数据架构师和技术负责人
规划企业级大数据平台架构时，需要梳理数据源、存储与处理技术选型。
About
大数据平台涵盖工作应用与工程核心两大板块，共88个节点，系统梳理了从数据源采集到业务决策的完整链路。该模板详细拆解了用户画像、风险控制等业务场景，并深入工程核心，涵盖数据源分类（内外部、结构化与非结构化）、数据存储的poly-db冗余生态，以及数据处理的技术角度（Batch SQL、流式处理、machine learning、Deep learning）。适合数据工程师、数据科学家及业务决策者快速搭建大数据知识体系。
Terms and ConditionsWhen to use this template
数据科学家和数据分析师
开展数据科学项目前，明确业务场景（用户画像、风险控制）与工程实施路径。
数据团队主管和培训负责人
培训新入职数据工程师，快速建立大数据平台整体认知。
How to use this template
Step 1
导入并打开思维导图
在Xmind桌面端或网页版打开大数据平台.xmind文件。
Step 2
完善业务应用逻辑
浏览工作应用分支，根据实际业务调整用户画像、风险控制等节点内容。
Step 3
配置工程技术选型
进入工程核心分支，按数据源分类修改技术选型备注。
Step 4
调整数据处理模型
在数据处理节点下添加或删除具体的编程模型（如离线编程模型）。
Step 5
导出并分享最终成果
保存文件并导出为图片或PDF，用于团队分享或汇报。
Frequently asked questions
模板包含工作应用和工程核心两大模块。工作应用涵盖业务相关（用户画像、风险控制）和决策相关（数据科学家）；工程核心覆盖数据源、数据存储、数据处理三大子模块。
通过数据源节点中的四种分类（内外部、结构化/非结构化、数据可变性、数据量大小）确定采集和存储方案，再结合数据处理的技术角度（Batch SQL、流式处理等）选择合适框架。
适合数据工程师（工程核心）、数据科学家（决策相关）以及业务人员（用户画像、风险控制），帮助不同角色理解大数据平台全貌。
poly-db指相同数据以多种表现形式存储在不同类型数据库中，实现冗余与多样化查询，是数据存储节点中的关键概念。
可以。打开.xmind文件后，可直接编辑节点文本、添加子节点或调整布局，以匹配实际项目需求。
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