微軟銀行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案交流-全文預(yù)覽
【正文】 0, ip:, kloutId:“123456, “cookie_id:”123456, ref: type:add_topic, time:1338366015 } will be saved in HDFS at: /logs/events_tracking/20230530/0100 insights3:9003/track/{project:”plusK,event:”spend”, ks_uid:123456,”type:”add_topic} * COE Architect, plus Local Architect ( Ent. or Sol.) 演講完畢，謝謝觀看！ 。 數(shù)據(jù)被匯集至一個通用平臺，以方便以客戶為中心的數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析工具的使用。這使得客戶對于銀行的貸款依賴逐漸減小。第三方支付企業(yè)使得客戶和銀行的關(guān)系進(jìn)一步疏遠(yuǎn)：本來是銀行自己的持卡客戶，銀 行卻根本不知道他們的購物明細(xì)，只能知道他們花了多少錢。 ?語音識別引擎位于本地，便于訪問，識別速度較快。微軟推出的應(yīng)用編程接口 API，雖然現(xiàn)在不是業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，但是應(yīng)用比較廣泛。 ? 所有的這些增強(qiáng)都是為了更好的使得該方案能適用于 復(fù)雜的，海量數(shù)據(jù)的分析 。 BI / 報告 BI / 報告 探索 /可規(guī)化 功能 應(yīng)用 行業(yè) 應(yīng)用 預(yù)測分析 內(nèi)容分析 應(yīng)用程序 數(shù)據(jù)分析 系統(tǒng)管理 數(shù)據(jù)分析 應(yīng)用開發(fā) 數(shù)據(jù) 整 合與治理 Hadoop 系統(tǒng) 流計算 數(shù)據(jù)倉庫 目錄 大數(shù) 據(jù) 分 析挑戰(zhàn) 微軟解決方案介紹 大數(shù)據(jù)案例分享 13 深刻的數(shù)據(jù)洞察 自 助式服務(wù) | 協(xié)作 | 移動化 | 實 時 /準(zhǔn)實時 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 1 0 0 1 1 1 多樣的數(shù)據(jù)管理 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 流數(shù)據(jù) 共享與治理 挖 掘與關(guān)聯(lián)分析 轉(zhuǎn)換清洗 豐富的數(shù)據(jù)加工 14 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) c. 建立對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行 SQL語法查詢的支持，實現(xiàn)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集成關(guān)聯(lián)（ key） 主分類 關(guān)鍵詞 標(biāo)簽 地名人名 全國統(tǒng)一分類 分詞，倒排搜索 共性、個性 文本識別 處理 功能 模塊 網(wǎng)頁分類 反向搜索 關(guān)鍵詞分析 日志關(guān)聯(lián) 內(nèi)容分詞 索引建立 索引分析 日志合并 用戶 類別 標(biāo)簽 摘要 結(jié)構(gòu)化元信息 網(wǎng)頁信息分類 數(shù)據(jù)獲取 語義分析 數(shù)據(jù)解析 數(shù)據(jù)獲取 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)集市 數(shù)據(jù)集市 EDW 結(jié)構(gòu)化 元數(shù)據(jù) Hadoop a. 建立非結(jié)構(gòu)化信息的標(biāo)簽、摘要、索引、日志、內(nèi)容等 b. 提取結(jié)構(gòu)化的元數(shù)據(jù)信息，如類別、標(biāo)引、摘要等；實現(xiàn)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合 ODS SQL 聲譽(yù)度分析 品牌分析 服務(wù)質(zhì)量分析 競爭產(chǎn)品分析 產(chǎn)品評價 市場勱態(tài)跟蹤 15 EDW APPS Biz process ERP, CRM DM DM DM E T L 數(shù)據(jù)源 基礎(chǔ)架構(gòu) 分析組件 業(yè)務(wù)用戶 Structured: Known, known Semistructured: . web logs, sensor data Known, unknown Unstructured: . text, video, audio, Unknown, unknown Business Users Machines Devices ―The Inter of Things‖ Data Scientists Collaboration Social Email, blogs, documents Everyone Indexing engine Algorithms Visualization Analytics Data Search Presentation Reporting Analysis Data HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS HDFS 16 Information Flow – Traditional BI Information Flow – Unstructured data to BI Information Flow –Semistructured data to BI Information Flow – Search 常見架構(gòu) + PB TB 一體機(jī) MPP DW MPP DM 傳統(tǒng)的 BI系統(tǒng)架構(gòu)并非一無是處，同樣值得我們學(xué)習(xí)借鑒 + + 18 MS大數(shù)據(jù)解決方案總體架構(gòu) 19 微軟大數(shù)據(jù)產(chǎn)品架構(gòu) Fast Load Source Systems Historical Data (Beyond Active Window) Summarize Load Big Data Sources (Raw, Unstructured) Alerts, Notifications Data Compute Intensive Application ERP CRM LOB APPS Integrate/Enrich SQL Server StreamInsight SQL Server Parallel Data Warehouse Enterprise ETL with SSIS, DQS, MDS Hadoop on Windows Azure Hadoop on Windows Server SQL Server FTDW Data Marts SQL Server Reporting Services SQL Server Analysis Server Business Insights Interactive Reports
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