大数据智能决策系统架构：决策系统与物联网

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大数据时代已经到来了，基于海量数据的价值不断被充分发挥。数据的生成、采集、处理、分析等环节对企业而言越来越重要。如何将这些数据应用于决策中是一个重要课题。在这种情况下，如何建立一个高效、准确、智能的决策系统，成为我们绕不过的话题。特别是在物联网大爆炸的今天，如何结合物联网的互联网、传感器、终端设备等资源，更好的实现我们对大数据、云计算、智能化的需求，是人们最关心的问题之一。

本文以《大数据智能决策系统架构：决策系统与物联网》为标题，详细阐述了“数据智能决策”系统架构及其关键组件之间的关系。同时也向读者展示了构建一个具备“数据驱动决策”功能的决策系统所需的一些关键技术要素。

本文首先会讨论“数据智能决策”的相关背景知识，包括数据产生、获取、处理的过程，以及数据仓库、数据湖、数据流等数据存储方式。然后，重点阐述了数据智能决策系统的组成元素：规则引擎、机器学习、决策树等模型，以及关联规则、聚类分析、异常检测等工具算法。通过介绍，作者希望能够帮助读者理解数据智能决策系统的整体框架及其各个组成模块之间的关系，进而更加深入地理解如何使用这些模块来解决复杂的决策问题。

最后，本文将基于实践中经验及所学到的理论知识，分享构建“数据智能决策”系统的方法和技术要素。希望通过阅读本文，读者能够明白数据智能决策系统是如何构建的，并且学到在实际业务场景中的方法技巧，提升自身能力。

2.基本概念术语说明

2.1 数据产生、获取、处理的过程

2.1.1 数据产生

数据产生源头可以是人或者其他的自动化过程，比如，收集的应用程序日志，服务器的网络流量数据，手机设备的数据采集等。这些数据有很多种形式，包括文本文件、图像、视频、音频等。但是，所有这些数据都必须经过一定的数据处理才能得到更加有用的信息。这些数据主要由两类用户产生：一类用户（数据产生者）是指向数据采集中心发送数据的人；另一类用户（数据使用者）则是通过数据采集中心接收并使用这些数据的人。

2.1.2 数据获取

数据采集中心是一个网络服务，提供给数据产生者上传数据并进行收集。它可支持多种传输协议，例如HTTP、FTP、SMTP、TCP/IP等。数据采集中心除了要提供存储、处理、检索等功能外，还需要提供安全防护、监控告警、统计分析等功能。数据获取的过程可以分为以下几个阶段：

数据上传——数据产生者把数据通过数据采集中心接口上传到数据采集中心数据解析——数据采集中心对数据进行解析、清洗、过滤、转码等处理，最终形成结构化的格式数据数据保存——数据采集中心将数据保存在适当的存储介质上，如硬盘、内存、数据库、对象存储或消息队列中数据同步——数据采集中心通过网络向其他数据采集中心同步数据，以实现异地冗余备份

2.1.3 数据处理

数据处理是指从原始数据中提取有用信息，将其转换成用于决策的有效数据。数据的处理通常包括特征抽取、关联发现、分类预测等过程。特征抽取是指从原始数据中提取特征，特征一般可以是连续的、离散的、或者是多维的。关联发现是指识别出输入数据之间的联系，包括上下级、继承、顺序等。分类预测是指利用已知数据训练分类模型，根据新输入的数据预测其所属类别。数据处理的结果有两种类型：一类是特征数据，用于建模；另一类是预测数据，用于后期评估和使用。

