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5、公司级大 数据处理 平台的构建需要做哪些准备?根据数据的处理流程，分为数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘。以下是链家网的案例，其中使用Hadoop集群建立BI和报表平台，以及业务员自助分析和数据挖掘，数据分析师借款数据。另外，Da-2平台在更传统的企业中的应用也是基于上述流程。引用一个大的案例-2平台建设这个机构是全国研究建立一个大的-2平台主要收藏市场。
第一步是数据集成，集成多源多类型数据并实现数据共享。目前sailsoft报表FineReport作为数据处理工具，SQLServer作为数据repository storage平台，集成了信息中心常用业务数据，常用业务数据。第二步是抓取、加工、分析数据并自动生成系列产品报告，目标是解放生产力。将业务人员从收集、整理、加工的体力劳动中解放出来，专注于深入的市场分析和模型建立。
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7、大 数据发展背景及 研究现状华为大学数据知识普及(四):中国大学的发展现状与挑战数据。2015年前后，Da 数据的相关政策和规划密集出台，同期是Da 数据企业新增数量的高峰期。近年来，我国大数据产业迎来了新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体由“硬”设施向“软”服务转变的趋势将更加明显，金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现多元化创新。大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关。据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，2015年增速达到顶峰。
8、大 数据 平台的经济可行性经济可行性:Big 数据 平台本省不能产生经济效益，所有的经济效益都需要通过相应的应用和操作来体现。好处点A:系统负荷轻，通过将历史数据转移到Da 数据 平台，降低了生产系统的负荷，提高了生产系统的稳定性。效益点B:闭环应用，通过收集生产系统数据的业务流程和业务建模，对当前生产系统报告提出改进建议和分析，去除或改善现有系统中不合理的环节，提高系统的生产效率，降低成本。
