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大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個(gè)重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實(shí)際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達(dá)其內(nèi)容，需要經(jīng)過解釋，數(shù)據(jù)和關(guān)于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。四川大數(shù)據(jù)洞察 而缺點(diǎn)是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)能快...

部分：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么特征（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成）對于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內(nèi)人士，在這高度信息化的社會(huì)里面，都會(huì)有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個(gè)概念。小到一個(gè)店家，大到一個(gè)國家，都在講大數(shù)據(jù)。不過，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實(shí)，故名思議，大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上，可數(shù)據(jù)是一個(gè)比較抽象的東西，我們該怎么去描述數(shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的...

[]標(biāo)準(zhǔn)SQL語句雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有很多，但是大多數(shù)都遵循SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言，StructuredQueryLanguage）標(biāo)準(zhǔn)。常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。[]查詢語句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從table中查詢出滿足condition條件的字段param。[]新增語句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）該語句可以理解為向table中的param，param，param字段中分別插入value，value，valu...

數(shù)據(jù)庫是一個(gè)按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲和管理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫的概念實(shí)際包括兩層意思：數(shù)據(jù)庫是一個(gè)實(shí)體，它是能夠合理保管數(shù)據(jù)的“倉庫”，用戶在該“倉庫”中存放要管理的事務(wù)數(shù)據(jù)，“數(shù)據(jù)”和“庫”兩個(gè)概念結(jié)合成為數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的新方法和技術(shù)，它能更合適的組織數(shù)據(jù)、更方便的維護(hù)數(shù)據(jù)、更嚴(yán)密的控制數(shù)據(jù)和更有效的利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫發(fā)展現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等各個(gè)階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各個(gè)方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中重要的一員，0年代以來，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫廠商新出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，即使一些...

基于云的數(shù)據(jù)分析平臺將更加完善近幾年來，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的越來越快，與此相應(yīng)的應(yīng)用范圍也越來越寬。云計(jì)算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了一定的數(shù)據(jù)處理平臺和技術(shù)支持。云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了分布式的計(jì)算方法、可以彈性擴(kuò)展、相對便宜的存儲空間和計(jì)算資源，這些都是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展中十分重要的組成部分。此外，云計(jì)算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，發(fā)展平臺的日趨成熟，大數(shù)據(jù)技術(shù)自身將會(huì)得到快速提升，數(shù)據(jù)處理水平也會(huì)得到明顯提升。數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。崇州商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)價(jià)格 []標(biāo)準(zhǔn)SQL語句雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有很...

我在這里整理一個(gè)表格不同時(shí)代數(shù)據(jù)源的差異性（備注可能整理的有點(diǎn)不全）：數(shù)據(jù)平臺的用戶：總結(jié)下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺“服務(wù)”方式迭代演進(jìn)大約可以分為三個(gè)階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，那時(shí)建設(shè)與使用上與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有這蠻大的相似性，主要相似點(diǎn)在數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)角色、與使用到的技術(shù)上。老板們、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、分析報(bào)告、臨時(shí)需求、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析、臨時(shí)需求、挖掘，這些角色是數(shù)據(jù)平臺的適用方。ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、J...

對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)倉庫承載著整個(gè)企業(yè)的全業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。早期數(shù)倉在關(guān)系型數(shù)據(jù)如Oracle，MySql上。到大數(shù)據(jù)時(shí)代，基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)倉基本上都是基于hive的數(shù)倉。對于很多大數(shù)據(jù)開發(fā)者而言，特別是早期，很多開發(fā)者認(rèn)為hive數(shù)倉就是和業(yè)務(wù)相關(guān)，隱射Hdfs數(shù)據(jù)文件的一張張表。針對于hive數(shù)倉而言，終看到的確實(shí)是一張紙表，但這些表是如何根據(jù)業(yè)務(wù)抽象出來的、表之間的關(guān)系、表如何更好的服務(wù)應(yīng)用這些問題是數(shù)倉建模、數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)的。一個(gè)好的數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)和數(shù)倉建模?？梢詼p少開發(fā)的難度，提高數(shù)據(jù)服務(wù)性能，同時(shí)能夠在很大層面上對業(yè)務(wù)形成數(shù)據(jù)中心，降低存儲，計(jì)算資源的消耗等等.數(shù)...

