金融科技&大数据产品推荐:BIGDAF——专业的Hadoop大数据安全防火墙
大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候,并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台,例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化,以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长,更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升,所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本,进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下:企业为什么要搭建大数据中台系统,什么叫大数据中台架构,数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
数据中台要求全企业共用一个数据技术平台、共建数据体系、共享数据服务能力。实际上一个企业中由于各个业务线发展不均衡,各自都有独立的数据处理架构,导致共享数据非常困难,所以要构建数据中台不仅是对技术架构的改变,同时还是对整个企业业务运转模式的改变,需要企业在组织架构和资源方面给予支持。数据中台是一个企业战略行动,绝非一个项目组或者一个小团队就能做的,需要了解整个企业的业务情况,对业务进行梳理,还需要技术支撑、组织的支撑,否则很难推行下去。
一 2017数博会(中国国际大数据产业博览会)于5月25日在贵阳盛大开幕。作为一年一度的大数据产业盛事,本届数博会继续聚焦大数据的探索和应用,超过400家参展企业在现场展示大数据最新的技术创新和成就,
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长,包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
2022年5月31日,成都市公安局发布《大数据基座信息化项目(一期)服务器采购项目》招标公告,预算 25747 万元。 项目概况: 根据智慧蓉城智慧公安工作要求,成都市公安局按照公安部相关标准规划开展大数据基座信息化项目(一期)建设,本项目建设目标是基于现网已经建成的视频云平台、警务云平台等进行资源扩容,满足全市新建前端感知源的接入、存储、解析、共享,完善公安大数据智能化应用体系,配套进行网络安全体系建设。纵向贯通部省市三级公安大数据资源,横向集成政务信息、城市运行、城市感知和政府部门管理的行业等数据资源,
1月,中国大陆境内所有通用顶级域(.com/.net/.org等)解析出现问题,所有相关域名均被指向一个位于美国的IP地址(65.49.2.178),导致数千万网民在数小时内无法访问网站。 4月,OpenSSL“心脏出血(Heartbleed)”重大安全漏洞被曝光,这一漏洞让黑客能够读取服务器系统的运行内存。有业内人士利用该漏洞在某知名电商网站上测试时,成功获得多位用户的账号及密码,并成功登陆网站。 9月,“iCloud艳照门”事件爆发,数百张好莱坞女演员不雅照在网上被曝光。原因是黑客通过攻击苹果iClou
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队,可以看出大数据建设在公司的重要地位,不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域,大数据都是基础,海量数据成为了互联网公司的重要资产。
近年来,检察机关卯足了劲儿深挖"大数据"富矿,打造数据化、科学化、智能化的"智慧检务"。"十三五"时期,检察机关将继续稳步推进,拿出最强阵容来部署大数据工作。最新消息!最高检印发《检察大数据行动指南(2017—2020年)》,信息量满满,干货都在这里。 据最高人民检察院官方网站消息,最高人民检察院日前印发《检察大数据行动指南(2017-2020年)》(下称《行动指南》)。 全国检察机关将依托大数据及智能语音等前沿科技,统筹利用以司法办案数据为核心的检察数据资源,建立检察大数据总体架构,营造大数据应用良好生
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日下午的互联网大数据分论坛,滴滴机器学习研究院研发总监刘威、百度主任架构师、机器翻译技术负责人何中军、京东商城大数据研发部负责人刘彦伟、中国人民大学
随着人工智能技术的广泛深入应用,给信息安全行业带来全新的挑战,但同时也带来前所未有的发展机遇。数据泄漏给企业造成的损害日益严重,加强企业数据资产的管理与保护已经刻不容缓。1月12日,由中国信息通信研究院、电子科技大学、企业数据安全技术联盟(筹)联合主办的“2018中国企业和个人数据安全技术大会”在北京国家会议中心隆重召开。来自全国各地的500余位信息化主管部门领导、权威院士、知名专家学者以及国内企业代表汇聚一堂,安恒信息参与协办本次会议,公司高级副总裁、首席安全官刘志乐就数据安全技术实践主题分享了精彩的演讲
作者 | 宋文欣 以 Hadoop 为中心的大数据生态系统从 2006 年开源以来,一直是大部分公司构建大数据平台的选择,但这种传统选择随着人们的深入使用,出现的问题也越来越多,比如:数据开发迭代速度不够快、集群资源利用效率过低、新的开发工具集成非常复杂等。这些问题已经成为困扰企业数字化转型加速迭代和升级的主要障碍。 而传统大数据平台通常是以 Hadoop 为中心的大数据生态技术。一个 Hadoop 集群包含 HDFS 分布式文件系统和以 Yarn 为调度系统的 MapReduce 计算框架。围绕 H
2月17日,深圳市中小学“在线开学”。为做好防疫期间中小学“停课不停教 停课不停学”的工作,秉承“全区统筹,推荐平台,学校组织,年级授课,班级管理,精准施策”以及“一校一方案”等原则,深圳市罗湖区教育局联合罗湖智慧城市建设中心、腾讯教育,共同推出了多元化的“停课不停学”解决方案,并充分利用互联网、大数据等现代技术,满足特殊时期全区中小学师生在家上课的需求。 图:罗湖区教科院2020年新学期教研工作会 一校一方案:打造多元教育防疫解决方案 近年来,深圳罗湖扎实推进教育信息化建设,将智慧教育云平台