数据处理的工作流程如下图所示：

2.2 数据仓库、数据湖、数据流

2.2.1 数据仓库

数据仓库是一个集中存放大量静态和动态数据集的存储库。它是一个独立且独立于应用程序的数据库环境，用来支持复杂的分析查询等操作。数据仓库的特征如下：

集中存放大量数据：数据仓库按照不同的主题组织数据，其大小往往超过单个数据库的容量。数据仓库中存储的数据包括静态数据（比如组织架构、产品目录）和动态数据（比如销售数据、交易数据）。非事务性：数据仓库是一个非事务性系统，所以不需要对数据做任何的事前准备。数据仓库中的数据随时可以被修改、增删。高度集成化：数据仓库中的数据源自不同的数据源，经过多个数据库、文件系统等不同途径导入。数据仓库内部有相应的ETL工具进行数据抽取、转换、加载。

数据仓库的好处如下：

可扩展性：数据仓库支持快速、灵活的扩容，满足海量数据的处理需求。数据一致性：数据仓库强调数据的一致性，可以支持各个层面的数据质量保证。低成本：数据仓库按小时计费，而且规格较高，可以满足大数据分析的需要。

2.2.2 数据湖

数据湖是一个分布式的存储平台，是基于开源软件Hadoop生态圈构建而成。数据湖的特征如下：

高吞吐量：数据湖通过引入分区机制，使得并行处理变得简单。快速响应：数据湖具有超高的处理速度，在秒级别内完成海量数据的处理。海量数据：数据湖可以存储海量数据，不受限于单机的存储能力。

2.2.3 数据流

数据流是指随着时间推移持续产生的数据。数据流的特点是源源不断、永远不会停止。数据流可以是实时的流数据（比如从传感器、摄像头等设备获得），也可以是批处理数据（比如离线日志数据）。数据流的特征如下：

源源不断：数据流可以源源不断的产生数据。一致性：数据流可以在任意时间点消费数据，保证数据一致性。不断增长：数据流可以无限增长，具有很大的弹性。

2.3 决策模型

2.3.1 规则引擎

规则引擎是一个用来定义并执行一系列规则的程序。它可以简单、直接、直观地处理决策问题，并能在特定条件下快速作出决定。规则引擎的典型模型是IF-THEN规则，即如果某件事情发生，那么就应该采取什么样的措施。IF-THEN规则的简单模型如下：

IF condition THEN action

在此模型中，condition表示触发该规则的条件，action表示采取的动作。规则引擎的工作方式如下：

检查所有规则的condition是否满足。如果某个规则的condition满足，则执行这个规则的action。如果所有的condition均不满足，则认为决策系统遇到了无法处理的情况，并返回错误信号。

2.3.2 机器学习

机器学习是一套计算机算法，使计算机可以从数据中自动学习，改善性能，从而实现人类的一般智能行为。机器学习算法的目的是从数据中找到模式、关联和规律，并据此做出预测或决策。机器学习算法一般分为三类：监督学习、无监督学习、半监督学习。

（1）监督学习

监督学习的目的是利用标注好的训练数据（既有输入和输出）来训练一个模型，让模型能够对未知的数据进行预测和分类。监督学习算法一般包括分类算法（如朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归）、回归算法（如线性回归、决策树回归）、聚类算法（如K-means、层次聚类）等。其中，分类算法可以用于二分类、多分类、多标签分类任务；回归算法可以用于回归任务；聚类算法可以用于关联分析和降维分析。

（2）无监督学习

无监督学习的目标是从数据中找寻模式、关联和结构，但没有任何关于正确答案的先验知识。无监督学习算法一般包括聚类算法（如K-means）、密度聚类算法（DBSCAN）、基于图的嵌入算法（谱嵌入、邻接嵌入）等。其中，K-means算法用于对未标记的数据进行聚类分析，DBSCAN算法用于对密集的区域进行聚类分析，谱嵌入算法和邻接嵌入算法用于高维空间数据的聚类分析。

（3）半监督学习

半监督学习是一种算法集合，其中有部分数据带有标签，有部分数据没有标签，由算法自行推导出标签。由于训练数据少，难以进行严格的分类训练，因此也称为弱监督学习。半监督学习算法一般包括分布式分类算法（如Label Propagation、FCM）、主动学习算法（如RANSAC、ARAC）等。

