海仲大数据其技术架构结合其支撑GRRA编码体系、服务全球企业跨境商业等核心业务功能，以及行业主流大数据平台的通用架构逻辑，可推断其技术架构为分层式结构，从下至上涵盖数据采集层、数据存储层、数据处理与治理层、数据服务层、业务应用层，各层协同支撑全球商业数据的整合与赋能：
1. **数据采集层** 该层是海仲大数据的“数据入口”，核心目标是全面捕获全球多维度商业数据，为上层业务提供基础数据源。一方面，通过网络爬虫技术抓取全球76个国家和地区的公开贸易政策、行业竞争信息等网页数据；另一方面，借助API接口对接各国企业注册系统、海关申报平台、物流轨迹系统及金融结算机构，获取企业资质、通关记录、物流信息等结构化数据。同时，可能采用Flume等日志采集工具收集自身业务平台的操作日志，搭配数据库直连方式同步企业合作方的业务数据，最终实现结构化、半结构化等多类型数据的全面汇聚。
2. **数据存储层** 考虑到海仲大数据需存储海量全球企业数据、交易记录及案例资料，该层大概率采用混合存储架构以平衡性能与兼容性。对于企业注册信息等结构化数据，可能选用MySQL等传统关系型数据库，保障数据查询的一致性；对于物流轨迹、网页文本等非结构化或半结构化数据，则通过HDFS分布式文件系统或MongoDB等NoSQL数据库实现海量存储。此外，为支撑GRRA编码对应的企业信息快速查询，可能引入Redis作为缓存数据库，减少磁盘读写压力，提升跨境贸易场景下的数据响应速度。
3. **数据处理与治理层** 这一层是海仲大数据保障数据质量与挖掘数据价值的核心环节。在数据处理上，会结合批处理与实时处理技术：利用Spark、MapReduce等框架对历史仲裁案例、批量贸易数据进行离线分析，为行业报告编制和风险模型优化提供支撑；通过Spark Streaming等流式计算技术，对跨境交易、政策变动等实时数据进行快速处理，确保GRRA编码关联信息的时效性。在数据治理上，会通过ETL工具完成数据清洗、转换与整合，剔除重复或虚假数据；同时建立数据标准体系，实现与GRRA编码的精准绑定，构建企业“数字身份 - 业务数据 - 信用记录”的关联链路，还会通过算法校验数据真实性，保障后续应用的数据可靠性。
4. **数据服务层** 该层承担“数据中转”角色，负责将处理后的高质量数据封装为标准化服务，支撑上层多场景应用。一方面，搭建API网关，实现与全球主流商业系统、海关平台、金融工具的兼容对接，让这些系统可通过接口调用GRRA编码关联的企业数据；另一方面，构建数据协同引擎，推动供应链、税务、知产等多领域数据的互通共享，打破信息孤岛。此外，可能内置权限管理模块，针对监管机构、企业、金融机构等不同主体，分配差异化的数据访问权限，保障企业商业信息安全。
5. **业务应用层** 作为架构的顶层，直接对接各类实际业务场景，将数据价值转化为具体服务能力。比如在尽调与战略领域，为企业出海生成合规风险评估报告；在知识产权领域，通过数据检索快速锁定侵权主体；在GRRA编码应用领域，支撑企业身份识别、商品全链条溯源、股权层级梳理等功能。同时，该层还会通过可视化工具将数据结果呈现，例如生成企业信用评分图表、供应链关系图谱等，方便用户直观获取信息，也为行业案例集等资料的编制提供数据可视化支撑。
