数据分析平台由哪些部分组成?
1、数据层，针对不同系统进行分析，制定系统数据采集范围与目标，收集各个业务系统产生的各类数据，将各种结构化和非结构化数据进行整合，为大数据的分析提供支撑。
2、大数据采集与存储旨在为各类异构数据研制适配接口，与其他各系统对接，并为数据提供适配、转换、存储等基本管理功能，基本步骤包括：
数据抽取：针对大数据分析平台需要采集的各类数据，分别有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接，不能实现数据共享接口的系统通过ETL工具进行数据采集，支持多种类型数据库，按照相应规范对数据进行清洗转换，从而实现数据的统一存储管理。
数据预处理：为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性、容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来。
数据存储：为了提升数据存储的扩展性和容错性，采用主流的大数据框架对各类数据统一进行文本化存储，数据按相应规则存储，实现每日保存一套完整数据文件集，形成数据仓库。
3、数据分析和展示是核心业务层，通过数据报表工具，根据需求制定多样的，针对性的数据报表。针对存储的数据进行数据处理、算法运行、结果转换操作，将结果保存为报表文件，每日形成的报表文件集。报表展现系统将生成的报表文件以可视化方式进行展现。
系统架构应高安全性、易扩展性，能够支持各类主流开发语言，并提供丰富的接口。同时能够支持结构化和非结构化数据的存储和应用。通过建立物联网应用，实现对物品、人员、安全等各方面管理的强大支撑，提升管理质量的同时积累大量管理数据和行为数据。
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