在企业的数字化转型中,大数据已成为支撑经营和业绩增长的主要手段之一。通过升级云原生架构,可以为大数据在弹性、多租户、敏捷开发、降本增效、安全合规、容灾和资源调度等方向上带来优势。如何让云原生大数据在企业中发挥最大效用,也是许多技术伙伴关注的事情。 在 3 月 17 日和 18 日,ArchSummit 全球架构师峰会(北京站)即将落地北京,我们策划了【云原生大数据实践】,邀请了字节跳动火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤,担任专题出品人。在筛选了十几个议题之后,我们确定了本专题的四场分享,分别如下: 首先,我
大数据有很多的产品,琳琅满目。从架构图上就能看出产品很多。这些产品它们各自的功能是什么,它们又是怎么样相互配合来完成一整套的数据存储,包括分析计算任务。这里要给大家进行一个讲解与分析。
ABC 时代(人工智能、大数据和云计算),数据已成为企业最为重要的基础性战略资源之一。
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求,基于实时流处理相关技术,构建全行统一的实时流处理平台,有力支撑了相关应用的建设,取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办,中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
背景 数据,已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度,也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer(《Reengineering the Corporation》一书的作者)曾说过,看起来不起眼的数据质量问题,实际上是拆散业务流程的重要标志。 数据质量管理是测度、提高和验证质量,以及整合组织数据的方法等一套处理准则,而体量大、速度快和多样性的特点,决定了大数据质量所需的处理,有别于传统信息治理计划的质量管理方式。 本文基于美团点评大数据平台,通过对数据流转
Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽,再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中,互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展,随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及,"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同,“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表,早在09年就开始探索建设大数据平台,经过批
现在全国政务行业都在推行数字政府、数字中国的落地。大部分省市都在进行IaaS资源、PaaS资源、DaaS资源以及SaaS资源的整合;构建基于IPDS架构的云平台数据中心,通过IPDS云平台数据中心,为用户提供各类资源服务。
<数据猿导读> 中国联通CTO范济安在2016年中国通信大数据大会上发表了以“中国联通大数据发展与规划”为主题的演讲。范济安表示,中国联通的大数据发展大致可以分为三个阶段。目前所面临的挑战,主要是怎样
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案,旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力,以及智能化应用场景,为企业提供全方位的大数据支持。
5月13日,腾讯公司和仲恺农业工程学院在腾讯滨海大厦签署战略合作协议,双方将在智慧校园建设、共建仲恺大数据平台及应用、探索创新人才培养新模式、产学研创新合作四大领域展开深度合作,借助腾讯公司旗下腾讯微校的数字校园整体解决方案,助力仲恺农业工程学院打造全国智慧校园标杆。此外,双方还将在智慧农业领域展开更多合作。
日前,中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》,阐述了城市大数据的概念和内涵,分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义,并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
标题图来源:pexels 自治理念 一、趋势 在科幻电影中未来的太空飞船上往往有着人工智能角色,协助人类掌控飞船各方面的状况,或是为飞船上的每个乘客提供贴心的服务。这样的科幻场景离我们现实也不算太远,汽车的自动驾驶能力实际上就是这样一种智能化探索方向。而在我们所关心的大数据平台中,其实也急迫需要这样一个类似大脑的角色,以腾讯大数据平台现阶段的情况为例,我们有着10万+机器的存算集群,上面每天运行千万级别的离在线任务,我们的用户、大数据组件研发者、运维专家们可能会消耗不少精力去处理一些非业务逻辑相关的问
从互联网、移动互联网到物联网,数据量之巨大已突破想象边界。与此同时,实时数据分析的需求日益增长,那么,当数据量达到亿级、百亿级甚至万亿级规模,实时数据分析如何来做?尤其在To B/G来说,大多数企业和政府客户区别于互联网企业,自身不具备技术团队,缺乏技术运维能力,因此在搭建本地化万亿级大数据平台时,如何交付更为标准化、透明化设计的产品成为最大挑战。
我在一次社区活动中做过一次分享,演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中,我主要分析了大数据平台架构的生态环境,并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解,并结合具体的技术选型与需求场景,给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统,内容涵盖非常丰富,涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中,除了一些最基础的平台框架之外,针对不同的需求场景,也有不同的技术选择。这其中,显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
做大数据有几年了,这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用,但是或多或少使用起来,都不怎么方便,所以决定自己来实现一个简单的大数据平台
