和记平台

和记平台的大数据服务已深入银行、证券、运营商、广告、政府、移动互联网、军队等十多个行业，协助客户收集并整合海量业务数据，和记平台提供多维度的数据分析图表，预测业务发展趋势，为经营决策和记平台提供直观、精确、实时的数据支撑。

大数据量必然要求企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩，以及管理与维护，同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求，因此，具备高扩展性的开放架构正逐步成为行业应对大数据的优选方案。 1.海量数据存储 2.可弹性扩展系统 3.分布式数据索引

大数据解决思路是将同源异构数据按照审计的标准变为了同构数据。将不同厂家的系统访问日志预处理，按照证监会要求提取所需信息完成审计智能化。 1.按审计要求自动提取业务字段，快速完成业务报表与审计报表，并和记平台提供下载功能。 2.OLM数据引擎和记平台提供数据实时检索，可以按数据逻辑、条件检索，如在不同时间范围内按不同用户ID或用户操作类型过滤出相关事件。

银行：负载分析、数据整合、安全分析、资产管理、系统告警、审计等
证券：证券交易日志统计、企业安全日志分析、交易报表、审计等
保险：审计、数据整合、安全分析、数据挖掘、潜在客户分析等
电信运营商：ISMP、SIM平台替换、资产管理、数据整合、安全分析等
IDC行业：数据整合、资产管理、设备监控、负载分析、关联分析、自动告警等
媒体：系统访问日志分析、数据整合、关联分析、数据挖掘等
移动互联网：移动APP用户行为分析、仪表盘、关联分析等
政府：数据整合、安全分析、资产管理、数据挖掘等

企业数据一般都分散存储在不同的业务系统中，企业规模越大业务系统越多，数据类型也就越多越复杂。所以多数据类型的整合是构建企业大数据平台的第一步。
OLM LASSOCK采集器可直接在服务器中运行，通过web控制台，对运行在多台设备上的的采集器进行控制管理。可以支持同时监控多个文件的变化情况，并将变化后的数据实时采集提交到平台。

①.趋势分析：a、预测： 时序数据是具有流动性的，而且一般业务都存在周期性。平台通过对历史数据进行抽象，形成模型。形成的模型结合当前数据的表现，可以预测下一个阶段数据趋势。b、预警： 基于预测结合告警阈值的设置，就可以达到预警的目的，提前发现系统或是业务可能出现的爆发点。
关联分析：不同的业务场景，关联分析的内容会有比较大差异。平台和记平台提供基于时间和基于业务两种机制。
a、基于时间： 根据时间进行的关联分析。当某个业务出现异常时，可以帮助用户找到问题之间关系，如先后顺序，影响范围等。
b、基于业务：结合业务情况，用户选择数据源和需要分析的指标，选择不同的算法定义任务，提交给平台进行分析。 关联分析效果的关键是在分析过程中使用适当的分析引擎、提取适当的数据、输出适当的告警，这些关键因素均是由关联分析规则进行约定。