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數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數(shù)據(jù)的方式不同，文件系統(tǒng)是面向組織數(shù)據(jù)的，而數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是面向全局組織數(shù)據(jù)的，這種組織方式可以解決數(shù)據(jù)冗余問(wèn)題。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要管理數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)、事務(wù)以及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)管理文件和存儲(chǔ)空間的子系統(tǒng)，主要是分配文件所占的簇、盤(pán)塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)會(huì)調(diào)用文件系統(tǒng)來(lái)管理自己的數(shù)據(jù)文件，但也有些數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)能夠自己管理數(shù)據(jù)文件，甚至在裸設(shè)備上。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)必須的，而數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)只是數(shù)據(jù)庫(kù)管理和應(yīng)用所必需的。而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對(duì)數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。雙流區(qū)大數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管...

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(duì)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(shuō)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(lái)人類(lèi)的思維慣例，對(duì)人類(lèi)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(guò)去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說(shuō)明過(guò)去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說(shuō)話，實(shí)際上是用過(guò)去的數(shù)據(jù)說(shuō)明過(guò)去，而大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)就是預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)將為人類(lèi)的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度?！按髷?shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計(jì)算領(lǐng)域發(fā)端，之后逐漸延伸到科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域。都江堰商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱(chēng)數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采...

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)為給用戶提供平臺(tái)、產(chǎn)品...

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...

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當(dāng)下，有多少企業(yè)還會(huì)要求員工像士兵一樣無(wú)條件服從上級(jí)的指示？還在通過(guò)大量的中層管理者來(lái)承擔(dān)管理下屬和傳遞信息的職責(zé)？還在禁止員工之間談?wù)撔匠甑刃畔?？《華爾街日?qǐng)?bào)》曾有一篇文章就說(shuō)，NO。這一切已經(jīng)過(guò)時(shí)了，嚴(yán)格控制，內(nèi)部猜測(cè)和小道消息無(wú)疑更會(huì)降低企業(yè)效率。一個(gè)管理學(xué)者曾經(jīng)將企業(yè)內(nèi)部關(guān)系比喻為成本和消耗中心，如果內(nèi)部都難以協(xié)作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現(xiàn)今瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隨著云計(jì)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(zhǎng)。湖北購(gòu)物中心數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng) 也就是存在我們的數(shù)據(jù)庫(kù)表格中的數(shù)據(jù)...

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(chǎng)合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了長(zhǎng)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(guó)內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問(wèn)世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。數(shù)據(jù)采集的概念，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是數(shù)據(jù)采集結(jié)合基于計(jì)算機(jī)的測(cè)量軟硬件產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測(cè)量系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、形成速度快、類(lèi)型多樣以及價(jià)值性低，通常將其稱(chēng)之為“大數(shù)據(jù)”。青白江區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)...

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式有問(wèn)卷調(diào)查、查閱資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。1、問(wèn)卷調(diào)查：?jiǎn)柧碚{(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(guò)查閱書(shū)籍，記錄等資料來(lái)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(shì)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。一般而言，數(shù)據(jù)缺乏組織及分類(lèi)，無(wú)法明確的表達(dá)事物的意義。崇州城市數(shù)據(jù)洞察 大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱(chēng)巨量資...

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)。從這用戶群體角度來(lái)說(shuō)這非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶差異性是非常明顯，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)中很多理論與名詞都是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)傳遞過(guò)來(lái)的，本文將會(huì)分別闡述非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)區(qū)別。非互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代自從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展起來(lái)到現(xiàn)在，基本上可以分為五個(gè)時(shí)代、四種架構(gòu)約在1991年前的全企業(yè)集成1991年后的企業(yè)數(shù)據(jù)集成EDW時(shí)代1994年-1996年的數(shù)據(jù)集市1996-1997年左右的兩個(gè)架構(gòu)吵架1998年-2001年左右的合并年代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)代架構(gòu)（開(kāi)發(fā)時(shí)間2001-2002年）海爾集團(tuán)的一個(gè)BI項(xiàng)目，架構(gòu)的ETL使用的是微軟的數(shù)據(jù)抽取加工工具DTS，...