2.3.3 决策树

决策树是一种树结构的模型，用来描述对客观世界进行决策的过程，可以用于分类、回归或预测。决策树由结点、根节点、叶子节点、特征、切分属性、父子节点等组成。

决策树的构造过程如下：

从根节点开始，递归地对每个特征划分，生成若干个子结点。在每个子结点上，对每个可能的切分值进行测试，选择最优切分值作为当前子结点的特征，生成若干个新的子结点。对每个叶子结点，赋予一个最终的结果值，该结果值反映这一路径上的所有训练数据的预测结果。

决策树模型的优点如下：

模型直观易懂：决策树模型非常容易理解，并容易解释。避免了表格搜索：决策树模型可以完全自动化地从数据中学习，从而避免了手工设计和调试参数的麻烦。处理不相关特征：决策树模型可以处理不相关的特征，因此可以有效地抓住更多的信息。可以处理多值特征：决策树模型可以处理多值特征，可以有效地处理缺失值。不容易出现过拟合：决策树模型可以限制树的深度，从而避免过拟合。

3.数据智能决策系统架构

3.1 整体架构

数据智能决策系统的整体架构如下图所示：

数据智能决策系统由数据采集中心、数据处理中心、数据分析中心、数据存储中心、决策引擎中心五大中心组成。数据采集中心负责对各种数据源进行采集，并将其持久化到数据存储中心。数据处理中心对采集到的数据进行清洗、过滤、结构化、转换等处理，并持久化到数据存储中心。数据分析中心基于数据存储中心中的数据，进行统计分析、数据挖掘等数据分析工作。决策引擎中心将对数据的分析结果，以及用户配置等因素进行综合，形成决策结果，向用户呈现。

3.2 数据采集中心

数据采集中心主要职责如下：

接收来自外部应用、设备、接口的实时或批量数据，包括文本、图像、视频、音频、位置、电子邮件等。将数据持久化到数据存储中心。提供API接口，供其他模块调用。支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

3.3 数据处理中心

数据处理中心主要职责如下：

对来自数据采集中心的实时或批量数据进行清洗、过滤、结构化、转换等处理，并持久化到数据存储中心。根据业务规则对数据进行处理。提供API接口，供其他模块调用。支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

3.4 数据分析中心

数据分析中心主要职责如下：

通过统计分析、数据挖掘等方式，对数据进行分析，形成分析报告。将分析报告生成在数据存储中心中，供其他模块调用。提供API接口，供其他模块调用。支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

3.5 数据存储中心

数据存储中心主要职责如下：

数据存储中心采用高可靠、高可用、高性能、分布式的存储架构。该中心支持丰富的数据格式，包括关系型数据库、列存储、NoSQL数据库、搜索引擎等。提供API接口，供其他模块调用。支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

3.6 决策引擎中心

决策引擎中心主要职责如下：

接受来自用户的请求，并根据用户配置以及分析结果进行决策。生成决策结果，并将结果呈现给用户。提供API接口，供其他模块调用。支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.数据智能决策系统组件

数据智能决策系统的主要组件如下图所示：

4.1 数据采集组件

数据采集组件包括数据源组件、数据转换组件、数据管道组件和数据持久化组件。

4.1.1 数据源组件

数据源组件从各种外部数据源接收来自各种实时或批量数据，并进行持久化。数据源组件可以分为以下几类：

文件类数据源：包括数据库文件、日志文件、XML文件等。网络类数据源：包括TCP/UDP端口、Socket、WebSocket等。设备类数据源：包括传感器设备、手机设备等。

4.1.2 数据转换组件

数据转换组件是对数据进行清洗、过滤、结构化、转换等处理。数据转换组件可以包括以下功能：

清洗：删除或修改无意义的数据，如空值、重复记录等。过滤：仅保留满足一定条件的数据。结构化：将非结构化数据转化为结构化数据。转换：将数据从一种格式转换为另一种格式。

