面向平臺(tái)級(jí)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(tái)結(jié)構(gòu)約2012-2013年的平臺(tái)結(jié)構(gòu)階段三：用數(shù)據(jù)的一些角色（分析師、運(yùn)營(yíng)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(tái)變?yōu)樽杂扇_(kāi)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?zhuān)業(yè)型，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、重復(fù)對(duì)分?jǐn)?shù)據(jù)浪費(fèi)存儲(chǔ)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(tái)的多個(gè)角色可能轉(zhuǎn)為對(duì)其它非專(zhuān)業(yè)做數(shù)據(jù)人員的培訓(xùn)、咨詢(xún)與落地寫(xiě)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(hù)提供的各類(lèi)豐富的分析、取數(shù)的產(chǎn)品，簡(jiǎn)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(hù)提供平臺(tái)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)培訓(xùn)與使用咨詢(xún)。數(shù)據(jù)分析師直接參與到數(shù)據(jù)平臺(tái)過(guò)程、數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)中去。用戶(hù)面對(duì)是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大數(shù)據(jù)浪潮下，2016年以后數(shù)據(jù)平臺(tái)是如何去建設(shè)？如何服務(wù)業(yè)務(wù)？企業(yè)的不同發(fā)展階段數(shù)據(jù)平臺(tái)該如何去建設(shè)的？這個(gè)大家是可以思考的。但是我相信互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是非常務(wù)實(shí)的，基本不會(huì)采用傳統(tǒng)企業(yè)的自上而下的建設(shè)方式，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務(wù)快速變與迭代要求快速分析到數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴(lài)數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。蒲江大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    還得考慮可操作性、約束性（備注約束性是完成數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的一個(gè)關(guān)鍵要素，未來(lái)新話(huà)題主題會(huì)討論這些），這個(gè)既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺(tái)中模型設(shè)計(jì)所關(guān)注的是企業(yè)分散在各角落數(shù)據(jù)、未知的商業(yè)模式與未知的分析報(bào)表，通過(guò)模型的步驟，理解業(yè)務(wù)并結(jié)合數(shù)據(jù)整合分析，建立數(shù)據(jù)模型為Datacleaning指定清洗規(guī)則、為源數(shù)據(jù)與目標(biāo)提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺(tái)的整個(gè)過(guò)程，ETLMapping可理解為數(shù)據(jù)加工算法，給數(shù)碼看的，互聯(lián)網(wǎng)與非互聯(lián)網(wǎng)此處差異性也較為明顯，非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)ETL定義與架構(gòu)較為復(fù)雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)不管是在哪個(gè)行業(yè)，是令人的問(wèn)題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，需要通過(guò)事前盤(pán)點(diǎn)、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機(jī)會(huì)在闡述）。大家來(lái)看一張較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程的導(dǎo)航圖。有利于數(shù)據(jù)的整合。數(shù)據(jù)模型是整合各種數(shù)據(jù)源指導(dǎo)圖，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進(jìn)行了描述，通過(guò)數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關(guān)系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。青羊區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)價(jià)格數(shù)據(jù)（英語(yǔ)：data），是指未經(jīng)過(guò)處理的原始記錄。

    普遍采用實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿(mǎn)足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時(shí)俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報(bào)告的頻率不需要達(dá)到分鐘級(jí)別的場(chǎng)合，而對(duì)于要求比較高的場(chǎng)合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達(dá)不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間往往以小時(shí)或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點(diǎn)不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，因而對(duì)數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實(shí)時(shí)性。如在線(xiàn)個(gè)性化推薦、實(shí)時(shí)路況信息等數(shù)據(jù)處理時(shí)間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)合，人們需要及時(shí)對(duì)獲取的信息進(jìn)行處理并進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式將會(huì)成為主流，不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。

    在計(jì)算上則以分布式計(jì)算為主提高數(shù)據(jù)的操作性能c.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)是近幾年提出的一種數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，與離線(xiàn)數(shù)倉(cāng)方案有相似之處，不同之處在于數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)的。這也是整個(gè)大數(shù)據(jù)從離線(xiàn)分布式計(jì)算邁向?qū)崟r(shí)流計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的。但個(gè)人認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)方案還有很多不成熟的地方，在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中還是有很多局限性d.對(duì)于Lambda數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，Kappa數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，混合數(shù)倉(cāng)架構(gòu)這些架構(gòu)更多的是應(yīng)對(duì)與特定場(chǎng)景，這類(lèi)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)方案不具備一定的通用性.數(shù)倉(cāng)的邏輯分層.數(shù)倉(cāng)的設(shè)計(jì)步驟與原則a.業(yè)務(wù)場(chǎng)景調(diào)研需要明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分類(lèi)，比如行業(yè)類(lèi)大概有電商場(chǎng)景，電信運(yùn)營(yíng)商場(chǎng)景，社交場(chǎng)景等等，這些場(chǎng)景不同帶來(lái)的是需求不同，需求不同則帶來(lái)的是模型之間的差異化b.需求調(diào)研不同的場(chǎng)景不同的需求，比如很多企業(yè)的數(shù)倉(cāng)更多是服務(wù)于數(shù)據(jù)可視化BI,有的服務(wù)于應(yīng)用系統(tǒng)，有的服務(wù)于C端。這些業(yè)務(wù)需求在統(tǒng)計(jì)、用戶(hù)畫(huà)像，推薦上等等的功能都有差異化c.模型調(diào)研根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將業(yè)務(wù)側(cè)對(duì)齊，遵循關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)建模方式，從概念模型（cdm）->邏輯模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一個(gè)從抽象到具體的一個(gè)不斷細(xì)化完善的分析，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的過(guò)程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務(wù)過(guò)程->聲明粒度->。數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)、載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，是形與質(zhì)的關(guān)系。

