大数据 框架或代码包 软件定制 案例

在新的大数据处理流水线中，整合了数据日志采集、队列数据同步数仓、实时/离线统计、用户画像、用户留存预测、用户真实性别预测、用户真实年龄预测、用户商品推荐等功能，并为以上功能统一了接口规范（包括数据同步、数据统计、模型的训练和预测），便于日后业务拓展需要。

1、分层存储策略 StarRocks：存储原始订单明细（支持UPDATE/DELETE），承接高频OLAP查询 ClickHouse：物化视图预聚合核心指标（分钟级刷新），支撑可视化大屏 2、多环境治理 整合各个环境的数据 3、品牌方数据安全 Trino RBAC：按品牌ID动态创建SQL视图 Kafka数据脱敏：Flink实时掩码手机号/身份证号

1、数据开发、中间层、模型架构等 2、通过可配置的方式实现数据采集、数据开发、数据整合、模型构建。 3、用户不必要了解具体底层数据处理用的工具、技能，无大数据基础的用户也能完成数据的各种操作。 4、通过流程化配置，新增各种数据处理算子，业务人员可以通过简单的配置完成较为复杂的数据处理。

该项目打造的平台深度融合大数据分析与智能算法，具备多维度的安全保障功能。在安全分析与监测层面，平台通过实时采集企业网络内海量数据，运用大数据分析技术，对流量、日志、用户行为等信息进行深度挖掘与建模，精准绘制企业安全态势全景图；针对威胁发现，平台依托机器学习算法，能够自动识别异常操作、可疑连接、潜在漏洞等威胁特征，从海量数据中揪出隐藏的安全风险；一旦发现威胁，平台会立即触发告警机制，以短信、邮件、系统弹窗等多种形式，第一时间向企业安全管理人员推送详细告警信息，包括威胁类型、发生时间、影响范围等，助力企业快速响应处置，最大限度降低安全事件带来的损失。

车站数据实时监控、画面实时采集、异常业务反馈流程，车辆运载率模拟测算；报表分析。 车站数据实时监控、画面实时采集、异常业务反馈流程，车辆运载率模拟测算；报表分析。 车站数据实时监控、画面实时采集、异常业务反馈流程，车辆运载率模拟测算；车辆运载数据报表分析。