4.1.3 数据管道组件

数据管道组件是一个消息队列，用于缓冲和处理来自不同的数据源的数据。数据管道组件支持不同的数据格式，包括JSON、CSV、XML、protobuf、Avro、MsgPack、Thrift等。数据管道组件支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.1.4 数据持久化组件

数据持久化组件用于将数据持久化到数据存储中心。数据存储中心的选取可以依托于合适的存储介质、数据库系统、搜索引擎等。数据存储中心支持多种存储技术，包括关系型数据库、列存储、NoSQL数据库、搜索引擎等。数据持久化组件支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.2 数据处理组件

数据处理组件包括规则引擎组件、事件检测组件、关联发现组件、实体识别组件、分类预测组件和评估组件。

4.2.1 规则引擎组件

规则引擎组件是数据智能决策系统的基础。规则引擎组件根据用户配置的规则，匹配数据中的各项条件。规则引擎可以简单、直接、直观地处理决策问题，并能在特定条件下快速作出决定。规则引擎的模型一般包括IF-THEN规则、决策表、决策树、神经网络等。

4.2.2 事件检测组件

事件检测组件是一种机器学习算法，用于识别异常数据。事件检测组件可以发现数据中的异常值，并将它们与正常值比较。事件检测组件可以用于流量异常检测、系统故障检测、业务指标异常检测、业务流量异常检测等。

4.2.3 关联发现组件

关联发现组件是一种数据挖掘算法，用于发现数据中的相关性。关联发现组件可以发现数据中的上下级、继承、顺序等联系，并据此建立数据之间的关联关系。关联发现组件可以用于关联分析、进货推荐、顾客画像、用户行为分析等。

4.2.4 实体识别组件

实体识别组件是一种数据挖掘算法，用于识别数据中的名词短语、动词短语、形容词短语等实体。实体识别组件可以用于商品搜索、文档分类、文本分类等。

4.2.5 分类预测组件

分类预测组件是一种机器学习算法，用于预测输入数据所属的类别。分类预测组件可以根据数据中的特征属性，通过训练算法模型，对未知数据进行分类预测。分类预测组件可以用于垃圾邮件检测、文本分类、文本聚类、推荐系统等。

4.2.6 评估组件

评估组件用于衡量数据智能决策系统的性能。评估组件可以对数据智能决策系统的性能进行评估，包括准确率、精度、召回率等指标。评估组件可以帮助用户选择最佳的数据智能决策系统模型。

4.3 数据分析组件

数据分析组件包括数据仓库组件、数据湖组件、数据流组件。

4.3.1 数据仓库组件

数据仓库组件是一个集中存放大量静态和动态数据集的存储库。数据仓库组件支持复杂的分析查询等操作，并支持多种存储技术，包括关系型数据库、列存储、NoSQL数据库、搜索引擎等。数据仓库组件支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.3.2 数据湖组件

数据湖组件是一个分布式的存储平台，基于开源软件Hadoop生态圈构建而成。数据湖组件支持多种数据格式，包括文本文件、图像、视频、音频等。数据湖组件支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.3.3 数据流组件

数据流组件是一个消息队列，用于缓冲和处理来自不同的数据源的数据。数据流组件支持不同的数据格式，包括JSON、CSV、XML、protobuf、Avro、MsgPack、Thrift等。数据流组件支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.4 数据存储组件

数据存储组件是数据智能决策系统的核心组件。数据存储组件采用高可靠、高可用、高性能、分布式的存储架构。数据存储组件支持丰富的数据格式，包括关系型数据库、列存储、NoSQL数据库、搜索引擎等。数据存储组件支持数据传输压缩、加密、认证、授权、访问控制等功能。

4.5 决策引擎组件

决策引擎组件是一个集成的、统一的平台，用于支持多种决策引擎模型。决策引擎组件封装了数据源、数据处理、数据分析、数据存储和决策模型等相关技术组件，并提供了统一的API接口。