工业互联网大数据中心建设（产业互联网大数据平台建设）

工业互联网大数据中心建设（产业互联网大数据平台建设）2、在技术选型上注重高容错性，保证系统稳定；1、自上而下 自下而上地设计，数据驱动和应用驱动整合；二、建设方案2.1设计原则数据仓库建设过程，遵循如下原则：

一、背景

数据仓库作为面向主题的、集成的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持管理决策。随着大数据、云计算等技术的应用和普及，互联网环境下数据处理呈现出新的特征：业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深。传统仓库必然面临着挑战：数据量增长过快导致运行效率下降；数据集成代价大；无法处理多样性的数据；数据挖掘等深度分析能力欠缺。

产业互联网平台，数据内容涵盖交易、供应链金融、物流等海量数据，对数据仓库提出了更高要求：数据快速获取、支持实时数据、访问途径多样便捷等。平台的数据需求不仅要满足于传统报表分析，在大数据环境下则更多地进行算法分析，建立数据模型去预测分析和决策支持。

因此，产业互联网平台需要构建自身的大数据系统（数据仓库），具备海量的数据存储及处理能力、多样的计算框架、丰富的数据采集通道等特征。

二、建设方案

2.1设计原则

数据仓库建设过程，遵循如下原则：

1、自上而下 自下而上地设计，数据驱动和应用驱动整合；

2、在技术选型上注重高容错性，保证系统稳定；

3、数据质量监控贯穿整个数据处理流程；

4、允许数据冗余，充分利用存储交换易用，减少复杂度和计算量。

2.2设计过程

一般来说，数据仓库的构建需要经历以下几个过程：

2.3平台架构

大数据仓库平台架构，如下图：

2.4数据内容

平台（以黑色大宗商品产业互联网平台为例）数据主要内容，详见下表：

2.5平台构建

大数据平台构建主要分为数据整合、数据体系、数据应用三个层次：

（一）数据整合

结构化数据采集通常涉及到全量采集和增量采集。全量采集是整个数仓的数据初始化，将历史数据快速地同步到计算平台；增量采集是初始化之后的数据同步。日志数据原始结构越规范，解析的成本越低，在日志采集到平台之前尽量不做结构化，后续再通过UDF或MR计算框架实现日志结构化。

（二）数据体系（数据仓库）

构建数据仓库首要任务是模型设计，业界一般采用的建模方法有两种：

1、维度建模：结构简单，便于事实数据分析，适合业务分析报表和BI；

2、实体建模：结构复杂，便于主题数据打通，适合复杂数据内容的深度挖掘。

在实际数据仓库中，维度建模（星型模型）和实体建模（雪花模型）是并存的，有利于数据应用和减少计算资源消耗。

在数据处理分层上，一般采用较多的是上下三层结构：压缩整体数据处理流程长度，扁平化的数据处理流程有助于数据质量控制和数据运维；流式处理作为数据体系的一部分，能够更加关注数据的时效性，使得数据价值更高。

1、基础数据层

• 数据采集：把不同数据源的数据统一采集到一个平台；
• 数据清洗：清洗不符合质量要求的数据，避免脏数据参与后续数据计算；
• 数据归类：建立数据目录，在基础层一般按照来源系统和业务域进行分类；
• 数据结构化：对于半结构化或非结构化的数据，进行结构化；
• 数据规范化：规范维度标识，统一计量单位。

2、数据中间层

围绕数据实体打通行为，将数据源进行整合；从行为抽象关系上来说，将是上层应用一个很重要的数据依赖。适度冗余，能够保证主题的完整性，提高数据易用性。

3、数据集市层

需求场景驱动的集市层建设，各集市之间是垂直构建的，需要能够快速试错，深度挖掘数据价值。

（三）数据应用

大数据平台主要数据应用场景，如下：

1、数据报表：满足平台运营分析需要的日常数据报表；

2、数据可视化：满足大屏数据可视化需求，支持批处理、流式数据的实时分析；

3、商品推荐：构建用户画像，实现供求信息线上智能匹配，向目标用户提供商品推荐；

4、大数据风控模型：利用大数据挖掘分析，打造数字化风控系统，为供应链金融服务的线上化提供可操作性；

5、……