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...

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的概念突然變得十分時(shí)髦，人人皆可談大數(shù)據(jù)。然而，和這種現(xiàn)象相矛盾的是，很多人事實(shí)上并不了解大數(shù)據(jù)，甚至只是簡(jiǎn)單的將其理解成龐大的數(shù)據(jù)、浩瀚的數(shù)據(jù)海。然而，大數(shù)據(jù)并不是如此簡(jiǎn)單。比如物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生，首先它本身就是一個(gè)很大的產(chǎn)業(yè)，它既能夠推動(dòng)計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，又能推動(dòng)通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這個(gè)網(wǎng)需要把消息進(jìn)行傳播，又能推動(dòng)傳感器產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，傳感器要發(fā)展的好還會(huì)推動(dòng)新材料的發(fā)展，然后它還會(huì)推動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展，我們就講，過(guò)去講的我們要建成數(shù)據(jù)庫(kù)，今后數(shù)據(jù)庫(kù)不很了，可能要建成數(shù)據(jù)海。數(shù)據(jù)描述事物的符號(hào)記錄，是可定義為意義的實(shí)體，涉及事物的存在形式。郫都區(qū)城市數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)什么...

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(duì)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(lái)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(duì)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(duì)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(chǔ)的方式：根據(jù)采集量的大小對(duì)數(shù)據(jù)儲(chǔ)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(chǔ)；幾千萬(wàn)的大型數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)；對(duì)于GB級(jí)別的數(shù)據(jù)，就得用Hadoop、Spark、Red...

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...

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(lái)的數(shù)據(jù)海洋并不是無(wú)用的廢物，它還有著無(wú)窮無(wú)盡的“剩余價(jià)值”，關(guān)于這一點(diǎn)，人們已經(jīng)有了越來(lái)越多的認(rèn)識(shí)。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來(lái)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(chǎng)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(lái)越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場(chǎng)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(chǎng)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...

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)為給用戶提供平臺(tái)、產(chǎn)品...

而缺點(diǎn)是需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲(chǔ)：軟件Hbase，它的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展性強(qiáng)。而缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫(kù)的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)：軟件MongoDB，它的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴(yán)格。而缺點(diǎn)是查詢性的性能不好，同時(shí)缺少一種統(tǒng)一查詢語(yǔ)言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點(diǎn)可以方便的利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法進(jìn)行計(jì)算。而缺點(diǎn)是要想得到結(jié)果必須進(jìn)行整個(gè)圖的計(jì)算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時(shí)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)很難使用。[]數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)方式傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用表格的儲(chǔ)存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，要讀取和查...

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)...

如果通過(guò)技術(shù)將人無(wú)法通過(guò)肉眼找到的價(jià)值信息呈現(xiàn)出來(lái)，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(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)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(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“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(wú)法用單臺(tái)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(duì)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(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注?！吨婆_(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（B...

采集數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)方向，一是自己編爬蟲(chóng)程序去采集，二是使用別人或者企業(yè)公司等公開(kāi)的數(shù)據(jù)。1.編爬蟲(chóng)程序去采集數(shù)據(jù)(比較有針對(duì)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(chóng)去采集，不是很難。但有一點(diǎn)就像樓主說(shuō)的一樣，有點(diǎn)麻煩。)2.使用公開(kāi)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(hào)方向可以考慮新榜有數(shù)的(針對(duì)性不強(qiáng)，可能公開(kāi)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(kāi)展了，但特點(diǎn)就是方便)數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。溫江區(qū)大數(shù)據(jù)價(jià)格基于云的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將更加完善近幾年來(lái)，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的越來(lái)越快，與此相應(yīng)的應(yīng)用范圍也越來(lái)越寬。云計(jì)算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技...

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...

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù)；開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材...

