数据处理与应用系统架构的全面分析与探讨

该思维导图概述了一个数据处理和应用系统架构,包含数据采集层、ETL处理中心、分布式存储集群、核心数据库和应用服务层。数据采集层通过爬虫、API对接和数据采购获取数据。ETL处理中心负责数据的提取、转换和加载。分布式存储集群确保数据的高可用性和高并发访问。核心数据库存储结构化和非结构化数据,支持动态关系图谱。应用服务层包括智能检索、价值评估和转化预警等场景,展示了系统的多样化应用。

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# 数据处理与应用系统架构的全面分析与探讨
## 数据采集层
- 数据来源
  - 爬虫系统
    - 政府公开平台
    - 社交媒体
      - Twitter
      - Facebook
  - API对接
    - 高校技术转移办公室 (TTO)
    - 第三方数据服务
  - 数据采购
    - 商业数据库
      - 行业报告
      - 市场调研
    - 开放数据集
## ETL处理中心
- 处理步骤
  - 提取 (Extract)
    - 增量提取
    - 全量提取
  - 转换 (Transform)
    - 数据清洗
    - 数据标准化
  - 加载 (Load)
    - 批量加载
    - 实时加载
## 分布式存储集群
- 数据特性
  - 高可用性
    - 数据冗余
    - 容错机制
  - 高并发访问能力
    - 负载均衡
    - 数据分片
## 核心数据库
- 存储类型
  - 结构化数据
    - 关系型数据库
    - 列式数据库
  - 非结构化文档
    - 文本数据
    - 多媒体文件
  - 动态关系图谱
    - 实体关系映射
    - 实时查询
## 应用服务层
- 应用场景
  - 智能检索
    - 关键词搜索
    - 自然语言处理
  - 价值评估
    - 数据分析模型
    - 风险评估
  - 转化预警
    - 实时监控
    - 预测分析
- 用户角色
  - 数据分析师
  - 产品经理
  - 业务决策者
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