数据标注的支持,在此不再详谈数据标注和人工智能的关系,感兴趣的可以可以查看《人工智能之数据标注》。一、常见的数据标注平台由于数据标注的重要性和高质量标注好数据的稀缺性在催生了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            7月28日,长江大数据研究院及中国光谷大数据产业联盟在武汉成立,至此,湖北已完备大数据产业链上研究院、交易所、产业基金、产业联盟四大角色机构。启动仪式上,亚信数据产品线总经理高伟详细解读了大数据时代的又一新风口——数据资产管理。高伟对“数据资产管理”进行解读大数据技术的普及与应用,为企业发展带来了机遇与挑战。在此背景下,企业如何顺势而为,则是一个无法回避的话题。高伟说,“把握‘数据成为资产’带来的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。  1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统 IBM利用其行业            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            企业数据治理现状与问题数据运营之元数据的重要性元数据管理范围及方法元数据给企业带来的收益企业数据治理现状与问题企业架构理论体系中,数据架构始终是企业架构的核心组成部分TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间,通过数据架构的治理实现的数据和应用的更有效管理。数据架构基线数据架构梳理数据架构优化数据实体关系图概念数据模型(图)逻辑数据模型(图)物理数据模型(图)数据架构关系业            
                
         
            
            
            
            3.1运营商常见的大数据业务第1章介绍了运营商拥有的数据资产,运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据,运营商大数据便可以衍生出众多业务,主要有SQM(运维质量管理)、CSE(客户体验提升)、MSS(市场运维支撑)、DMP(数据管理平台)。3.1.1SQM(运维质量管理)一个电话或者用户一个上网行为的成功发生,对于整个运营商背后的网络来说,经过了很多种类、很多台设备才能一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            3.1运营商常见的大数据业务第1章介绍了运营商拥有的数据资产,运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据,运营商大数据便可以衍生出众多业务,主要有SQM(运维质量管理)、CSE(客户体验提升)、MSS(市场运维支撑)、DMP(数据管理平台)。3.1.1SQM(运维质量管理)一个电话或者用户一个上网行为的成功发生,对于整个运营商背后的网络来说,经过了很多种类、很多台设备才能一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            3.1  运营商常见的大数据业务第1章介绍了运营商拥有的数据资产,运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            产品运营大数据分析的内容涉及对数据进行深入剖析,以便了解产品的使用情况和用户行为,从而提升产品的运营效率。为了系统化地展示这一过程,我们将从多个层面进行详细说明,包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析以及逆向案例。
### 协议背景
在开始产品运营的大数据分析之前,我们需要搞清楚数据的传输协议。通常情况下,大数据分析的过程涉及到 HTTP/HTTPS 等协议。回顾一下,这些协议的            
                
         
            
            
            
            大数据如何驱动产品和运营?
一、大数据思维
在 2011年、2012年 大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子:【案例 1:输入法】
首先,我们来看一下输入法的例子.我 2001年 上大学,那时用的输入法比较多的是智能
ABC,还有微软拼音,还有五笔.那时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            都知道大数据给我们的生活带来了便捷与好处,节约时间,提高效率,我们每天都在产生数据,创造和使用大数据,那么我们就要抓住大数据时代的红利期,运用全网资源整合技术,给企业带来巨大商机潜能!想要很好的利用资源进行整合,那你就必须要拥有全网运营思维,但对于有些传统企业来说,对互联网运营思维的概念还是比较陌生的;因为很多传统行业想要拓展互联网市场,却没有互联网方面的基础,可委托给第三方机构网站托管进行代运营            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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