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一、大数据知识图谱

参照TOGAF架构框架来看,大数据的数据架构仍适用于“4+1”视图理论(逻辑、过程、开发和物理),同样是情景驱动的(Scenario-Driven),其要素为:

1、存储   (含采集、ETL、建模、治理等汇聚过程,形成“原始”的数据资源)

在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流qq裙: 957205962, 裙 里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴

2、计算   (含算法模型、加工处理在内的各种数据中台,形成“可用”的数据资源)

3、服务   (含可触达、可视化、情景互动等交互过程,形成“有价值”的数据资源)

(一)采集、治理、建模与存储技术

(二)计算及中台支撑技术

(三)算法模型、可视化与数据服务

二、大数据服务开发技术

在多种有数据统一接入和全程管控的场景中,实现多数据源、不同采集方式的数据资源管理,并提供统一、标准的数据服务能力。

三、大数据服务的未来

数据自我治理基础上的多种技术深度融合(后java时代)。

让机器像人类一样思考。

附:以政务大数据为例,诠释数据中台

数据中台是组织机构、是运营机制、是支撑体系!

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