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收集多平台数据的平台（收集多平台数据的平台有哪些）
发布时间：2023-05-25 02:13:27
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于收集多平台数据的平台的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
了解下数据的平台都有哪些呢？谢了
众所周知，百度凭借在大数据领域多年的深厚技术积累，一直冲在产业智能化的最前线。在去年的百度AI开发者大会上，百度大数据发布了全新的大数据产品技术栈，覆盖了数据工程、数据科学、数据产品和行业解决方案，并推出了百度点石大数据开放平台。今年，百度大数据又会带来哪些新的突破和进展呢？在7月3日的百度大脑论坛上，百度大数据部高级总监郭谢以“百度大数据技术开放平台”为主题进行了演讲，让我们通过下面精彩内容分享来深入了解一下。
百度大数据部高级总监 郭谢
经过持续的建设，百度点石已成为国内第一家落地的大数据 iPaaS 平台，聚焦解决大数据产业中的安全和效率两大问题。点石平台有三大核心特性：“安全的数据融合加工环境”，是聚焦解决安全问题，这也是大数据应用的关键前提。“多层次开放的可定制组件”以及“功能一体化的大数据开发平台”，则是聚焦解决效率问题，只有降低了大数据的开发及应用门槛，才能使大数据价值更加充分地释放出来。
安全的数据融合加工环境，为打破数据孤岛提供强力支撑
随着大数据行业的迅速发展，数据如何安全地应用是摆在每一家企业和机构面前的难题，任何一个环节的疏漏，都可能造成宝贵的数据资产的流失。
针对可信云端计算、多方安全计算、联合建模等安全计算的常见场景，百度大数据部研发了相关核心技术，通过技术手段来保证数据安全。由于信息学、密码学知识的复杂性，计算效率往往会大幅下降，难以工业化落地。百度通过强大的工程能力和对核心技术的攻关，同时提供了云、端两套安全方案，大幅提升了计算性能，使这些场景都可以在当前算力条件下实际落地，使数据安全解决方案可以适配更多的场景。
案例：与清华大学携手为城市治理提供新思路
城市品质评估是近年各地政府智慧城市建设中的重要课题，粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐，甚至出现空间失序。清华大学建筑学院基于大规模街景图片数据，使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析，开发城市品质评估模型力图解决该难题。
通过点石平台云端的隔离域和安全建模环境，清华大学将自有数据和数据供应商的街景数据进行了安全的融合建模，依托更加丰富的街景数据样本，模型效果大幅提升，并在此过程中保证了数据的可用不可见，防止数据流失，有力保障了街景数据所有方的利益，也为这些宝贵数据以后的变现提供了实际支撑。
多层次开放的可定制组件，积木式快捷搭建企业级应用
百度在多年的大数据实践过程中，积累了众多业界领先的核心技术能力。现在通过点石平台将这些能力开放出来，使开发者可以充分复用已有的各种开放组件，采用积木式应用构建理念，尽可能降低大数据开发应用的综合成本。其中，开放的可定制组件分成了多个层次，既有粒度细、可定制性高的基础算法组件；也有粒度粗的场景化业务组件。开发者通过融入深层次的业务理解，将平台开放组件进行二次集成与开发，即可低成本地建立定制化的应用服务，并发布到点石平台的应用市场，为更多的使用方提供服务。
案例：与天闻数媒共建智能稿件审核新场景
传统的稿件审校流程需要经过人工的三道审核才可被发布出来。随着互联网和新媒体的发展，各类媒体生产的内容越来越多，传播效率和影响面也越来越大，但现有的审校机制还依然停留在传统的人工逐字逐句的审核上。
百度和合作伙伴天闻数媒联合开发的智能稿件审核系统利用百度在智能勘误领域的AI技术沉淀，结合合作伙伴天闻对媒体行业的深刻理解，为某头部报业客户提供智能稿件纠错服务，对文本中的错误信息进行识别和提示，保证重要表述的准确性。
功能一体化的大数据开发平台，打通应用开发全流程
在点石平台上做大数据开发的优势主要体现在三方面：高效、易用、先进。
首先，在高效方面，点石平台提供一站式的大数据开发环境，解决以往开发过程中组件分散、协同运维难度高的难题，大幅提升开发者的工作效率。
其次，在易用性方面，通过自动机器学习可以完成自动搜索优化模型，充分释放数据价值，不再需要付出高昂的人力成本去进行模型的构建优化等工作。
最后，在先进性方面，点石平台原生集成了百度先进的AI技术，如PaddlePaddle、NLP技术等，让业界领先的AI技术为你所用。
案例：助力卓思快速搭建智能营销新模式
在日趋激烈的汽车市场竞争环境下，汽车厂商越来越多依赖互联网大数据分析，辅助制定营销方案、选择投放策略等。通过优化营销及销售政策，实现优化分配资源、优化销售效果的目的。
通过使用点石平台的数据安全融合服务，卓思实现了多方数据的安全融合建模。同时，根据具体的应用场景，集成了平台相关的开放组件，最终快速搭建起SaaS产品，形成汽车营销产品矩阵，并在点石平台发布。在实际生产效果验证中，营销拉新和流失会员召回等核心指标都取得了很好的效果，大幅提升了产品竞争力。
为个人开发者提供提升舞台，让大数据普惠千万行
点石平台在过去一年多的时间里，支持了多场国内外大数据竞赛，提供了从底层算力、数据处理、特征工程、在线编程环境、模型训练及调优的全流程支持。参赛选手只需要一台电脑，即可完成整个比赛。通过成本和门槛的大幅降低，参赛选手可以把精力聚焦到最需要创造性的工作上。未来，会有更多的机构发布它们的产业难题，让全世界的开发者通过“众智众创”的大数据技术，帮助机构寻找解决良方。
以上就是在本次百度开发者大会上百度大数据发布的重要理念和进展，可以清晰可见百度大数据正在生态赋能中积极发力。随着大数据产业的不断发展，百度期望通过产品、技术、渠道等多方位合作与伙伴共同挖掘数据价值，携手帮助广大的企业和机构实现产业升级，点石成金，共创未来。
数据分析平台有哪些
作为一个新兴的市场领域，自助式BI的厂商众多，不同厂商推出的自助式BI产品，在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化，而不能承担更复杂的任务，如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。也有类似于Smartbi的全能型BI工具，支持从多数据源整合、ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用的全线功能。总之，选择适合自己的自助式BI，大幅降低商业智能的使用门槛，是企业从数据分析中获益的最快路径。像思迈特软件开发的Smartbi自助分析平台，它主要围绕业务人员提供企业级数分析工具和服务，以业务、问题为向导，让企业里的每一个人释放数据价值，让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一，通过思迈特软件Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
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大数据平台的软件有哪些？