BDTC 2017中国大数据技术大会将于12月7日-9日在北京新云南皇冠假日酒店举行,大会为期三天。届时,近百位技术专家将为现场数千名的大数据行业精英、技术专家及意见领袖带来多场技术演讲,分享最新技术与实践的洞察与经验,探寻大数据发展的未来,领略数据与智能之美,欢迎大家前来参会。 大会官网:http://bdtc2017.bigdataforum.org.cn/ 日前我们采访了大会推荐系统论坛的讲师微博广告技术专家彭冬,他讲带来题为《微博商业化大数据平台从0到1架构演进及应用实践》的分享,以下为正文
随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销;比如我们大家都熟知的海尔,他们在推出某一款新型智能空调时,将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上,不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式,还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点,从而进行更精准的营销。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
上篇文章《漫谈大数据平台架构》(阅读原文查看)大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识,作为姊妹篇,本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
本文主要介绍了金融行业中大数据应用和人工智能技术的应用实践。文章从金融行业中的大数据应用和人工智能技术两个方面展开讨论,具体包括金融风控、智能投顾、量化交易、客户画像、反欺诈等方面。文章还探讨了大数据和人工智能在金融行业中的挑战和局限性,并提出了未来的研究方向。
本文是个人在从零搭建部门数据及运营平台的过程中的笔记。随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生,越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。
为了分享过去一年云原生产业联盟(CNIA)在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态,云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会,发布了“大数据云原生能力成熟度模型”,并进行了标准解读。 云原生时代,数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合,可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级,已
腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户,为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务,腾讯的大数据平台做了那些工作?具备哪些能力?记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生,他将给大家揭秘腾讯的大数据平台! 建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰(腾讯大数据团队使命) CSDN: 首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。 蒋杰:我是蒋杰,目前是腾讯数据平台部的负责人。我的第一份工作其实并非在互联网行业,而是在传
目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
现在大数据这么火,各行各业想转行大数据,那么问题来了,该往哪方面发展,哪方面最适合自己?
数据猿导读 恒丰银行探索采用大数据技术构建统一的企业级数据管理平台,重构数据仓库应用,减少数据重复加工与存储,促进信息管理应用的数据融合共享,提高数据处理总体效率,提升数据分析和应用创新能力,正逐步取得预期的成效。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,互联网普惠金融研究院合办,中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协
最近有不少质疑大数据的声音,这些质疑有一定的道理,但结论有些以偏概全,应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解,需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念,它包含大数据存储和大数据计算,其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计,以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下:第一,大数据存储解决了大数据技术中的首要问题,即海量数据首先要能保存下来,才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二,大数据统计是对海量
背景介绍 4月23日09:00-12:45,在DataFunSummit2022:大数据计算架构峰会上,由腾讯云大数据资深高级工程师熊训德出品的大数据计算加速论坛,将邀请来自腾讯、阿里巴巴、矩阵起源、喜马拉雅的5位技术专家,就相关主题进行深度分享,欢迎大家一起探讨交流。 具体日程 详细介绍 出品人:熊训德 腾讯云 大数据资深高级工程师 个人介绍:四川大学硕士毕业后加入腾讯,在腾讯云大数据从事 hadoop 生态相关的云存储和计算等后台开发,专注于研究大数据、虚拟化和人工智能等相关技术。 嘉宾介绍:
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
Pipeline大数据架构,面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种,增加了企业级服务,而并非只是大数据组件的对切,是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样,是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
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