基于saas和云技术的商业数据分析及挖掘模型应用

《基于saas和云技术的商业数据分析及挖掘模型应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、基于SaaS和云技术的商业数据分析及挖掘模型应用　　　　摘要：目前，大数据成为政府、企业等组织机构最重要的资产之一。通过SaaS服务、云技术，依托BDP商业数据平台，研究商业数据分析及挖掘模型，并在企业中进行推广与应用，帮助企业利用数据驱动管理，提升经营绩效。下载论文网　　关键词：SaaS；云技术；商业数据；数据分析及挖掘　　一、引言　　麦肯锡研究报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》（2011）中指出数据已经逐渐成为每个行业的基础性资源，对于海量数据的挖掘、分析，预示着新的生产率增长浪潮的到来。2012年美国公布了“大数据研发计划”。欧盟对科学数据基础设施建设投资1亿多欧元，并将数据

2、信息化基础设施建设作为Horizon2020计划的优先项目之一。　　2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，截止2017年1月底，我国有37个省市专门出台大数据发展规划及行动计划。但国内企业，真正以数据分析为决策依据的，主要集中在银行、保险、电信和电商行业，尚未扩充到运营管理的所有领域。商业企业为了在激烈的市场竞争中取得优势，利用数据分析及挖掘技术，为一系列决策提供科学可靠的依据将势在必行。　　二、应用价值与优势　　1.数据分析及挖掘模型应用价值　　全球数据供应量在2012年已达2800万亿GB，但上述数据中仅有%被用于分析。预计到2020年，人均数据量将达5，247GB。目前，

3、部分大型企业投入几千万甚至上亿的成本进行信息化建设，如利用SAP、ERP、CRM进行数据分析，但部门之间数据没有打通，平台数据不能共享，不能及时支撑业务需求。随着市场竞争的加剧，消费者需求越来越高，对企业经营管理者提出更高的要求，需要将分散的数据聚合在一起，并对这些数据进行高效分析及挖掘。数据分析及挖掘模型的应用能够帮助企业解决上述问题，实现多维度数据的系统分析，及时发现异常并提出改善方案，帮助企业实现智能化的决策支持。　　2.商业数据平台优势　　（1）一站式数据管理与分析　　从各种内部数据，到各种SaaS应用、互联网平台、再到需要监控的各类外部数据，几百种的数据源，一键式进行接入，进行数据处

4、理、分析、挖掘，并多终端可视化呈现，能够对数据进行全价值链的管理。　　（2）灵活易用的可视化分析　　只需要接入数据源的源数据，不需要任何的预处理就可以对数据做任意维度的多维分析，简单拖拽就可以通过数据获得业务洞察，没有任何技术基础的人都可以自助进行数据分析。　　（3）亿行数据、秒级响应　　构建完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，上亿行的数据，1秒钟可以响应。　　三、关键技术与主要应用　　1.关键技术　　采用业界最新的分布式架构，云计算轻松处理海量数据。数据库兼容+自采集，实现全数据整合。数据对接--数据集中化管理，账号直连--支持SQLServer，Oracle，MySQL；AP

5、I对接--通过API进行数据写入；零散数据存在EXCEL表格中的，可以直接导入BDP中使用。细颗粒钻取，多维度关联交互。　　快速拖拽?`活分析建模，点选配置实现数据统计分析。手机、PC同步，数据排名、预警推送，驱动业务流。采用业界最新技术，性能不断优化升级，物理安全（超五星级的数字北京机房）、组织安全（账户系统和数据系统相互隔离）、加密安全技术（等同于银行加密技术等级）、认证安全（乌云24小时安全监测）。　　2.主要应用　　打通企业常用的数据库，包括MySQL、SQLServer、Oracle等主流数据库；连通上百度、新浪、微信等百家主流的网络营销推广平台；对接在线客服平台；连接百度统计、CN

6、ZZ等应用统计数据；导入EXCEL、CRM、ERP等企业日常经营管理数据；汇总移动应用排名数据、本地生活指数等公共数据。通过数据源进行数据接入后，对进入的数据进行多表关联、数据聚合、追加合并、SQL创建、二维转一维、提取数据等数据处理技术，对分散数据源的数据进行建模。并进行可视化的结果分析和呈现，以及对结果的向下钻取进行原因追溯。　　对于企业经营管理的关键指标进行预警设置。可以在预警条件被触发的第一时间通过电脑或者手机接收到信息，方便企业管理层与决策层进行实时决策。对数据做任意多维分析，根据企业沉淀的数据资源进行未来一段时期的预测。构建完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，提高响应

7、速度。　　四、模型构建与应用　　1.商业数据分析及挖掘模型构建　　通过将企业生产数据、销售数据、客户数据、财务数据等商业数据导入到BDP商业数据平台，对各种数据进行存储及管理、建模并计算分析，然后以可视化图表方式呈现给需要数据的企业进行分析管理决策。如图1所示：　　2.商业数据分析及挖掘模型应用　　首先收集客户需求，然后提取客户数据源、导入商业数据平台，接着在商业数据平台建立数据分析与挖掘模型并设