常見的數(shù)據(jù)采集方式有問卷調(diào)查、查閱資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。1、問卷調(diào)查：問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集極為常用的一種方式，因?yàn)樗某杀颈容^低，而且得到的信息也會(huì)比較多面。2、查閱資料：查閱資料是古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。3、實(shí)地考查：實(shí)地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個(gè)事物的真相，勢態(tài)發(fā)展流程，而去實(shí)地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。4、實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點(diǎn)是未知性很大，不管實(shí)驗(yàn)的周期還是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都是不確定性的。數(shù)據(jù)是符號，是物理性的，信息是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)。彭州數(shù)據(jù)庫 比如日志、生產(chǎn)...

線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可...

部分：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么特征（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成）對于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內(nèi)人士，在這高度信息化的社會(huì)里面，都會(huì)有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個(gè)概念。小到一個(gè)店家，大到一個(gè)國家，都在講大數(shù)據(jù)。不過，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實(shí)，故名思議，大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上，可數(shù)據(jù)是一個(gè)比較抽象的東西，我們該怎么去描述數(shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的...

線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可...

如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價(jià)值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（B...

所以NoSQL數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)管理、檢索、讀寫、分析以及可視化方面具有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可比擬的優(yōu)勢。[]數(shù)據(jù)庫授權(quán)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫常見的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如果要使用都需要支付一筆價(jià)格高昂的費(fèi)用，即使是的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對于NoSQL數(shù)據(jù)庫，比較主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等產(chǎn)品，通常都采用開源的方式，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那樣，需要一筆高昂的花費(fèi)。數(shù)據(jù)庫分布式數(shù)據(jù)庫編輯所謂的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，就是結(jié)合了數(shù)據(jù)庫技術(shù)與分布式技術(shù)的一種結(jié)合。具體指的是把那些在地理意義上分散開...

[]標(biāo)準(zhǔn)SQL語句雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有很多，但是大多數(shù)都遵循SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言，StructuredQueryLanguage）標(biāo)準(zhǔn)。常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。[]查詢語句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從table中查詢出滿足condition條件的字段param。[]新增語句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）該語句可以理解為向table中的param，param，param字段中分別插入value，value，valu...

禁用默認(rèn)超級管理員賬戶或者為超級管理員賬戶設(shè)置復(fù)雜密碼；為應(yīng)用程序分別分配賬戶進(jìn)行訪問；設(shè)置用戶登錄時(shí)間及登錄失敗次數(shù)限制，防止用戶密碼。分配用戶訪問權(quán)限時(shí)，堅(jiān)持小權(quán)限分配原則，并限制用戶只能訪問特定數(shù)據(jù)庫，不能同時(shí)訪問其他數(shù)據(jù)庫。修改數(shù)據(jù)庫默認(rèn)訪問端口，使用防火墻屏蔽掉對外開放的其他端口，禁止一切外部的端口探測行為。對數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲的重要數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲，防止數(shù)據(jù)庫備份或數(shù)據(jù)文件被盜而造成數(shù)據(jù)泄露。設(shè)置好數(shù)據(jù)庫的備份策略，保證數(shù)據(jù)庫被破壞后能迅速恢復(fù)。[]（）對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的系統(tǒng)存儲過程進(jìn)行合理管理，禁用掉不必要的存儲過程，防止利用存儲過程進(jìn)行數(shù)據(jù)庫探測與攻擊。[]（）啟用數(shù)據(jù)庫...

這個(gè)數(shù)據(jù)倉庫平臺計(jì)劃三年的時(shí)間構(gòu)建完畢，第一階段計(jì)劃構(gòu)建統(tǒng)統(tǒng)一生性周期視圖、客戶統(tǒng)一視圖的數(shù)據(jù)，完成對數(shù)據(jù)質(zhì)量的摸底與部分實(shí)施為業(yè)務(wù)分析與信息共享提供基礎(chǔ)平臺。第二階段是完成主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成與視圖統(tǒng)一，初步實(shí)現(xiàn)企業(yè)績效管理。第三階段完善企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一。這個(gè)是國內(nèi)某銀行的一套數(shù)據(jù)集市，這是一個(gè)典型數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)模式、面向客戶經(jīng)理部門的考慮分析。數(shù)據(jù)倉庫混合性架構(gòu)(Cif)這是太平洋保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)平臺，目前為止我認(rèn)識的很多人都在該項(xiàng)目中呆過，當(dāng)然是保險(xiǎn)類的項(xiàng)目?；剡^頭來看該平臺架構(gòu)顯然是一個(gè)混合型的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)。它有混合數(shù)據(jù)倉庫的經(jīng)典結(jié)構(gòu)，每一個(gè)層次功能定義的非常明確。新一...

