大数据分析系统需求概览

"大数据分析系统需求文档，由天津绍闻迪康科技咨询有限公司于2018/5/28编写，旨在定义一个大数据分析系统的功能模块和需求。文档主要分为系统定位、功能模块、数据源、爬虫系统功能、数据处理、存储、计算、数据分析、可视化、对外接口和其他关键要素，如数据痕迹、信息安全和注意事项。系统设计的核心在于数据人工智能分析和可视化，以及爬虫系统，用于从各种来源获取并处理数据。" 大数据分析系统是一个综合性的解决方案，其目标是从数据的接入到数据的应用提供全面支持。系统主要由四个关键部分构成： 1. **爬虫系统**：该系统负责从各种数据源自动抓取信息，包括静态和动态网站、数据库以及社交媒体。它需要能够处理登录和权限验证，以访问受保护的数据源，并定期更新信息。 2. **数据处理、存储、计算系统**：这一模块包括数据清洗、转换、整合和存储，以及复杂的计算任务。数据处理模块确保数据质量，存储模块则需适应大数据的规模，可能涉及分布式存储系统。数据计算模块则用于构建和运行数学模型，支持人工智能分析。 3. **数据分析、可视化系统**：这部分系统利用统计和机器学习技术，对收集到的数据进行深度分析，生成有价值的洞察。同时，通过可视化工具，将复杂数据转化为易于理解的图表和图形，便于决策者解读。 4. **对外接口**：系统应提供与外部应用的接口，如微信平台、天蝎系统、邮件营销平台和调查问卷分析平台，以便集成和交换数据，实现业务流程的自动化。 在设计大数据分析系统时，还需要考虑以下几个关键点： - **数据痕迹**：跟踪和记录数据的来源和处理过程，这对于审计和合规性至关重要。 - **信息安全**：确保数据在收集、存储和分析过程中得到保护，防止未经授权的访问和泄露。 - **注意事项**：考虑到数据可能涉及跨国界和多语言问题，系统需具备处理不同地区和语言数据的能力。同时，需要根据业务需求和法律要求调整功能和策略。 此文档提供的只是一个基本框架，实际系统开发需要根据公司的具体产品和技术路线进行详细规划和定制。