数据分析架构-数据分析架构师

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析架构的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析架构的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据架构是什么？
2. 电商运营如何做数据分析？
3. 大数据开发和架构开发区别？
4. 什么是信息架构工程师？
5. 网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

数据架构是什么？

数据架构，data architecture，大数据新词。

2020年7月23日，由大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地收集审定的第一批108条大数据新词，报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用。

数据架构包含了很多方面，其中以下四个方面最有意义：

数据的物理表现形式

数据的逻辑联系

数据的内部格式

数据的文件结构

数据架构在各自具有意义的特点上不断演化：

电商运营如何做数据分析？

一. 电商数据分析架构

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三. 线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

大数据开发和架构开发区别？

区别如下：

第一，名称不一样，分别叫大数据开发和架构开发，

第二，内容不一样，大数据开发侧重于收集海量的数据并汇聚到电脑之中，同时，对大数据进行分析分类整理，形成一系列可以云计算的函数关系，架构师主要是对数据的结构进行编辑程序，数据没有大数据那样量大。

什么是信息架构工程师？

信息架构工程师就是：

通过定期的探索获得的认识，来定义站点的基本情况是怎样的，以及网站如何来实现目标。

信息架构工程师能够和设计师、工程师以及其他对于项目产出物感兴趣的团队成员亲密合作。通过分析数据，信息架构工程师可以创建一系列的用户角色。

信息架构工程师专业涵盖网站设计、网站开发、用户研究、网站分析、信息架构和网站出版。

网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

ELK一般用来解决分布式日志的查询和管理，如果需要大数据统计分析，spark hadoop还是更强一些。但是如果是小公司，且数据量不大，都可以的，ELK可能还更简单一些

我的回答：我觉得选ELK可以实现大数据分析。

我提供一个架构：

日志+Filebeat+Kafka+Logstash+elasticsearch+(Grafana+kibana)的日志***集和分析方案，一般在云计算里面监控用Prometheus（监控k8s）+Grafana。

我的分析：ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三个是核心的套件，但是并非是全部。

elasticsearch是一个实时全文搜索和分析的引擎，提供检索、分析和存储数据的三大功能。它是一套提供高效检索功能、可扩展的分布式系统。它构建于Apache 的Lucene搜索引擎库之上，使用elasticsearch进行数据索引和存储。

logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。使用Logstash进行数据聚合和处理。

Kibana是一套web的图形化界面，用于搜索、分析和可视化存储在Elasricsearch指标中的日志数据，使用Kibana进行数据分析和可视化。

日志***集端我们使用的是Filebeat。先进行数据***集，再通过kafka集群送给Logstash进行数据的过滤和加工，使用Logstash集群去消费

Kafka集群中的数据，Logstash输出日志给elasticsearch。最后通过Kibana和Grafana进行数据可视化。

这个ELK的数据日志分析系统实际上分成几个部分：

1.业务服务器：实现业务的高可用服务。

2.数据***集层：使用filebeat进行日志收集。

3.消息队列层：filebeat是消息的生产者，存储的日志可以随时被Logstash消费。

4.数据分析层：Logstash将获取到的日志进行分析、清洗和过滤，最后转发到Elasticsearch集群中。

5.数据持久化存储：Elasticsearch集群接收到Logstash发过来的数据，把结构化的数据存储到Elasticsearch集群中。

6.数据查询、展示层：Kibana是一个可视化的数据展示平台，当有数据检索请求时，它从Elasticsearch集群上读取数据，进行可视化出图和多维度分析。

鼓励的话语：博观而约取，厚积而薄发。

到此，以上就是小编对于数据分析架构的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析架构的5点解答对大家有用。