數(shù)據(jù)采集的四大步驟：1.明確數(shù)據(jù)需求：由于客戶所處行業(yè)不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數(shù)據(jù)的用途，確定客戶需求。根據(jù)客戶所需搜集的數(shù)據(jù)信息與客戶溝通之后，總結(jié)需要收集的字段。2.調(diào)研數(shù)據(jù)來源：根據(jù)客戶需求確定數(shù)據(jù)采集范圍。然后鎖定采集范圍和對采集的數(shù)據(jù)量進(jìn)行預(yù)估。細(xì)化客戶需求，研究采集方向。3.確定用什么采集工具、軟件、代碼面對不同的網(wǎng)站我們只有選擇更加合適的組合才能使采集結(jié)果更加有效。4.確定存儲的方式：根據(jù)采集量的大小對數(shù)據(jù)儲存的方式進(jìn)行劃分。比較小的數(shù)據(jù)，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)庫存儲；對于GB級別的數(shù)據(jù)，就得用Hadoop、Spark、Red...

我在這里整理一個(gè)表格不同時(shí)代數(shù)據(jù)源的差異性（備注可能整理的有點(diǎn)不全）：數(shù)據(jù)平臺的用戶：總結(jié)下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺“服務(wù)”方式迭代演進(jìn)大約可以分為三個(gè)階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，那時(shí)建設(shè)與使用上與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有這蠻大的相似性，主要相似點(diǎn)在數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)角色、與使用到的技術(shù)上。老板們、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、分析報(bào)告、臨時(shí)需求、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析、臨時(shí)需求、挖掘，這些角色是數(shù)據(jù)平臺的適用方。ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、J...

只不過當(dāng)時(shí)由于數(shù)據(jù)處理能力有限，所以大數(shù)據(jù)一直沒有被提起來，直到2005年，Hadoop項(xiàng)目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個(gè)使對結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的平臺。從這個(gè)時(shí)候開始，“大數(shù)據(jù)”才逐步成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個(gè)上，我們可以看出，技術(shù)的發(fā)展不僅在改變?nèi)藗兊纳?，其本身也在推進(jìn)著更高級的技術(shù)的誕生。話說回來，“大數(shù)據(jù)”是不是只是一種規(guī)模大的數(shù)據(jù)就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說說海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，前面說到處理PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量，正是大數(shù)據(jù)優(yōu)勢所在，處理數(shù)據(jù)量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將會(huì)是一個(gè)常態(tài)，這是一...

數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個(gè)人計(jì)算機(jī)兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。武侯區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)研 面向平臺級別有數(shù)據(jù)質(zhì)量、元...

這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同，它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫一般被稱為NoSQL（NotonlySQL）數(shù)據(jù)庫。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。[]數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)編輯數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是為管理數(shù)據(jù)庫而設(shè)計(jì)的電腦軟件系統(tǒng)，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎(chǔ)功能。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支持的數(shù)據(jù)庫模型來作分類，例如關(guān)系式、XML；或依據(jù)所支持的計(jì)算機(jī)類型來作分類，例如服務(wù)器群集、移動(dòng)電話；或依據(jù)所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據(jù)性能沖量重點(diǎn)來作分類，例如比較大規(guī)模、比較高運(yùn)行...

也就是存在我們的數(shù)據(jù)庫表格中的數(shù)據(jù)。針對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如文本、語音、視頻、圖像等等，這是大數(shù)據(jù)要經(jīng)常面對的事情。，“價(jià)值密度低”，這個(gè)概念有點(diǎn)抽象，怎么去理解呢，大數(shù)據(jù)是一個(gè)海量的數(shù)據(jù)，在大海中撈針，這針就是我們的寶藏。但我們把這個(gè)針經(jīng)過一系列的分析處理確定是在某一平方米的水域，那么這個(gè)密度就會(huì)高很多了，在這一塊區(qū)域去撈針就容易獲得成功多了。以上，就是我對什么是大數(shù)據(jù)的通俗理解。第二部分：大數(shù)據(jù)平臺（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中的“大數(shù)據(jù)平臺”章節(jié)的分享整理而成）大數(shù)據(jù)有非常大的價(jià)值，不管是從幫助企業(yè)創(chuàng)造營收還是從提高效率、節(jié)省企業(yè)成本角度。大數(shù)據(jù)要是做好了，將會(huì)...

