大数据分析处理平台-大数据分析处理平台 数据流程图

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析处理平台的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据分析处理平台的解答，让我们一起看看吧。

1. 农批市场大数据平台构建策略分析？
2. 大数据吃cpu还是gpu？
3. 如何搭建大数据分析平台？

农批市场大数据平台构建策略分析？

大数据时代，农业***数据来源广泛、种类繁多、数据量庞大且内容形式多样，其特点决定了数据产生源头的多异性和覆盖性。农业数据多异性表示为数据包含如气压、浓度、温度、湿度甚至光线、声音、气味等不同类型的数据，数据广泛复杂。本文从数据收集、数据处理、主数据管理平台建设、数据交换与共享平台建设、数据访问平台建设几个方面来对农业大数据平台建设进行分析。

一、数据收集与处理

1、各类农业信息***数据的收集，汇集到信息收集池

本项目通过不同的方式汇聚数据，数据主要来源于以下5个方面：

①市县农委现有数据，如农产品质量监管、农产品质量追溯、农业投入品监管、动监所执法、渔业数字化、三农项目管理等数据；

②部省相关数据，如三品一标、农业投入品等数据；

③***部门相关数据，如气象、环境、工商、防汛等数据；

④机构改革后，农办、发改、财政部门相关数据；

⑤其他下一步收集的数据，如休闲观光客源、土壤质地、森林植被等数据。

2、制定统一数据标准，数据加工处理，建立数据中心

①信息标准平台建设

建设一套信息标准是消除信息孤岛的根本方法，也是本项目建设的一个重点。整个平台的数据表示需要按照一定的标准编码，方便平台内数据和行业之间数据流通。建设标准应该按照国家最新《农业行业代码》进行标准体系的建设。信息标准的建设内容主要包括数据标准、编码标准、接口标准和应用标准，其是实现农业信息化***共享和信息系统得到协同发展的基础。

②中心数据库建设

中心数据库主要用于存储与管理原有数据库处理后的相关数据、新建系统的相关数据以及新建数据库的表和视图等。考虑到为上层应用提供的访问接口和功能侧重不同，存储与管理软件主要包括文件系统和数据库。在农业大数据环境下，最适用于当前的技术是分布式文件系统与分布式数据库。

大数据吃cpu还是gpu？

大数据吃cpu。

大数据买个高配CPU + 大点的内存就对了。 基本上除了使用卷积网络的时候需要GPU并行计算之外，其余的绝大部分场景都用不到GPU，使用多核计算的场景反而更多。

对于显卡来说，不做设计，不玩游戏，那数据预算与显卡性能几乎没有一点关系，尽可能把cpu的性能往上提，这样可以加快运算速度。

如何搭建大数据分析平台？

随着各个企业的不断发展，企业的数据量不断的增加。企业的竞争压力也在不断的加大，利用数据分析平台来增加企业的竞争力，已经成为各个企业的信息化建设的核心环节。数据分析，我认为其含义就是从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。那么具体如何搭建数据分析平台呢？我认为应从一下几个方面：

1.分析价值：明确数据分析的价值，通过大数据的分析，能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势，从而帮助企业及时做出正确的决策，从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。

2.数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。当今的IT信息化系统都在不断的建设当中，在数据分析时需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。

3.数据处理：从数据源中***集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。

4.数据展现：将各个不同分析算法处理过的结果进行可视化展示。将数据从预先计算汇总的结果数据中读取出来，并用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。

到此，以上就是小编对于大数据分析处理平台的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析处理平台的3点解答对大家有用。