电子商务公共服务平台项目介绍演示文稿课件.ppt
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- 关 键 词:
- 电子商务 公共 服务 平台 项目 介绍 演示 文稿 课件
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1、电子商务公共服务平台项目项目的技术基础关键技术成果来源及知识产权 本项目关键技术来源主要有数据源的整合、数据仓库的构建、海量数据处理等三大块。电子商务的发展迅速,数据量越来越大,很多企业也逐渐加入到这些技术领域。我们从2012年1月份开始进行关注、学习和研发,在这些方面颇有成绩。 数据源整合 数据源,顾名思义,即数据的来源,是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。 我们有着强烈地对数据进行采集和整合的需求,将不同业务系统的数据进行统一的整理和管理,从而能够进行集中的、综合的查询、分析。这种系统不仅能解决当前企业遇到的数据整合问题,也能满足企业以后发展的需要,为此我们提出了数据源整合方案。数据源整
2、合方案 支持分布的数据源整合、流程化、集成数据,提供一个集中、可访问的企业数据视图,用户可以从多种异构的数据获取。 技术特点: 1、数据分块读取; 2、数据自动采集; 3、数据兼容性良好; 4、配置灵活、易于扩展。 数据仓库构建 “数据仓库”是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 因为我们企业的现有系统不能提供更多的决策信息(尽管企业已纪有了大量的数据积累),所以我们提出了数据仓库构建方案。 数据仓库构建方案 通过构造一种体系化的数据存贮环境,将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来,使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息。 技术
3、特点: 1、能够把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成,为企业的各层决策提供数据依据; 2、可以为市场营销和客户分析提供基本的信息源和辅助工具 3、可以实现对产品、部门、机构的利润与成本分析; 4、可以规范管理流程、优化业务处理、提高资本利用率。 海量数据处理 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式,我们需要分布式数据存储和分布式数据计算等一系列数据处理技术,构建分布式数据处理平台。目的是将大量数据和计算部署在大量集中或者分布管理的廉价计算与存储设备(如PC)上,利用高效的并行和分布式计算技术,提供数据冗余机制。为此,我们提出了海量数据处理方案完成海量数据的处理。 海量数据处理方案 针对
4、海量数据实时分析的需求,我们需实现支持实时海量数据计算的云智能数据处理架构。它包括数据存储模块、数据计算模块、分布式系统管理模块,模块相互协调,共同完成海量数据的处理。 技术特点: 1、灵活存储:拥有磁盘和同内存的存储; 2、多数据接口:支持各种类型数据的访问; 3、易扩展:分布式的架构带来了高可扩展性; 4、处理大数据时速度快,性能高。 优势及意义 数据整合技术不同于面向ETL的技术,它是对数据进行访问,而不是移动数年据,支持常见数据源整合,避免了数据结构不一致、数据存储类型不同的问题。 数据仓库提供用户用于决策支持的当前和历史数据,这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到,构建数据仓库
5、技术能有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问,能让用户更快更方便查询所需要的信息,提供决策支持。 海量数据分析技术对于PB级的数据统计、计算、存储非常重要,避免了数据阻塞,反应迟缓的状况。 项目技术方案Project Technique Program 根据项目情况,将局域网网络系统的设计与综合布线系统相结合, 并考虑到系统上的应用软件要求,配备相应的网络设备,以满足今后几年内的升级需求。同时通过此项工作, 实现各个仓库对接, 形成局域网。同时完善电子商务平台, 实时监控网络设备、服务器和PC机的运行状况并保障支持目前稳定上升的业务量。项目建设期为25个月, 从2012年12
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