產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn)，運(yùn)營人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營問題并確定運(yùn)營的策略和方向，管理層可以通過數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運(yùn)營狀況，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)營銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺(tái)服務(wù)，等等但在實(shí)踐中，我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價(jià)值分為兩個(gè)方面，一個(gè)方面是給企業(yè)創(chuàng)造營收，另一個(gè)方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下，請(qǐng)大家參考：除了上面我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解外，阿里前數(shù)據(jù)委員會(huì)車品覺老師從數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值出發(fā)，歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價(jià)值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解。歡迎大家拍磚指正，歡迎大家關(guān)注我的知乎專欄“大數(shù)據(jù)實(shí)踐與職業(yè)生涯”并留言。2021年上海數(shù)據(jù)交易所成立，其面向全球開展大數(shù)據(jù)綜合交易。成華區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    DELETE對(duì)應(yīng)了我們常用的增刪改查四種操作。[]關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如學(xué)生成績、地址等，這樣的數(shù)據(jù)一般情況下需要使用結(jié)構(gòu)化的查詢，例如join，這樣的情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就會(huì)比NoSQL數(shù)據(jù)庫性能更優(yōu)，而且精確度更高。由于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的規(guī)模不算太大，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長通常也是可預(yù)期的，所以針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分注意數(shù)據(jù)操作的事務(wù)性、一致性，如果對(duì)這方面的要求關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無疑可以很好的滿足。[]數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）隨著近些年技術(shù)方向的不斷拓展，大量的NoSql數(shù)據(jù)庫如MongoDB、Redis、Memcache出于簡化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、避免冗余、影響性能的表連接、摒棄復(fù)雜分布式的目的被設(shè)計(jì)。[]指的是分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)與CAP理論、一致性哈希算法有密切關(guān)系。所謂CAP理論。簡單來說就是一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能滿足可用性、一致性與分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)要求，一次性滿足兩種要求是該系統(tǒng)的上限。而一致性哈希算則指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫在應(yīng)用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產(chǎn)生的一種數(shù)據(jù)算法，該算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端。成華區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析數(shù)據(jù)是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。

數(shù)據(jù)庫系統(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)冗余問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要管理數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)、事務(wù)以及對(duì)數(shù)據(jù)庫的操作。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、盤塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來說數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會(huì)調(diào)用文件系統(tǒng)來管理自己的數(shù)據(jù)文件，但也有些數(shù)據(jù)庫系統(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)庫系統(tǒng)只是數(shù)據(jù)庫管理和應(yīng)用所必需的。

    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)，是令人的問題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，需要通過事前盤點(diǎn)、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機(jī)會(huì)在闡述）。大家來看一張較為嚴(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。數(shù)據(jù)它是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)。

    只不過當(dāng)時(shí)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(xiàng)目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個(gè)使對(duì)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(shí)的平臺(tái)。從這個(gè)時(shí)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(gè)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(jìn)著更高級(jí)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(jí)的數(shù)據(jù)量，正是大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)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(shí)代，將會(huì)是一個(gè)常態(tài)，這是一個(gè)什么概念呢，一部高清電影約4g,一個(gè)PB=1024*1024g，大數(shù)據(jù)瞬時(shí)處理1PB的數(shù)據(jù)量，就相當(dāng)于瞬時(shí)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(shí)效的，商業(yè)業(yè)務(wù)決策也是有時(shí)效的，如果不快速處理，得到結(jié)果來，那么就很可能會(huì)失去商機(jī)，所以，我們也在一直強(qiáng)調(diào)利用大數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)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(jìn)大眾之前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具，往往處理的是標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號(hào)的介質(zhì)的總稱。青羊區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)海

數(shù)據(jù)是用于輸入電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號(hào)和模擬量等的統(tǒng)稱。成華區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

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人類的思維慣例，對(duì)人類的認(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，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實(shí)際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)就是預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。成華區(qū)大數(shù)據(jù)調(diào)研分析

成都達(dá)智咨詢股份有限公司是一家有著雄厚實(shí)力背景、信譽(yù)可靠、勵(lì)精圖治、展望未來、有夢(mèng)想有目標(biāo)，有組織有體系的公司，堅(jiān)持于帶領(lǐng)員工在未來的道路上大放光明，攜手共畫藍(lán)圖，在四川省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)行業(yè)中積累了大批忠誠的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ)，也希望未來公司能成為*****，努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻(xiàn)出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強(qiáng)不息，斗志昂揚(yáng)的的企業(yè)精神將**成都達(dá)智咨詢供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌，共創(chuàng)佳績，一直以來，公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠實(shí)守信的方針，員工精誠努力，協(xié)同奮取，以品質(zhì)、服務(wù)來贏得市場，我們一直在路上！