備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個討論范圍）。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話題，而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF（企業(yè)級統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動通用模型等)，鎖涉及到術(shù)語”擴展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法，數(shù)據(jù)模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導(dǎo)致模型設(shè)計方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的，以后有機會再交流?；ヂ?lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人，從非互聯(lián)網(wǎng)進入到互聯(lián)網(wǎng)的特點是面對的數(shù)據(jù)源類型忽然多了起來，在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對的是結(jié)構(gòu)化存儲數(shù)據(jù)，基本來自excel、表格、DB系統(tǒng)等，在數(shù)據(jù)的處理技術(shù)上與架構(gòu)上是非常容易總結(jié)的，但是在互聯(lián)網(wǎng)因為業(yè)務(wù)獨特性導(dǎo)致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化，網(wǎng)站點擊日志、視頻、音頻、圖片數(shù)據(jù)等很多非結(jié)構(gòu)化快速產(chǎn)生與保存，在這樣的數(shù)據(jù)源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺技術(shù)來處理當然是有些力不從心了（備注：IBM的科學(xué)家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長報告基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)的4V特性大數(shù)據(jù)4v特性網(wǎng)上概念很多大家可以問度娘）。近10年來，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標準快速發(fā)展。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢

大數(shù)據(jù)提高決策能力當前，企業(yè)管理者還是更多依賴個人經(jīng)驗和直覺做決策，而不是基于數(shù)據(jù)。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數(shù)字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數(shù)據(jù)時代，就必須要讓數(shù)據(jù)說話。大數(shù)據(jù)能夠有效的幫助各個行業(yè)用戶做出更為準確的商業(yè)決策，從而實現(xiàn)更大的商業(yè)價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發(fā)。雖然不同行業(yè)的業(yè)務(wù)不同，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及其所支撐的管理形態(tài)也千差萬別，但從數(shù)據(jù)的獲取，數(shù)據(jù)的整合，數(shù)據(jù)的加工，數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用，數(shù)據(jù)的服務(wù)和推廣，數(shù)據(jù)處理的生命線流程來分析，所有行業(yè)的模式是一致的。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。

采集數(shù)據(jù)主要有兩個方向，一是自己編爬蟲程序去采集，二是使用別人或者企業(yè)公司等公開的數(shù)據(jù)。1.編爬蟲程序去采集數(shù)據(jù)(比較有針對性，比較適合我們的需求就是我想要什么數(shù)據(jù)就采集什么數(shù)據(jù)，可以使用Python爬蟲去采集，不是很難。但有一點就像樓主說的一樣，有點麻煩。)2.使用公開的數(shù)據(jù)，可以使用第三方的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，新媒體公眾號方向可以考慮新榜有數(shù)的(針對性不強，可能公開的數(shù)據(jù)樣本不符合我們的需求，這樣就不利于工作的開展了，但特點就是方便)

    擴展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫差別比較大的地方，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)表中，數(shù)據(jù)操作的瓶頸出現(xiàn)在多張數(shù)據(jù)表的操作中，而且數(shù)據(jù)表越多這個問題越嚴重，如果要緩解這個問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計算機，這樣的方法雖然可以一定的拓展空間，但這樣的拓展空間一定有非常有限的，也就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只具備縱向擴展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲方式，它的存儲方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來開展數(shù)據(jù)庫，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫服務(wù)器到資源池，然后由這些增加的服務(wù)器來負擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開銷。[]數(shù)據(jù)庫查詢方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（即SQL）來對數(shù)據(jù)庫進行查詢，SQL早已獲得了各個數(shù)據(jù)庫廠商的支持，成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的標準，它能夠支持數(shù)據(jù)庫的CRUD（增加，查詢，更新，刪除）操作。具有非常強大的功能，SQL可以采用類似索引的方法來加快查詢操作。NoSQL數(shù)據(jù)庫使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQL），它以數(shù)據(jù)集（像文檔）為單位來管理和操作數(shù)據(jù)，由于它沒有一個統(tǒng)一的標準，所以每個數(shù)據(jù)庫廠商提供產(chǎn)品標準是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關(guān)系型表中主鍵的概念類似。數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。

    這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在設(shè)計和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同，它們更強調(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)所支持的計算機類型來作分類，例如服務(wù)器群集、移動電話；或依據(jù)所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據(jù)性能沖量重點來作分類，例如比較大規(guī)模、比較高運行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支持多種查詢語言。[]數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成部分，主要完成對數(shù)據(jù)庫的操縱與管理功能，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫對象的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)的查詢、添加、修改與刪除操作和數(shù)據(jù)庫的用戶管理、權(quán)限管理等。它的安全直接關(guān)系到整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全，其防護手段主要有：使用正版數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并及時安裝相關(guān)補丁。做好用戶賬戶管理。些行政區(qū)域業(yè)已開始了數(shù)據(jù)要素市場的實踐，意在形成系列創(chuàng)新安排。大邑商業(yè)街數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢

    大數(shù)據(jù)開啟了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集信息的過程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢

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