大数据存储与数据挖掘平台
大数据存储与数据挖掘平台是一个开源分布式计算平台，提供了一种建立平台的方法，平台由标准化硬件(服务器和内部服务器存储)组成，并形成集群能够并行处理大数据请求。在存储方面来看，这个开源项目的关键组成部分是Hadoop分布式文件系统(HDFS)，该系统具有跨集群中多个成员存储非常大文件的能力。HDFS通过创建多个数据块副本，然后将其分布在整个集群内的计算机节点，这提供了方便可靠极其快速的计算能力。
行业痛点
大量重复建设
没有一个统一的大数据存储与数据挖掘平台，各个应用都会有自己的数据存储和计算体系，存在大量的重复建设。
数据孤岛
传统的开发模式中，各个应用开发独立进行，各自沉淀自己的数据。各个应用的数据缺乏整合，形成数据孤岛，后续无法沉淀数据资产。
承载数据管理
需要承载所有数据的管理，为上层应用提供数据支撑。
大量重复建设
没有一个统一的大数据存储与数据挖掘平台，各个应用都会有自己的数据存储和计算体系，存在大量的重复建设。
数据孤岛
传统的开发模式中，各个应用开发独立进行，各自沉淀自己的数据。各个应用的数据缺乏整合，形成数据孤岛，后续无法沉淀数据资产。
承载数据管理
需要承载所有数据的管理，为上层应用提供数据支撑。
核心功能
兼容不同类型的互联网输入方式，将数据进行流式数据清洗后，再送到搜索引擎或者其他数据库中。
对于实时性要求较高的数据，支持实时数据采集的方式，保障平台数据及时性。
平台支持数据批量采集，对于大量、实时性要求不高的数据适宜采用定时执行批量采集。
上层应用不需要再重复开发，只需要使用平台提供的能力。多个上层应用的数据也集中沉淀到一起，形成有效的数据资产。
以数据为核心进行上层智能应用的开发，提供统一的数据数据存储，计算能力。
应用场景
医疗领域
数据挖掘技术能够帮助医院从中提取出有价值的信息，满足医疗服务各个环节的需求。
风控领域
数据挖掘技术应用于信贷风险评估、交易欺诈识别、黑产防范及消费信贷四个方面。
教育领域
数据挖掘技术的应用已经渗入到教育教学的各个方面，促进了教学质量的提升。
核心价值
大数据存储与数据挖掘平台在海量数据中进行深度分析和探索性建模实现数据挖掘。数据挖掘服务可以帮助企业和研究机构识别和发现以前未预料到的模式和关系，进而为决策制定和业务优化提供重要支持。数据挖掘作为一种有效的探索性分析工具，正在广泛地应用于各种领域。通过挖掘大量数据，实现对隐藏在其中的价值信息的发掘和分析，数据挖掘有助于提高决策质量和业务水平，为企业和研究机构创造更大的价值。