以Hadoop体系为首的大数据分析平台：Hadoop体系的生态圈也不断的变大，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：传统大数据架构其定位是为了解决传统BI的问题，简单说，数据分析的业务没有发生任何变化，依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。适用场景：数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。
流式架构在传统大数据架构的基础上，流式架构非常激进，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。经过流处理加工后的数据，以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分，但是该存储更多的以窗口的形式进行存储，所以该存储并非发生在数据湖，而是在外围系统。
适用场景：预警，监控，对数据有有效期要求的情况。Lambda架构Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作，大概的合并思路如下：适用场景：同时存在实时和离线需求的情况。
Kappa架构Kappa架构在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储，当需要进行离线分析或者再次计算的时候，则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。适用场景：和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。
Unifield架构Unifield架构更激进，将机器学习和数据处理揉为一体，从核心上来说，Unifield依旧以Lambda为主，不过对其进行了改造，在流处理层新增了机器学习层。可以看到数据在经过数据通道进入数据湖后，新增了模型训练部分，并且将其在流式层进行使用。同时流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练。
适用场景：有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。相关：舆情大数据系统架构设计与实现：https://www.toutiao.com/i6537119210336682510/大数据架构的分析应用：https://www.toutiao.com/i6613946595891216910/。
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？
真利益相关，不请自来，人在中国，刚下...算了，在办公室。帆软，其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年，入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport，后来研发BI商业智能finebi，产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案，包括阿米巴经营管理，数字化运营体系搭建项目，很成熟很老牌的厂商。
FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。无论你的报表数据分析做得如何好，只要你的图表不够炫酷，不够高大上，老板就有可能一口否决你，让你重新再做。
为了做出让老板满意的报表分析图表，激发出图表的可视化价值。FineReport自带的H5图表满足你对视觉的需求。同时，FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。评价：FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。
它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。战略型驾驶舱分析型驾驶舱操作型驾驶舱当然，还有一款产品叫FineBI，这里就不多介绍，可以点进主页查看。一、从个人使用层面使用逻辑finereport是报表软件，开发按照业务的需求将报表制作出来，业务人员基本也就是每天打开看一下，或者进行数据填报finebi是商业智能软件，开发将所有的数据准备好，业务人员自己把数据取过来，自由进行数据分析使用难度finereport对开发人员没有难度，如果是开发报表的话，需要了解JS、SQL等知识，简单开发的话不会也没关系finebi对业务人员没难度，对业务人员主要是个软件使用的熟练度，类似excel、ppt熟练度产品性能finereport搞不来大数据，依赖数据库的数据处理性能，不过也有解决方案，就是加数据中间层finebi对大数据支持较好，就我司而言，2亿条数据吞吐没问题，但官方说的10亿我就不了解了展示效果finereport展示组件较为丰富，能够实现各种复杂、多样的展示和填报需求，毕竟这块是人家的杀手功能finebi的数据展示相对直观、简单，强调一种自由分析的使用理念，所以在精准性可塑性上不如finereport二、从公司使用层面产品定位FineReport是搭建数据平台的整体解决方案工具，包含数据展示、导出、打印、录入以及数据流转等功能。
在信息时代，大数据究竟能给企业带来怎样的影响？
随着大数据相关技术的不断成熟，大数据目前正处在落地应用的初期，而广大的传统企业正是大数据落地应用的重要领域。要想了解大数据能给企业带来哪些影响，首先应该对大数据相关技术有一个全面的了解，以找到大数据为企业进行赋能的切入点。大数据技术说到底就是数据的价值化，通过数据采集、整理、传输、存储和分析等一系列操作来完成数据的价值化过程，这就是所谓的大数据产业链。
所以大数据的相关技术都是围绕数据进行展开的，而数据对于企业的运营来说也是非常重要的。一方面数据能够体现出企业的运营状况，另一方面通过数据分析能够得出围绕产品的一系列决策，包括设计、生产、营销、物流、售后服务等策略的设计。在大数据时代背景下，未来企业的管理将越来越依赖于大数据，可以说谁能对数据进行更大的价值化操作，谁就有可能占领市场的先机。
大数据技术并不是孤立存在的，大数据技术要想充分发挥出作用，需要结合物联网和云计算等相关技术。物联网为大数据提供了数据来源，而云计算则为大数据提供了平台的支撑，所以说大数据、物联网和云计算有着密切的联系。对于企业来说，如果单纯的利用大数据技术并不能充分发挥出大数据的价值，所以企业完成大数据应用需要一个系统的过程。
目前互联网正在进入到产业互联网阶段，而产业互联网正是利用大数据、物联网、云计算和人工智能等技术来赋能传统企业，相信随着产业互联网的不断发展，未来更多的产业互联网方案将逐步落地，广大的传统企业也将能够更加充分的利用大数据相关技术。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
