IT咨询服务大数据平台
2同行回答
大数据平台的总体架构设计从下向上依次为：
数据源：支持多种数据源，可以实现接入多个业务系统数据进行接入整合；
接入层：业务数据库定时同步和基于canel的实时同步结合，日志数据实时接入，互联网海量数据实时爬取清洗；
存储层：HDFS分布式文件系统实现海量数据存储，Hbase提供实时数据读写，Kafka消息队列实现数据缓存；
计算层：离线计算引擎用于数据挖掘和机器学习模型训练，实时计算引擎实现日志的实时分析和处理，深度学习引擎用于人工智能算法的运行
分析层：实时SQL用于探索性分析和多维分析，机器学习算法用于商机的分类和推荐，NLP分析实现自然语言处理，深度学习算法用于图片水印和违禁图片识别；
数据服务层：对外提供数据服务；
数据应用层：个性推荐为PC端和移动APP端提供推荐服务；用户画像可以抽象出标签化的用户模型提升客户服务质量的基础；用户行为分析对用户访问网站的规律进行分析可用于智能推荐；统计报表对数据进行挖掘分析，提供报表作为决策的依据，实现商业智能；运营支付对运营部门的需求提供大数据的支持；数据大屏方便用户直观的了解运营情况，包括实时交易图，统计大屏和基地大屏。
ChatGPT 回答
企业大数据平台的平台架构设计需要考虑以下几个方面：
- 数据采集层：该层负责从各种数据源（如传感器、数据库、文件等）中采集数据，并将其传输到数据处理层。数据采集层需要支持多种数据格式和协议，同时需要具备高可靠性和高可扩展性。
- 数据处理层：该层负责对采集到的数据进行预处理、清洗、转换和聚合等操作，以便后续的分析和挖掘。数据处理层需要支持多种数据处理技术，如批处理、流处理和机器学习等，并需要具备高性能和高可靠性。
- 数据存储层：该层负责存储处理后的数据，以便后续的查询和分析。数据存储层需要支持多种数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等，并需要具备高可靠性和高可扩展性。
- 数据分析层：该层负责对存储在数据存储层中的数据进行分析和挖掘，以便发现数据中的模式和趋势，并提供有价值的洞察。数据分析层需要支持多种数据分析技术，如数据挖掘、机器学习和人工智能等，并需要具备高性能和高可扩展性。
- 数据可视化层：该层负责将分析结果以可视化的方式呈现给用户，以便用户能够更好地理解数据中的信息和洞察。数据可视化层需要支持多种可视化技术，如图表、地图和仪表盘等，并需要具备高交互性和高可定制性。
在设计企业大数据平台的平台架构时，需要根据具体的业务需求和技术特点进行选择和配置，以便实现高效、可靠和可扩展的数据处理和分析。同时，还需要考虑数据安全和隐私保护等方面的问题，以确保企业数据的安全和合规性。