擴(kuò)展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)差別比較大的地方，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(gè)問(wèn)題越嚴(yán)重，如果要緩解這個(gè)問(wèn)題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計(jì)算機(jī)，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(kù)只具備縱向擴(kuò)展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)方式，它的存儲(chǔ)方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來(lái)開(kāi)展數(shù)據(jù)庫(kù)，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器到資源池，然后由這些增加的服務(wù)器來(lái)負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開(kāi)銷(xiāo)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（...

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...

數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類(lèi)型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱(chēng)之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)挖掘出來(lái)，為人類(lèi)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，極大提高整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別是什么？湖北商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù) 這個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)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...

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)...

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱(chēng)為觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類(lèi)而不能用數(shù)值進(jìn)行測(cè)度的數(shù)據(jù)稱(chēng)為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類(lèi)別，但不區(qū)分順序的，是定類(lèi)數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類(lèi)別，但...

下面是版本的一些亮點(diǎn)：工作負(fù)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(kù)環(huán)境和云提供商眾多，工作負(fù)載的可移植性已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)不可或缺的一項(xiàng)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(dòng)移植工作的工具，它們同時(shí)也能降低當(dāng)益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅格局所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)可以充分利用的五個(gè)關(guān)鍵工具如下：用于遷移到云的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序應(yīng)用程序遷移功能使企業(yè)能夠移動(dòng)或退出數(shù)據(jù)中心、在云中創(chuàng)建用于開(kāi)發(fā)或測(cè)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(shí)例。企業(yè)通過(guò)自動(dòng)化可以獲得應(yīng)用程序服務(wù)器的物理配置、保護(hù)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)、提供云實(shí)例和存儲(chǔ)，同時(shí)恢復(fù)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證恢復(fù)運(yùn)行。通過(guò)Commva...

擴(kuò)展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)差別比較大的地方，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(gè)問(wèn)題越嚴(yán)重，如果要緩解這個(gè)問(wèn)題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計(jì)算機(jī)，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(kù)只具備縱向擴(kuò)展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)方式，它的存儲(chǔ)方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來(lái)開(kāi)展數(shù)據(jù)庫(kù)，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器到資源池，然后由這些增加的服務(wù)器來(lái)負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開(kāi)銷(xiāo)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（...

數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數(shù)據(jù)的方式不同，文件系統(tǒng)是面向組織數(shù)據(jù)的，而數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是面向全局組織數(shù)據(jù)的，這種組織方式可以解決數(shù)據(jù)冗余問(wèn)題。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要管理數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)、事務(wù)以及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)管理文件和存儲(chǔ)空間的子系統(tǒng)，主要是分配文件所占的簇、盤(pán)塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)會(huì)調(diào)用文件系統(tǒng)來(lái)管理自己的數(shù)據(jù)文件，但也有些數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)能夠自己管理數(shù)據(jù)文件，甚至在裸設(shè)備上。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)必須的，而數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)只是數(shù)據(jù)庫(kù)管理和應(yīng)用所必需的。數(shù)據(jù)是符號(hào)，是物理性的，信息是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對(duì)決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)。新津區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)智慧科技...

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(duì)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(shuō)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(lái)人類(lèi)的思維慣例，對(duì)人類(lèi)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(guò)去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說(shuō)明過(guò)去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說(shuō)話，實(shí)際上是用過(guò)去的數(shù)據(jù)說(shuō)明過(guò)去，而大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)就是預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)將為人類(lèi)的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。四川購(gòu)物中心數(shù)據(jù)策略咨詢大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘市場(chǎng)機(jī)會(huì)和細(xì)分市場(chǎng)，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。獲得好的產(chǎn)品概念和創(chuàng)意，關(guān)鍵在...

線上行為數(shù)據(jù)：頁(yè)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(yǔ)音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來(lái)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(lái)源單一，數(shù)據(jù)量相對(duì)于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來(lái)源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類(lèi)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(kù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來(lái)源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)即可處理。對(duì)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(kù)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...