這包括從各種在線服務（如游戲服務器）收集的所有原始數(shù)據(jù)。

這部分用于清理和整理從數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為可用于分析的形式。

這部分是實際的數(shù)據(jù)倉庫，使用Hadoop、Spark或Amazon S等工具來實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

這是將存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)用于決策支持和業(yè)務智能的過程使用SQL查詢、數(shù)據(jù)挖掘或者機器學習算法來進行數(shù)據(jù)分析。

這個領(lǐng)域通常涉及到大量實時產(chǎn)生的傳感器數(shù)據(jù)，因此我司建立能夠快速處理這些數(shù)據(jù)的實時流處理系統(tǒng)。由于飛行路徑規(guī)劃和異常檢測等任務大量的計算資源，所以我司考慮如何優(yōu)化我司的數(shù)據(jù)架構(gòu)以提高計算效率。

在這個領(lǐng)域利用IoT技術(shù)收集農(nóng)田的環(huán)境信息和農(nóng)機的工作狀態(tài)。通過數(shù)據(jù)分析提供精準農(nóng)業(yè)服務，如病蟲害預警、灌溉管理等。

對于這個領(lǐng)域利用大數(shù)據(jù)分析用戶的喜好和行為，以提供個性化的推薦服務通過對用戶反饋和評價的數(shù)據(jù)分析，不斷改進我司的產(chǎn)品和服務。