dmp客户画像系统架构？
DMP（数据管理平台）是一种基于大数据技术和人工智能技术的数据整合、管理、分析和应用平台，用于构建客户画像、实现精准营销。
DMP客户画像系统的架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：DMP需要从多个数据源（如企业内部数据、第三方数据、社交媒体数据、移动应用数据等）进行数据采集。这些数据以不同的格式、结构、标准和质量存储在不同的位置，因此需要采用大数据技术进行数据清洗、整合和标准化。
2. 数据存储：DMP将采集的原始数据存储在数据仓库（如Hadoop或Spark等分布式存储和计算平台）中。DMP需要具备高可扩展性、高可靠性和高性能的数据存储和计算能力，以应对不断增加的数据量和瞬时的大规模计算。
3. 数据处理：DMP采用分布式计算框架（如Hadoop、Spark、Flink等）对数据进行离线和实时处理。通过高效的分布式计算和机器学习算法，可以对数据进行分类、聚类、预测和推荐等分析和挖掘。
4. 客户画像构建：DMP通过将采集的数据和机器学习算法相结合，构建客户画像。客户画像记录了客户的基本信息、兴趣爱好、购买行为、上网习惯等所有的信息。客户画像构建是DMP的核心功能。
5. 应用系统：DMP与多个应用系统（如广告系统、CRM系统、社交媒体营销系统、电商系统等）进行集成，以实现精准营销和增强客户体验。DMP能够为企业提供行业洞察能力，帮助企业预判用户需求和市场趋势，设计更好的策略和方案。
DMP平台主要包括特征挖掘平台、dmp service、标签元数据管理、监控等模块。
平台逻辑架构主要分为数据层、存储层、计算层、服务层和监控层。