數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個(gè)人計(jì)算機(jī)兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)整合的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。湖北城市數(shù)據(jù)策略咨詢 ...

數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個(gè)人計(jì)算機(jī)兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù) 如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)...

數(shù)據(jù)，除了它初次被使用時(shí)提供的價(jià)值以外，那些積累下來的數(shù)據(jù)海洋并不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的“剩余價(jià)值”，關(guān)于這一點(diǎn)，人們已經(jīng)有了越來越多的認(rèn)識。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值吧！當(dāng)然這是需要借助于一些具體的應(yīng)用模式和場景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，企業(yè)也越來越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場機(jī)會(huì)。一方面，大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關(guān)鍵的是，大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場的機(jī)會(huì)，從而能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上...

如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會(huì)十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于面對的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲，它采用的是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，對于數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的改變非常的適應(yīng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫存儲規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲空間，把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進(jìn)行存儲，這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然，當(dāng)然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)表之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)管理會(huì)越來越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會(huì)存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲...

大數(shù)據(jù)的七大價(jià)值隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻?？梢哉f誰能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。這個(gè)大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營商以及整個(gè)生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費(fèi)級市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。數(shù)據(jù)是符號，是物理性的，信息是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)...

逐漸忽略了數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)注度，數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)角色逐漸被弱化）。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。原有ETL中部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能逐漸前置化，放到業(yè)務(wù)系統(tǒng)端進(jìn)行（備注：部分原有在ETL階段需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化一些過程前置在業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段進(jìn)行，比如Log日志。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的日志標(biāo)準(zhǔn)化。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)隨著數(shù)據(jù)更加逐漸被重視，分析師、數(shù)據(jù)開發(fā)在面對大量的數(shù)據(jù)需求、海量的臨時(shí)需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當(dāng)時(shí)的狀態(tài)傳統(tǒng)的各類的Report、Olap工具都無法滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)個(gè)性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€(gè)面向終用戶自助式、半自助的產(chǎn)品來滿足快速獲取數(shù)...

面向平臺級別有數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、調(diào)度、資管配置、數(shù)據(jù)同步分發(fā)等等。約2010-2012年的平臺結(jié)構(gòu)約2012-2013年的平臺結(jié)構(gòu)階段三：用數(shù)據(jù)的一些角色（分析師、運(yùn)營或產(chǎn)品）會(huì)自己參與到從數(shù)據(jù)整理、加工、分析階段。當(dāng)數(shù)據(jù)平臺變?yōu)樽杂扇_放，使用數(shù)據(jù)的人也參與到數(shù)據(jù)的體系建設(shè)時(shí)，基本會(huì)因?yàn)椴粚I(yè)型，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、重復(fù)對分?jǐn)?shù)據(jù)浪費(fèi)存儲與資源、口徑多樣化等等原因。此時(shí)原有建設(shè)數(shù)據(jù)平臺的多個(gè)角色可能轉(zhuǎn)為對其它非專業(yè)做數(shù)據(jù)人員的培訓(xùn)、咨詢與落地寫更加適合當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的一些方案等。給用戶提供的各類豐富的分析、取數(shù)的產(chǎn)品，簡單上手的可以使用。原有ETL、數(shù)據(jù)模型角色轉(zhuǎn)為給用戶提供平臺、產(chǎn)品...

企業(yè)可以通過Commvault將Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份到媒介和本地?cái)?shù)據(jù)庫，從而消除顧慮。通過定期進(jìn)行自動(dòng)數(shù)據(jù)備份，企業(yè)能夠訪問的數(shù)據(jù)備份副本，尤其當(dāng)發(fā)生意外或惡意刪除的情況時(shí)。NFS對象庫新增功能中的NFS對象庫可以讓數(shù)據(jù)經(jīng)理以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，從而使企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)從傳統(tǒng)產(chǎn)品遷移并且為之前無法進(jìn)行本機(jī)集成的應(yīng)用程序提供保護(hù)。由于可以直接從自己的應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)操作，從而以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，因此應(yīng)用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)經(jīng)理的能力得到了增強(qiáng)。其結(jié)果是應(yīng)用程序管理員和企業(yè)能夠更靈活、更方便地訪問數(shù)據(jù)。虛擬化和云無論因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)攻擊還是網(wǎng)絡(luò)故障，意外的服務(wù)中斷早已見慣...