大數(shù)據(jù)提高決策能力當(dāng)前，企業(yè)管理者還是更多依賴個人經(jīng)驗和直覺做決策，而不是基于數(shù)據(jù)。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數(shù)字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數(shù)據(jù)時代，就必須要讓數(shù)據(jù)說話。大數(shù)據(jù)能夠有效的幫助各個行業(yè)用戶做出更為準確的商業(yè)決策，從而實現(xiàn)更大的商業(yè)價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發(fā)。雖然不同行業(yè)的業(yè)務(wù)不同，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及其所支撐的管理形態(tài)也千差萬別，但從數(shù)據(jù)的獲取，數(shù)據(jù)的整合，數(shù)據(jù)的加工，數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用，數(shù)據(jù)的服務(wù)和推廣，數(shù)據(jù)處理的生命線流程來分析，所有行業(yè)的模式是一致的。數(shù)據(jù)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構(gòu)成消息和知識的原始材料。四川數(shù)據(jù)庫對象

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開發(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)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測值，是實驗、測量、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)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值進行測度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但不區(qū)分順序的，是定類數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但區(qū)分順序的，是定序數(shù)據(jù)，如學(xué)歷、商品的質(zhì)量等級等。武侯區(qū)數(shù)據(jù)解決方案數(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。

    所以NoSQL數(shù)據(jù)庫大數(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)庫不可比擬的優(yōu)勢。[]數(shù)據(jù)庫授權(quán)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫常見的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如果要使用都需要支付一筆價格高昂的費用，即使是的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對于NoSQL數(shù)據(jù)庫，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)庫那樣，需要一筆高昂的花費。數(shù)據(jù)庫分布式數(shù)據(jù)庫編輯所謂的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，就是結(jié)合了數(shù)據(jù)庫技術(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的各個數(shù)據(jù)庫節(jié)點，但在計算機系統(tǒng)邏輯上又是屬于同一個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來的一種數(shù)據(jù)庫技術(shù)。既有著數(shù)據(jù)庫間的協(xié)調(diào)性也有著數(shù)據(jù)的分布性。這個系統(tǒng)并不注重系統(tǒng)的集中控制，而是注重每個數(shù)據(jù)庫節(jié)點的自治性。此外為了讓程序員能夠在編寫程序時可以減輕工作量以及系統(tǒng)出錯的可能性，一般都是完全不考慮數(shù)據(jù)的分布情況，這樣的結(jié)果就使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分布情況一直保持著透明性。[]數(shù)據(jù)性概念在分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中同樣是十分重要的一環(huán)，但是不僅如此。

    線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：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)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，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)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百MB的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)是所有能輸入計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。

    數(shù)據(jù)庫是“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”。是一個長期存儲在計算機內(nèi)的、有組織的、有共享的、統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗余度、與應(yīng)用程序彼此的數(shù)據(jù)，可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數(shù)據(jù)進行新增、查詢、更新、刪除等操作。中文名數(shù)據(jù)庫外文名database概念電子化的文件柜作用對數(shù)據(jù)進行存儲以及刪除等操作目錄簡介?定義?發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)類型?關(guān)系數(shù)據(jù)庫?非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別?存儲方式?存儲結(jié)構(gòu)?存儲規(guī)范?擴展方式?查詢方式?規(guī)范化?事務(wù)性?讀寫性能?授權(quán)方式分布式數(shù)據(jù)庫參見數(shù)據(jù)庫簡介編輯數(shù)據(jù)庫定義數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫并不是隨意地將數(shù)據(jù)進行存放，是有一定的規(guī)則的，否則查詢的效率會很低。當(dāng)今世界是一個充滿著數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)世界，充斥著大量的數(shù)據(jù)。即這個互聯(lián)網(wǎng)世界就是數(shù)據(jù)世界。數(shù)據(jù)的來源有很多。比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網(wