体系课-大数据工程师2022|完结无秘课程链接：https://www.itwangzi.c

课程链接：https://www.itwangzi.cn/4433.html

文章图片
面向政府业务开发者的数据开发平台
互联网、金融、汽车、零售等行业因为竞争激烈，数据价值挖掘成为驱动行业增长与业务创新的重要因素之一，快速调整业务需求及充分开发数据价值，是这些行业的特点，由此，诞生了一大批成熟的减少编码工作量及实施时间，降低开发成本、提升效率、敏捷易上手及易扩展的数据开发平台。

文章图片
但在政府内网领域，特别是纪检监察、司法领域，以大数据挖掘、分析为突出特征的“智慧警务”、“智慧法院”、“智慧检务”、“智慧监督”等概念也随之兴起。由于行业的专业性、敏感性、封闭性、安全性等特点，很多业务系统的建设目标、技术体系、应用系统和数据库各自为政，业务系统之间出现割裂、隔离，数据标准不规范，各系统数据难以融会贯通，数据质量无保证、数据不能有效利用和无法响应快速的业务迭代创新等问题制约着业务往真正的智慧方向发展，特别是传统的数据分析技术架构的基本范式，业务人员只负责业务层面的开发和应用，底层的数据开发基本上交给专业的IT人员或运维人员去处理，原因是与业务相关的数据ETL任务专业性强且繁杂，纯业务人员不愿意触及，但涉及敏感的数据业务交给IT人员或运维人员，给平台带来的安全性和埋下的隐患不言而喻。

文章图片
广州达爱数据开发平台，可以实现面向政府业务开发者，从数据接入层到数据服务输出层全流程安全管控的数据活动，提供一站式可视化解决方案，数据处理不再需要专业的IT人员。从数据接入采集、存储资源、计算引擎、数据治理、数据预处理中间件、数据仓库、API服务、数据可视化及GI自助建模等功能，实现对数据进行集中处理、统一标准和有效整合，构建起多层次的大数据生产、采集和分析体系，将“智慧警务”、“智慧法院”、“智慧检务”、“智慧监督”变得更加容易。

文章图片
达爱数据开发工作台，构建面向政府业务开发者的数据专有开发平台，将数据开发拆分为数据接入、数据治理、数据ETL开发、数据仓库、数据建模、数据跨平台服务输出、数据机器学习、数据可视化及研判报告等模块。针对每个模块的不同特点，将其进一步细分为一系列步骤组合，使得业务开发者按照步骤先后完成各个任务即可完成整个模块工作。 1、数据接入层及接入策略

文章图片
统一的数据采集接入功能，支持对数据接入的插件化管理，提供多源异构数据、同源异构等数据模式的接入策略，形成数据开发中心的原始库，并对原始库有相应的数据管理机制，如数据血缘（数据来源）、数据质量报告（数据完整性、重复性、时效性、来源性等进行质量评估）、数据生命周期（数据更新周期、更新方式、销毁方式等）、数据接入方式（在线、离线、数据来源等）、数据增加方式（全量、增量、其它）等有相应的数据监测和管理策略。

文章图片