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中部分數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能逐漸前置化，放到業(yè)務(wù)系統(tǒng)端進行（備注：部分原有在ETL階段需要數(shù)據(jù)標準化一些過程前置在業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段進行，比如Log日志。移動互聯(lián)網(wǎng)的日志標準化?；ヂ?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、海量的臨時需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當時的狀態(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)個性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€面向終用戶自助式、半自助的產(chǎn)品來滿足快速獲取數(shù)據(jù)&分析的結(jié)果，當總結(jié)出的指標、分析方法（模型）、使用流程與工具有機的結(jié)合在一起時數(shù)據(jù)產(chǎn)品就誕生了（備注：當時為了設(shè)計一個數(shù)據(jù)產(chǎn)品曾經(jīng)閱讀了某個部門的2000多個臨時需求與相關(guān)SQL）。數(shù)據(jù)產(chǎn)品按照面向的功能與業(yè)務(wù)可以劃分為面向平臺級別的工具型產(chǎn)品、面向用戶端的業(yè)務(wù)級數(shù)據(jù)產(chǎn)品。按照用戶分類可以分為面向內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)產(chǎn)品，面向外部用戶個人數(shù)據(jù)產(chǎn)品、商戶（企業(yè)）數(shù)據(jù)產(chǎn)品。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展呈現(xiàn)出井噴式的增長。西南地區(qū)市場數(shù)據(jù)庫

    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。西南地區(qū)市場數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)技術(shù)推動下，個人信息的應(yīng)用已經(jīng)由商業(yè)和經(jīng)濟領(lǐng)域。

    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里面，都會有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個概念。小到一個店家，大到一個國家，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，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、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。我們應(yīng)該怎么去理解這句話呢，首先，我們知道，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，我們對數(shù)據(jù)的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，處理T級別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫的極限，面對PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數(shù)據(jù)量呢，也不是，早在20世紀80年代，未來學(xué)家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。

    并且一旦操作有誤或者有需要，可以馬上回滾事務(wù)。而NoSQL數(shù)據(jù)庫強調(diào)BASE原則（基本可用（BasicallyAvailble）、軟狀態(tài)（Soft-state）、終一致性（EventualConsistency）），它減少了對數(shù)據(jù)的強一致性支持，從而獲得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性達到了高可靠性和高性能，終達到了數(shù)據(jù)的終一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫雖然對于事務(wù)操作也可以使用，但由于它是一種基于節(jié)點的分布式數(shù)據(jù)庫，對于事務(wù)的操作不能很好的支持，也很難滿足其全部的需求，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫的性能和優(yōu)點更多的體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫的擴展方面。[]數(shù)據(jù)庫讀寫性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分強調(diào)數(shù)據(jù)的一致性，并為此降低讀寫性能付出了巨大的代價，雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的可靠性很不錯，但一旦面對海量數(shù)據(jù)的處理的時候效率就會變得很差，特別是遇到高并發(fā)讀寫的時候性能就會下降的非常厲害。而NoSQL數(shù)據(jù)庫相對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢比較大的恰恰是應(yīng)對大數(shù)據(jù)方面，也就是對于大量的每天都產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠高性能的讀寫，這是因為NoSQL數(shù)據(jù)庫是按key-value類型進行存儲的，以數(shù)據(jù)集的方式存儲的，因此無論是擴展還是讀寫都非常容易，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫不需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫繁瑣的解析。在計算機系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進制信息單元0、1的形式表示。

    下面是版本的一些亮點：工作負載的可移植性、安全性和數(shù)據(jù)恢復(fù)能力由于目前應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫環(huán)境和云提供商眾多，工作負載的可移植性已成為企業(yè)實現(xiàn)其目標不可或缺的一項能力。我們的新服務(wù)包中包含多種使企業(yè)能夠靈活、自動移植工作的工具，它們同時也能降低當益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅格局所帶來的風險。企業(yè)可以充分利用的五個關(guān)鍵工具如下：用于遷移到云的SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序應(yīng)用程序遷移功能使企業(yè)能夠移動或退出數(shù)據(jù)中心、在云中創(chuàng)建用于開發(fā)或測試的生產(chǎn)系統(tǒng)副本并且創(chuàng)建用于災(zāi)難恢復(fù)的備用實例。企業(yè)通過自動化可以獲得應(yīng)用程序服務(wù)器的物理配置、保護應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)、提供云實例和存儲，同時恢復(fù)數(shù)據(jù)和驗證恢復(fù)運行。通過Commvault云應(yīng)用備份MicrosoftOneDriveforBusinessWannaCry/Petya/GoldenEye攻擊造成全球企業(yè)云服務(wù)中斷，讓企業(yè)愈加關(guān)注數(shù)據(jù)以及如何保護數(shù)據(jù)。為了更好地保護數(shù)據(jù)，企業(yè)可通過這項功能將數(shù)據(jù)備份到備用存儲器中，從而創(chuàng)建一份OneDriveforBusiness數(shù)據(jù)副本。如果發(fā)生數(shù)據(jù)丟失，IT經(jīng)理可以輕松地將數(shù)據(jù)恢復(fù)到云中的OneDrive文件夾。Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份支持定期備份數(shù)據(jù)對于企業(yè)的業(yè)務(wù)連續(xù)性而言至關(guān)重要。通過本功能。數(shù)據(jù)是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。西南地區(qū)市場數(shù)據(jù)庫

“大數(shù)據(jù)”指的是什么呢？西南地區(qū)市場數(shù)據(jù)庫

    只不過當時由于數(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項目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個使對結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實的平臺。從這個時候開始，“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)時代，將會是一個常態(tài)，這是一個什么概念呢，一部高清電影約4g,一個PB=1024*1024g，大數(shù)據(jù)瞬時處理1PB的數(shù)據(jù)量，就相當于瞬時處理26萬部的高清電影的量。其次，說到“快速的數(shù)據(jù)流傳”，怎么說呢，所有數(shù)據(jù)都有時效的，商業(yè)業(yè)務(wù)決策也是有時效的，如果不快速處理，得到結(jié)果來，那么就很可能會失去商機，所以，我們也在一直強調(diào)利用大數(shù)據(jù)做實時分析。再次，“多樣的數(shù)據(jù)類型”又是什么呢，在大數(shù)據(jù)走進大眾之前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具，往往處理的是標準的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。西南地區(qū)市場數(shù)據(jù)庫

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