国产在线视频一区二区三区,国产精品久久久久久一区二区三区,亚洲韩欧美第25集完整版,亚洲国产日韩欧美一区二区三区

所謂‘小數(shù)據(jù)’，并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，而是通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據(jù)，讓其真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。”日前，在線業(yè)務(wù)優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)提供商國(guó)雙科技揭幕成立“國(guó)雙數(shù)據(jù)中心”，該公司高級(jí)副總裁續(xù)揚(yáng)向記者表示，數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策運(yùn)營(yíng)越來(lái)越重要，大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是單純意義上的大數(shù)據(jù)，而是通過(guò)海量數(shù)據(jù)挖掘用戶特征獲取的有價(jià)值的“小數(shù)據(jù)”，進(jìn)而使企業(yè)獲取有價(jià)值的用戶信息，科學(xué)地分析用戶行為，幫助企業(yè)明確品牌定位、優(yōu)化營(yíng)銷策略。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。成都商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析 所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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...

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(kù)強(qiáng)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(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)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(dá)到了高可靠性和高性能，終達(dá)到了數(shù)據(jù)的終一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)雖然對(duì)于事務(wù)操作也可以使用，但由于它是一種基于節(jié)點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)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(kù)的性能和優(yōu)點(diǎn)更多的體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展方面。[]數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)十分...

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)單而精確。[]數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開發(fā)過(guò)程中開發(fā)人員通常會(huì)面對(duì)同時(shí)需要對(duì)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體（包括數(shù)組、列表和嵌套數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作，這樣在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個(gè)部分，然后再對(duì)分割的部分進(jìn)行規(guī)范化，規(guī)范化以后再分別存入到多張關(guān)系型數(shù)據(jù)表中，這是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)多的軟件開發(fā)平臺(tái)都提供一些簡(jiǎn)單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對(duì)象關(guān)系映射）來(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中去以及進(jìn)行不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)則沒(méi)有這方面的問(wèn)題，它不需...

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...

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)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等方面開展實(shí)施。數(shù)據(jù)治理是一個(gè)企業(yè)安身立命的根本。元數(shù)據(jù):業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，一個(gè)數(shù)倉(cāng)可以有成百上千，甚至成千上萬(wàn)或更多的表。這些表的含義，表的每個(gè)字段的含義只有通過(guò)元數(shù)據(jù)才能知道。業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)以外的數(shù)據(jù)表都是為其服務(wù)的。數(shù)據(jù)質(zhì)量：保證業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性。每一個(gè)操作業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的任務(wù)都應(yīng)該配置數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，嚴(yán)禁任務(wù)裸奔?？山ㄔO(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量告警中心從以下四個(gè)方面進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警和優(yōu)化任務(wù)。數(shù)據(jù)安全：即數(shù)據(jù)的保密性、真實(shí)性、完整性、未授權(quán)拷貝和所寄生系統(tǒng)的安全性。數(shù)據(jù)生命周期：對(duì)于某...

備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個(gè)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(jí)學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話題，而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點(diǎn)又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF（企業(yè)級(jí)統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險(xiǎn)行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動(dòng)通用模型等)，鎖涉及到術(shù)語(yǔ)”擴(kuò)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(jì)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(jī)會(huì)再交流?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人，從非互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是面對(duì)的數(shù)據(jù)源類型忽然多了起來(lái)...

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...

常見的數(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。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。青羊區(qū)數(shù)據(jù)可行性...

產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)人員可以通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題并確定運(yùn)營(yíng)的策略和方向，管理層可以通過(guò)數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)：通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的智能化，從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見的應(yīng)用領(lǐng)域有基于個(gè)性化推薦技術(shù)的精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)、廣告服務(wù)、基于模型算法的風(fēng)控反服務(wù)征信服務(wù)，等等c.數(shù)據(jù)對(duì)外變現(xiàn)：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，從而獲得現(xiàn)金收入。市面上比較常見有各大數(shù)據(jù)公司利用自己掌握的大數(shù)據(jù)，提供風(fēng)控查詢、驗(yàn)證、反服務(wù)，提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺(tái)服務(wù)，等等但在...