这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。
一、大数据处理
这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。
当然像是flume，sqoop也都很常用。
这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。软件很多，我只列几个经典的，具体可以自行百度。
二、机器学习相关
大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件，比如说sklearn，spark的ml，当然还有自己实现的代码。
三、web相关技术
大部分项目也都跑不了一个web的展示，因此web就很重要的，java的ssh，python的django都可以，这个看具体的项目组习惯了。
四、其它
还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。
比如说数据存储：redis，mysql。
数据可视化：echart，d3js。
图数据库：neo4j。
再来说说大数据平台的软件或者工具：
1、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。
2、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。
3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。
4、数据应用方面这个有很多，比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。
帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，目前处于快速成长期，但是很低调，是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。
数据分析平台有哪些
数据分析平台通常有如下：
1.国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。
2.阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。
3.微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。
4.微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。
5.淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。
6.搜狗指数： http://zhishu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.
7.头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。
8.360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。
9.飞瓜数据： https://www.feigua.cn/飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。
10.七麦数据： https://www.qimai.cn/七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。
11.百度指数： http://index.baidu.com你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。
12.京东商智： https://sz.jd.com丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。
大数据采集平台有哪些？
针对这个问题，我们先来了解下大数据采集平台提供的服务平台流程包括：
1，首先平台针对需求对数据进行采集。
2，平台对采集的数据进行存储。
3，再对数据进行分析处理。
4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。
优秀的大数据平台要能在大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。
现在来推荐几个主流且优秀的大数据平台：
1，ApacheFlume
Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统,它是一个分布式、可靠、可用的系统，是java运行时环境j用于从大量不同的源有效地收集、聚合、移动大量日志数据进行集中式数据存储。
主要的功能表现在:
1.日志收集:日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
2.数据处理:提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力,提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
2，Fluentd
Fluentd是一个用于统一日志层的开源数据收集器。Fluentd允许您统一数据收集和使用，以便更好地使用和理解数据。Fluentd是云端原生计算基金会(CNCF)的成员项目之一，遵循Apache2License协议。FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。
官网：
articles/quickstart
主要的功能表现在:
1,Input:负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，filetail等。
2,Buffer:负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。
3,Output:负责输出数据到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。
3，Chukwa
Chukwa可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapReduce操作。Chukwa本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。
1，对应用的各个节点实时监控日志文件的变化，并将增量文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。
2，监控来自Socket的数据，定时执行我们指定的命令获取输出数据。
优秀的平台还有很多，笔记浅谈为止，开发者根据官方提供的文档进行解读，才能深入了解，并可根据项目的特征与需求来为之选择所需的平台。
以上就是关于收集多平台数据的平台相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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