41页大数据治理平台建设与应用解决方案（附下载）
大数据存储应用广泛，具备大数据必备因素
现阶段大数据技术Hive、Spark、Storm、Hbase已使用广泛，解决了大数据存储问题。ETL工具、FLUME组件负责大数据交换问题大数据存储数据的传输问题也有大数据组件解决，如Flume，主流ETL工具等。数据BI、数据挖掘通过数据BI软件、数据分析挖掘通过大数据平台的相关组件也可以进行相关分析。
n数据产品厂商，缺乏场景使用经验
数据平台厂商与数据应用厂商往往不是一家，平台厂商缺乏数据应用建设经验。
n数据应用厂商不能理解平台内数据业务含义
具有涉密数据开发资质的厂商有限，但并不了解大数据平台内部数据的含义。
传统的应用按照业务建设，一个厂商需要负责数据采集、存储、数据应用等全部过程；大数据时代，技术更加专注和专业，系统建设趋势是采用横向切分模式。数据中心集中建设需要解决“应用和平台分离”建设模式带来的新问题。
管理不规范：数据模型管理缺乏规范化体系，大数据平台内数据的技术、业务属性不清晰，没有完善的数据模型管理体系与规范。
使用不明确：由于数据业务特性与使用方法不统一，难以对结构化数据、半结构化、非结构化数据的快速集成和共享。
监控不到位：在实际数据运行中，会出现数据信息发生中断异常或数据量发生突然变化等数据异常监控。无法通过传统的监控手段及时发现。
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