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(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)。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(guò)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?；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(duì)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(wú)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(lái)滿足快速獲取數(shù)...

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)鍵在于我們到底如何去搜集消費(fèi)者相關(guān)的信息，如何獲得趨勢(shì)，挖掘出人們頭腦中未來(lái)會(huì)可能消費(fèi)的產(chǎn)品概念。用創(chuàng)新的方法解構(gòu)消費(fèi)者的生活方式，剖析消費(fèi)者的生活密碼，才能讓吻合消費(fèi)者未來(lái)生活方式的產(chǎn)品研發(fā)不再成為問(wèn)題，如果你了解了消費(fèi)者的密碼，就知道其潛藏在背后的真正需求。大數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)新客戶群體、確定極好供應(yīng)商、創(chuàng)新產(chǎn)品、理解銷售季節(jié)性等問(wèn)題的極好方法。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。新津區(qū)政商數(shù)據(jù)策略咨詢 企業(yè)可以通過(guò)Commvault將Sal...

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)一生性周期視圖、客戶統(tǒng)一視圖的數(shù)據(jù)，完成對(duì)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(tái)。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(jī)效管理。第三階段完善企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一。這個(gè)是國(guó)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(cāng)庫(kù)混合性架構(gòu)(Cif)這是太平洋保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，目前為止我認(rèn)識(shí)的很多人都在該項(xiàng)目中呆過(guò)，當(dāng)然是保險(xiǎn)類的項(xiàng)目?；剡^(guò)頭來(lái)看該平臺(tái)架構(gòu)顯然是一個(gè)混合型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)。它有混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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...

所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)不可比擬的優(yōu)勢(shì)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)授權(quán)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，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(kù)那樣，需要一筆高昂的花費(fèi)。數(shù)據(jù)庫(kù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)編輯所謂的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，就是結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)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...

產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)人員可以通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題并確定運(yùn)營(yíng)的策略和方向，管理層可以通過(guò)數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)：通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的智能化，從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見的應(yīng)用領(lǐng)域有基于個(gè)性化推薦技術(shù)的精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)、廣告服務(wù)、基于模型算法的風(fēng)控反服務(wù)征信服務(wù)，等等c.數(shù)據(jù)對(duì)外變現(xiàn)：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，從而獲得現(xiàn)金收入。市面上比較常見有各大數(shù)據(jù)公司利用自己掌握的大數(shù)據(jù)，提供風(fēng)控查詢、驗(yàn)證、反服務(wù)，提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺(tái)服務(wù)，等等但在...

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(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)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實(shí)描述，是構(gòu)成消息和知識(shí)的原始材料。新都區(qū)政商數(shù)據(jù)解決方案大數(shù)據(jù)提高決策能力當(dāng)...

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？從“數(shù)據(jù)”的字面意思看，數(shù)據(jù)包括“數(shù)字”和“依據(jù)”兩層含義。高新區(qū)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告 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)...

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)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。金牛區(qū)大數(shù)據(jù)庫(kù) 同時(shí)...

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...

常見的數(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。世界各國(guó)高度重視發(fā)展大數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)，紛紛出臺(tái)相關(guān)政策。重慶購(gòu)物中心數(shù)據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從...

如今數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，已進(jìn)入數(shù)據(jù)‘狂潮’時(shí)代，過(guò)去3年的數(shù)據(jù)量超過(guò)此前400年的數(shù)據(jù)總量。但是，高容量的數(shù)據(jù)要能夠具體應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)才能算是有價(jià)值?！眹?guó)雙科技首席執(zhí)行官祁國(guó)晟認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有高容量、多元化、持續(xù)性和高價(jià)值4個(gè)明顯特征。目前，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量正在迅速增長(zhǎng)，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具已經(jīng)無(wú)法處理這些數(shù)據(jù)。在硬件發(fā)展有限的條件下，通過(guò)軟件技術(shù)的提升來(lái)處理不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，對(duì)數(shù)據(jù)利用率的提升以及各行業(yè)的發(fā)展起著重要的推動(dòng)作用。數(shù)據(jù)的選擇、類型、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。崇州市場(chǎng)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告數(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，...

