企业需要哪个尺寸数据analysis平台呢？那么企业应该如何选择Da数据Analysis平台？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，表示这些环节:1 .业务应用:实际上是指/最终选择的Da 数据 平台是否能完全满足企业的需求。
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。所以在接下来的部分，我们会从big-3平台和银行可以分析哪些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，表示这些环节: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:是指数据仓库的构建，可以简单分为业务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。
未来三年中国金融科技发展规划正式揭开神秘面纱。9月6日，央行正式发布fin tech Development规划(2019 20 21)(以下简称“-”规划开篇就指出，持牌金融机构在依法合规的前提下发展金融科技，有利于提高金融服务质量和效率，优化金融发展方式，构筑强大的金融安全防线，进一步提升金融核心竞争力。“规划”的目标是，到2021年，建立健全中国金融科技发展的“四大支柱、八大支柱”，进一步提升金融科技应用能力，实现金融与科技的深度融合和协同发展，明显提升人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度，使中国金融科技发展处于国际领先水平。
3、如何构建 企业级Hadoop/Spark分析 平台说到说大话数据，人们往往会想到Hadoop。这当然是好的，但是随着large 数据技术的深入应用，各种数据应用需求不断提出，一些Hadoop没有重点关注的领域开始被人们注意到，相关技术在专业技术领域迅速得到应用。最近半年的星火热就是这样一个典型的例子。Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，旨在更快地分析数据。Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室基于Matei的一个小团队使用Scala开发的。早期的核心代码只有3万行，非常轻量级。
