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.確定存儲的方式：根據(jù)采集量的大小對數(shù)據(jù)儲存的方式進(jìn)行劃分。比較小的數(shù)據(jù)，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)庫存儲；對于GB級別的數(shù)據(jù)，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術(shù)的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數(shù)據(jù)存儲的方式使客戶對數(shù)據(jù)的使用與管理更加便捷。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。簡陽市政商數(shù)據(jù)

    同時淘寶的數(shù)據(jù)集群也變?yōu)閲鴥?nèi)比較大的數(shù)據(jù)倉庫集群。隨著2010年引入了hadoop&hive平臺進(jìn)行新一代的數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建，此時的Greenplum因?yàn)榈腎O吞吐量以及有限的任務(wù)并發(fā)安排到了網(wǎng)站日志的處理以及給分析師提供的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。該階段的數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)的特性采用退化、扁平化的模型設(shè)計方式去構(gòu)建的。階段二：互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺除了受到技術(shù)、數(shù)據(jù)量的驅(qū)動外，同時還來自數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理梳理用戶的需求按照產(chǎn)品的思維去構(gòu)建并部署在了數(shù)據(jù)的平臺上。互聯(lián)網(wǎng)是一個擅長制造流程新概念的行業(yè)。約在2011年到2014年左右，隨著數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)逐漸的進(jìn)入快速迭代期，數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這兩個詞逐漸的升溫以及被得到認(rèn)可（備注：數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)內(nèi)容個人會在數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列中做深入分享），同時數(shù)據(jù)產(chǎn)品也隨著需求、平臺特性分為面向用戶級數(shù)據(jù)產(chǎn)品、面向平臺工具型產(chǎn)品兩個維度分別去建設(shè)數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)各個主要角色都是數(shù)據(jù)平臺用戶。各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理（偏業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、偏工具平臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品）推進(jìn)數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)模型角色都是數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)者與使用者（備注：相對與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)開發(fā)來說。武漢城市數(shù)據(jù)分析這些數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、形成速度快、類型多樣以及價值性低，通常將其稱之為“大數(shù)據(jù)”。

    NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對SQL更簡單而精確。[]數(shù)據(jù)庫規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會面對同時需要對一個或者多個數(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)庫中，一個數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個部分，然后再對分割的部分進(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，這是一個復(fù)雜的過程。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)平臺都提供一些簡單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對象關(guān)系映射）來將數(shù)據(jù)庫中對象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中去以及進(jìn)行不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫則沒有這方面的問題，它不需要規(guī)范化數(shù)據(jù)，它通常是在一個單獨(dú)的存儲單元中存入一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)實(shí)體。[]數(shù)據(jù)庫事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)ACID規(guī)則（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性。Isolation）、持久性（Durability）），可以滿足對事務(wù)性要求較高或者需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢的數(shù)據(jù)操作，而且可以充分滿足數(shù)據(jù)庫操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求。并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，對于事務(wù)的操作有很好的支持。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。

    大數(shù)據(jù)平臺該怎樣搭建呢？請看下面這幅圖，不管我之前在阿里還是在騰訊工作，還是到哪個企業(yè)工作，基本上我都是通過這幅圖進(jìn)行一些簡單的適應(yīng)企業(yè)的調(diào)整，就可以完全搬過來使用了。針對上面這幅圖，有幾點(diǎn)跟大家講解說明下：1）大數(shù)據(jù)平臺由三個平臺+一個服務(wù)組成：工具平臺，大數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)平臺、大數(shù)據(jù)門戶，其中，工具平臺又包含運(yùn)維平臺和數(shù)據(jù)采集平臺，大數(shù)據(jù)門戶又包含大數(shù)據(jù)分析平臺和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用平臺。2）講講每個平臺的作用。運(yùn)維平臺主要負(fù)責(zé)整個大數(shù)據(jù)平臺的任務(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)采集平臺主要負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)倉庫平臺中。企業(yè)的大數(shù)據(jù)來源從大的角度來說，主要是從三個方面獲取數(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)來源。每一個方面來源又包含途徑，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)來源，可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具收集，通過和相應(yīng)的合作方進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，通過從數(shù)據(jù)商那里采購過來，也有極少部分可以通過一些大公司的開放平臺接口獲取，比如阿里、騰訊等。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫時代。數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實(shí)體行為產(chǎn)生影響時才成為信息。

    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)。從這用戶群體角度來說這非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺用戶差異性是非常明顯，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺中很多理論與名詞都是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺傳遞過來的，本文將會分別闡述非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺區(qū)別。非互聯(lián)網(wǎng)時代自從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展起來到現(xiàn)在，基本上可以分為五個時代、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時代1994年-1996年的數(shù)據(jù)集市1996-1997年左右的兩個架構(gòu)吵架1998年-2001年左右的合并年代數(shù)據(jù)倉庫代架構(gòu)（開發(fā)時間2001-2002年）海爾集團(tuán)的一個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，老人使用過微軟的DTS知道有哪些弊端，后便給出了幾個DTS的截圖。功能：進(jìn)銷存分析、閉環(huán)控制分析、工貿(mào)分析等硬件環(huán)境：業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫：DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I數(shù)據(jù)庫服務(wù)器：4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服務(wù)器：2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI開發(fā)環(huán)境：VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000這是上海通用汽車的一個數(shù)據(jù)平臺，別看復(fù)雜，嚴(yán)格意義上來講這是一套EDW的架構(gòu)、在EDS數(shù)據(jù)倉庫中采用的是準(zhǔn)三范式的建模方式去構(gòu)建的、大約涉及到十幾種數(shù)據(jù)源，建模中按照某一條主線把數(shù)據(jù)都集成起來。數(shù)據(jù)庫就是"按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫"。簡陽市政商數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動具體表達(dá)出信息。簡陽市政商數(shù)據(jù)

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、事務(wù)以及對數(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。簡陽市政商數(shù)據(jù)

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