    數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)的概念實(shí)際包括兩層意思：數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)實(shí)體，它是能夠合理保管數(shù)據(jù)的“倉(cāng)庫(kù)”，用戶(hù)在該“倉(cāng)庫(kù)”中存放要管理的事務(wù)數(shù)據(jù)，“數(shù)據(jù)”和“庫(kù)”兩個(gè)概念結(jié)合成為數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)發(fā)展現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫(kù)先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等各個(gè)階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中重要的一員，0年代以來(lái)，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商新出的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以比較好的解決管理和存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)的問(wèn)題。隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越無(wú)法滿(mǎn)足需要，這主要是由于越來(lái)越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理，以此同時(shí)。分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)提出了新的要求，于是越來(lái)越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就開(kāi)始出現(xiàn)。數(shù)據(jù)的選擇、類(lèi)型、數(shù)量、采集方法、詳細(xì)程度取決于系統(tǒng)應(yīng)用目標(biāo)、功能、管理與分析的要求。武侯區(qū)政商數(shù)據(jù)調(diào)研

些行政區(qū)域業(yè)已開(kāi)始了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的實(shí)踐，意在形成系列創(chuàng)新安排。蒲江大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    大數(shù)據(jù)平臺(tái)該怎樣搭建呢？請(qǐng)看下面這幅圖，不管我之前在阿里還是在騰訊工作，還是到哪個(gè)企業(yè)工作，基本上我都是通過(guò)這幅圖進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的適應(yīng)企業(yè)的調(diào)整，就可以完全搬過(guò)來(lái)使用了。針對(duì)上面這幅圖，有幾點(diǎn)跟大家講解說(shuō)明下：1）大數(shù)據(jù)平臺(tái)由三個(gè)平臺(tái)+一個(gè)服務(wù)組成：工具平臺(tái)，大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)，其中，工具平臺(tái)又包含運(yùn)維平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，大數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)又包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用平臺(tái)。2）講講每個(gè)平臺(tái)的作用。運(yùn)維平臺(tái)主要負(fù)責(zé)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控、元數(shù)據(jù)管理、權(quán)限管理等，分別由調(diào)度系統(tǒng)、任務(wù)監(jiān)控中心、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、權(quán)限管理系統(tǒng)等系統(tǒng)組成。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)主要負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)中。企業(yè)的大數(shù)據(jù)來(lái)源從大的角度來(lái)說(shuō)，主要是從三個(gè)方面獲取數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)、行為日志采集系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)來(lái)源。每一個(gè)方面來(lái)源又包含途徑，大家可以看上面的圖就了解。這里特別要強(qiáng)調(diào)的是外部數(shù)據(jù)來(lái)源，可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具收集，通過(guò)和相應(yīng)的合作方進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，通過(guò)從數(shù)據(jù)商那里采購(gòu)過(guò)來(lái)，也有極少部分可以通過(guò)一些大公司的開(kāi)放平臺(tái)接口獲取，比如阿里、騰訊等。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代。蒲江大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

成都達(dá)智咨詢(xún)股份有限公司在數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)一直在同行業(yè)中處于較強(qiáng)地位，無(wú)論是產(chǎn)品還是服務(wù)，其高水平的能力始終貫穿于其中。達(dá)智咨詢(xún)是我國(guó)商務(wù)服務(wù)技術(shù)的研究和標(biāo)準(zhǔn)制定的重要參與者和貢獻(xiàn)者。達(dá)智咨詢(xún)以數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)為主業(yè)，服務(wù)于商務(wù)服務(wù)等領(lǐng)域，為全國(guó)客戶(hù)提供先進(jìn)數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)。將憑借高精尖的系列產(chǎn)品與解決方案，加速推進(jìn)全國(guó)商務(wù)服務(wù)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展。