大数据智能决策系统架构：决策系统与物联网_决策结构计算机

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