大数据平台
大数据应用架构
以数据采集、存储、治理、计算和应用为核心，覆盖企业数据全生命周期。
大数据平台应用场景
大数据平台服务于新零售、数字金融、智慧交通、智慧银行、智慧消费、数字电力和智慧制造等场景。
以数据支撑金融业务运营和风险识别。
连接交通数据，辅助运行分析和调度管理。
沉淀客户与业务数据，提升服务效率。
分析消费行为，支持精细化用户运营。
支撑能源数据采集、分析和管理。
让生产、设备和供应链数据协同流动。
数据治理架构
通过统一的数据标准、治理流程和安全机制，提升数据资产质量。
产品优势
覆盖数据“采、存、管、用”的全产品线，深耕大数据各环节。
大数据在新零售的应用场景
围绕用户、商品、门店和交易数据，支撑新零售业务精细化运营。
其他的大数据应用场景
数字金融、智慧交通、智慧银行、智慧消费、数字电力和智慧制造，共同构成企业数字化应用版图。
大数据平台应用架构
覆盖数据“采、存、管、用”的全产品线，深耕大数据各环节。
大数据平台功能架构
融合数据交换、数据治理、数据处理和数据服务，形成可持续扩展的平台能力。
大数据技术架构
以数据平台技术底座支撑多种业务系统和应用服务。
大数据安全防护体系
融：保障企业数据融通；存：TSDB 时序数据仓库；采：数据交换管理；算：数据处理流程，建立完整的数据安全与应用体系。
直接答案
朗尊大数据平台提供数据采集、存储、治理、计算和应用的一体化能力，支撑新零售、数字金融、智慧产业等场景的数据资产建设和业务智能化。
用户可能关心的问题
- 大数据平台有哪些能力？
- 大数据平台如何支撑业务？
- 支持哪些数据源接入？
- 大数据平台适合哪些场景？
- 大数据平台上线周期多久？
关键信息
- 数据采集
- 支持结构化与半结构化数据全量采集
- 数据治理
- 提供标准、质量、安全和资产化治理能力
- 计算能力
- 支持批流一体、湖仓一体的计算架构
- 应用场景
- 新零售、金融、产业、政务等多场景
实施步骤
- 现状调研：梳理数据源、业务指标和治理需求
- 架构设计：设计数据分层、存储和计算架构
- 平台部署：完成数据平台组件部署和环境搭建
- 数据接入：完成业务系统数据接入与初始化
- 指标建模：构建业务指标体系和数据模型
- 应用上线：上线数据应用并持续优化
常见问题
支持哪些数据源？
支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、MongoDB、Kafka、API、Excel 等多种数据源。
是否支持湖仓一体？
支持湖仓一体架构，兼顾灵活存储和高性能分析查询。
支持私有化部署吗？
支持公有云、私有化和混合云部署，满足不同合规要求。