数据处理架构：采集、存储、分析与应用
该思维导图阐述了一个完整的数据处理架构，包含数据采集、存储、分析与建模、指标管理、风险识别以及应用层六个核心模块。数据从采集层经存储层流入分析与建模层，随后分别进入指标管理层和风险识别层进行处理，最终结果在应用层向用户呈现。该架构采用分布式存储，支持指标定义、计算和展示，并具备风险监测和分析功能，形成一个完整的数据处理闭环。
源码
# 数据处理架构
## 数据采集层
- 主要功能
- 数据源识别
- 数据收集方式
- 实时采集
- 批量采集
- 数据源类型
- 传感器
- 日志文件
- API 接口
- 数据库
## 数据存储层
- 存储架构
- 分布式文件系统
- 数据湖
- 关系型数据库
- NoSQL 数据库
- 数据处理
- 数据清洗
- 数据转化
- 数据备份
## 数据分析与建模层
- 数据分析方法
- 描述性分析
- 预测性分析
- 规范性分析
- 模型构建
- 回归模型
- 分类模型
- 聚类模型
- 工具与技术
- 机器学习
- 深度学习
- 数据可视化
## 指标管理层
- 指标定义
- 关键绩效指标 (KPI)
- 业务指标
- 指标计算
- 实时计算
- 批量计算
- 指标展示
- 仪表盘
- 报告生成
## 风险识别层
- 风险监测
- 数据异常检测
- 行为监测
- 风险分析
- 风险评估
- 风险预警
## 应用层
- 用户界面
- 数据展示
- 交互功能
- 应用实例
- 决策支持
- 运营优化
## 关系与数据流向
- 数据采集层 → 数据存储层
- 数据存储层 → 数据分析与建模层
- 数据分析与建模层 → 指标管理层
- 数据分析与建模层 → 风险识别层
- 指标管理层 → 应用层
- 风险识别层 → 应用层
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