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)鍵在于我們到底如何去搜集消費(fèi)者相關(guān)的信息，如何獲得趨勢(shì)，挖掘出人們頭腦中未來(lái)會(huì)可能消費(fèi)的產(chǎn)品概念。用創(chuàng)新的方法解構(gòu)消費(fèi)者的生活方式，剖析消費(fèi)者的生活密碼，才能讓吻合消費(fèi)者未來(lái)生活方式的產(chǎn)品研發(fā)不再成為問(wèn)題，如果你了解了消費(fèi)者的密碼，就知道其潛藏在背后的真正需求。大數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)新客戶群體、確定極好供應(yīng)商、創(chuàng)新產(chǎn)品、理解銷售季節(jié)性等問(wèn)題的極好方法。數(shù)據(jù)（英語(yǔ)：data），是指未經(jīng)過(guò)處理的原始記錄。大邑城市數(shù)據(jù)分析 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)...

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(chǎng)是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻?？梢哉f(shuō)誰(shuí)能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰(shuí)就能在接下來(lái)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(shuō)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(yíng)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(wú)論是企業(yè)級(jí)市場(chǎng)還是消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。些行政區(qū)域業(yè)已開始了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的實(shí)踐，意在形成系列創(chuàng)新安排。武漢城市數(shù)據(jù)可行性報(bào)...

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，比如行業(yè)類大概有電商場(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...

如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺(tái)中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中是一個(gè)統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來(lái)講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對(duì)EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅(jiān)持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺(tái)中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時(shí)也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過(guò)程中的重要反饋點(diǎn)），這種方式還可以找出多個(gè)系統(tǒng)...

采集數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)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(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(diǎn)就是方便)數(shù)據(jù)的解釋是指對(duì)數(shù)據(jù)含義的說(shuō)明，數(shù)據(jù)的含義稱為數(shù)據(jù)的語(yǔ)義，數(shù)據(jù)與其語(yǔ)義是不可分的。四川商業(yè)數(shù)據(jù)分析 由于近50%的企業(yè)正在向云遷移，數(shù)據(jù)可用和保護(hù)已成為當(dāng)前企...

企業(yè)可以通過(guò)Commvault將Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份到媒介和本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，從而消除顧慮。通過(guò)定期進(jìn)行自動(dòng)數(shù)據(jù)備份，企業(yè)能夠訪問(wèn)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(duì)象庫(kù)新增功能中的NFS對(duì)象庫(kù)可以讓數(shù)據(jù)經(jīng)理以原有格式保存和訪問(wèn)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(wú)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(wèn)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(wèn)數(shù)據(jù)。虛擬化和云無(wú)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...

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(kù)由于面對(duì)的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，它采用的是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，對(duì)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(chǔ)的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲(chǔ)空間，把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，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(lái)越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǔ)...

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(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)。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(guò)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?；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(duì)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(wú)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(lái)滿足快速獲取數(shù)...

即工作完成質(zhì)量會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的變化而產(chǎn)生波動(dòng)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)過(guò)多時(shí)，相關(guān)工作結(jié)果就無(wú)法那么準(zhǔn)確。這一問(wèn)題使整個(gè)系統(tǒng)的工作效率受到影響，導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯(cuò)率提高，甚至?xí)霈F(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容遷移，產(chǎn)生錯(cuò)誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，如數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時(shí)存儲(chǔ)自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。[]NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適合追求速度和可擴(kuò)展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場(chǎng)景。[]對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評(píng)論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)通常只用于模糊處理，并不需要像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，進(jìn)行精確查詢，而且這類數(shù)...