什么是大数据 平台？big数据What技术，如何构建big 数据 平台？在实际生产环境中，要想有效利用Da 数据，首先要有对Da 数据 技术，的整体认知能力，这就涉及到如何构建一个大的数据analysis平台。
随着数据的逐步应用，各种指标of技术逐渐引起了更多的关注，尤其是对于传统行业，如何有效利用指标。在实际的生产环境中，要想有效利用Da 数据，首先要具备对Da 数据 技术，的整体认知能力，这涉及到
简单来说，数据的量越大，数据的纬度越高，问题描述越清晰，准确率也会越高。当然数据是否“准确”也和算法设计有直接关系。“细”和“满”分别代表数据的深度和广度，“细”主要体现在数据的深度是否能满足应用的需要，是否能通过数据挖掘发现新的价值。深度学习目前处于“精细”方面。
财经大学数据 平台的构建和应用是两个部分，对于财经大学数据 平台来说非常重要。所以下面部分从大-2平台和银行能分析什么指标两个角度来阐述。1.Da数据平台Da数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成:自下而上，如图所示，表示这些链接:1 .业务应用:其实指的是/互联网收藏数据比较简单。可以通过网页和app收集。比如现在很多银行都有自己的app，可以更深层次的收集用户的行为数据，可以划分很多维度，详细分析。
2.数据 Integration:实际上是指ETL，即用户从源码中提取所需的数据，通过数据进行清洗，最后按照预定义的。这里的Kettle只是ETL中的一个。三。数据仓储:指数据仓库的构建，可以简单分为业务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。
3、如何建立一个完整可用的安全大 数据 平台"要构建一个大型数据系统，我们需要对数据 stream进行溯源，直至最终有价值的输出，并根据实际需要在现有的Hadoop和大型数据生态系统中选择和集成合适的组件，构建一个能够支持多种查询和分析功能的系统。这不仅包括数据存储的选择，还包括数据线上线下处理的考虑和取舍。此外，引入“Da 数据”的解决方案的商业应用中没有一个在生产环境中存在潜在的安全隐患。
