互聯網涉及移動用戶的普及，所有用戶的網上行為都產生了一系列的數據，包括用戶訪問、瀏覽、購買行為、出行方式、消費喜好等用戶行為數據。而這些海量數據里背后的價值能夠幫助互聯網企業掌握市場和用戶的意向，及時創新變革引領發展。數據價值則需要通過大數據技術來解決，互聯網行業是大數據技術的先驅者。

1、數據價值未體現

如何集合當下所有店鋪的經營狀況，實時監控并預警，哪些產品賣得好？眾多的移動用戶中誰會是你的客戶？哪種促銷形式最打動他們？ 如何去吸引到更多用戶買單？如何做出用戶畫像的分析？

2、數據量大，平臺性能要求高

日新增數據量基本在幾十T級別，預計很快達到百T級別，對數據采集、處理能力要求非常高。如何在有效有效時間內完成數據的采集、處理，是必須解決的難題。

3、數據口徑不一，缺少整合

煙囪式的系統建設、數據處理過程，導致數據統計口徑（算法、規則）不一，同時造成數據管理分散、割裂，信息孤島嚴重，數據關聯困難，需耗費較多資源對統計數據進行對比分析，進行統一標準，統一對外進行數據提供，支撐應用統計分析。

4、數據共享要求高

上層應用廠商多，應用需求比較復雜，如何分配資源，如何共享提供數據，如何管控，最大限度的滿足應用需求，同時具備靈活性、擴展性，是實現數據共享，發揮平臺價值的關鍵問題。

總體架構圖

整個系統分為三個層面

1、數據層：整合不同業務信息系統，實現從整體的高度看數據。

2、建模層：針對不同的分析角度，建立不同分析主題。

3、展示層：以豐富美觀的圖表展現方式，靈活多變的交互方式，將分析結果呈現給決策層和業務用戶，IT和業務部門可以基于自己的需要做不同展現。

MPP架構圖

MPP關鍵技術圖

采用永洪高性能MPP數據集市作為介質。MPP分布式的數據集市支持高并發和高可用，每個數據集市都是基于一個主題做好輕量建模的細節數據，數據被分布式存儲在每個節點上，同時又做好了備份。數據按照列存儲的方式，被高效壓縮，打好標簽，存儲在磁盤中。當需要查詢計算時，采用內存計算來進行數據計算，并且每臺機器節點會同時計算，最終會將結果送應用層做展現。

1、永洪大數據可視化分析平臺，能夠提高了企業的運營、分析能力，有效提高客戶滿意度，促進企業持續、健康的發展。

2、降低成本，減少費用，統一數據共享方式，集中進行平臺管控運營。大幅減少了數據的冗余存儲、重復處理以及管理資源的消耗，大大減少了數據單位成本；敏捷自服務的產品屬性使得業務分析和IT投入都會有明顯效果提升。

3、敏捷的編輯數據報告，靈活的進行數據分析，美觀的可視化展現，充分滿足快速分析的所有需求。

4、高效的大數據處理能力，從容應對海量的歷史數據以及迅速增長的增量數據，百億級數據的計算及展現可達到秒級響應。

5、輕松集成深度分析算法，幫助用戶更加透徹的看懂數據，挖掘數據價值。