构建基于服务感知的民生领域大数据应用平台

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 随着“互联网+”越来越深入日常生活,如何将大数据服务民生,成为城市发展的重要问题。各个城市依托市民卡、社保卡、市民平台等,构建了涵盖了公共交通、医疗卫生、个人征信、生活支付、房产、城市活动等领域的市民服务应用,每日产生大量的行为及服务数据。基于这些大数据,不仅能够更好地服务市民生活多领域,而且打通了生活领域的信息孤岛,经过对数据的分析研究,可以被用来助力民生方便市民日常生活,成为智慧城市的新引擎。

随着“互联网+”越来越深入日常生活,如何将大数据服务民生,成为城市发展的重要问题。
各个城市依托市民卡、社保卡、市民平台等,构建了涵盖了公共交通、医疗卫生、个人征信、生活支付、房产、城市活动等领域的市民服务应用,每日产生大量的行为及服务数据。基于这些大数据,不仅能够更好地服务市民生活多领域,而且打通了生活领域的信息孤岛,经过对数据的分析研究,可以被用来助力民生方便市民日常生活,成为智慧城市的新引擎。
民生大数据应用平台的构建分为大数据平台及应用平台,大数据平台的核心是以社保、公积金、交通、医疗、征信等业务平台数据为基础进行数据建模、ETL开发构建的数据仓库,大数据平台架构参考如下:
image.png
基于数据仓库构建的离线数据及实时数据,通过数据模型、算法等构建服务感知层,服务感知层主要根据用户信息、用户行为等挖掘潜在的服务对象,将感知层模型的结果,以标签化的方式存储于用户信息内,供业务系统及运营团队进行使用,形成数据闭环。
大数据应用平台同时提供人工标签、用户分群、精准营销、埋点工具,统一数据服务等模块,业务架构如下:
l

image.png
通过基于大数据应用平台的开放式服务模式,通过对民生领域海量数据的分析和应用,可以在关系民生的公交出行、医疗卫生、养老服务、旅游、治安、诚信等各个方面,为政府、行业主管部门提供决策支持,为市民提供优质的服务,形成面向市民、企业和政府的大数据应用格局。还可采用市场化机制,在法律和政策允许范围内,利用大数据在精准营销推广、数据共享服务等方面与外部企业进行合作,让平台的大数据服务更多人群和场景,创造更多的社会价值。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
3天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
|
3天前
|
存储 缓存 NoSQL
深入解析Memcached:内部机制、存储结构及在大数据中的应用
深入解析Memcached:内部机制、存储结构及在大数据中的应用
|
9天前
|
SQL 监控 大数据
"解锁实时大数据处理新境界:Google Dataflow——构建高效、可扩展的实时数据管道实践"
【8月更文挑战第10天】随着大数据时代的发展,企业急需高效处理数据以实现即时响应。Google Dataflow作为Google Cloud Platform的强大服务,提供了一个完全托管的流处理与批处理方案。它采用Apache Beam编程模型,支持自动扩展、高可用性,并能与GCP服务无缝集成。例如,电商平台可通过Dataflow实时分析用户行为日志:首先利用Pub/Sub收集数据;接着构建管道处理并分析这些日志;最后将结果输出至BigQuery。Dataflow因此成为构建实时数据处理系统的理想选择,助力企业快速响应业务需求。
32 6
|
7天前
|
机器学习/深度学习 设计模式 人工智能
面向对象方法在AIGC和大数据集成项目中的应用
【8月更文第12天】随着人工智能生成内容(AIGC)和大数据技术的快速发展,企业面临着前所未有的挑战和机遇。AIGC技术能够自动产生高质量的内容,而大数据技术则能提供海量数据的支持,两者的结合为企业提供了强大的竞争优势。然而,要充分利用这些技术,就需要构建一个既能处理大规模数据又能高效集成机器学习模型的集成框架。面向对象编程(OOP)以其封装性、继承性和多态性等特点,在构建这样的复杂系统中扮演着至关重要的角色。
26 3
|
6天前
|
存储 分布式计算 数据处理
面向业务增长的数据平台构建策略
【8月更文第13天】为了构建一个能够支持企业业务增长的数据平台,我们需要考虑几个关键的方面:数据的收集与整合(数据集成)、存储、处理和分析。本文将详细介绍这些步骤,并提供具体的代码示例来帮助理解。
17 1
|
13天前
|
存储 分布式计算 大数据
惊了!大数据时代来袭,传统数据处理OUT了?创新应用让你眼界大开,看完这篇秒变专家!
【8月更文挑战第6天】在数据爆炸的时代,高效利用大数据成为关键挑战与机遇。传统数据处理手段难以胜任现今海量数据的需求。新兴的大数据技术,如HDFS、NoSQL及MapReduce、Spark等框架,为大规模数据存储与处理提供了高效解决方案。例如,Spark能通过分布式计算极大提升处理速度。这些技术不仅革新了数据处理方式,还在金融、电商等领域催生了风险识别、市场预测及个性化推荐等创新应用。
36 1
|
22天前
|
存储 搜索推荐 数据建模
阿里巴巴大数据实践之数据建模:构建企业级数据湖
阿里巴巴通过构建高效的数据湖和实施先进的数据建模策略,实现了数据驱动的业务增长。这些实践不仅提升了内部运营效率,也为客户提供了更好的服务体验。随着数据量的不断增长和技术的不断创新,阿里巴巴将持续优化其数据建模方法,以适应未来的变化和发展。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
驾驭数据洪流:大数据处理的技术与应用
大数据处理不仅是信息技术领域的一个热门话题,也是推动各行各业创新和发展的重要力量。随着技术的进步和社会需求的变化,大数据处理将继续发挥其核心作用,为企业创造更多的商业价值和社会贡献。未来,大数据处理将更加注重智能化、实时性和安全性,以应对不断增长的数据挑战。
|
22天前
|
分布式计算 安全 大数据
HAS插件式Kerberos认证框架:构建安全可靠的大数据生态系统
在教育和科研领域,研究人员需要共享大量数据以促进合作。HAS框架可以提供一个安全的数据共享平台,确保数据的安全性和合规性。
|
22天前
|
存储 分布式计算 定位技术
高德地图与阿里云MaxCompute:构建智慧出行的数据引擎
通过与阿里云MaxCompute的紧密结合,高德地图成功构建了一个高效、稳定的大数据处理平台,实现了从数据采集到价值输出的全过程自动化。这不仅提升了数据处理效率,还极大地改善了用户体验,为智慧出行的发展奠定了坚实的基础。随着技术的不断进步,未来高德地图还将探索更多创新的应用场景,持续推动地图服务向智能化方向演进。

热门文章

最新文章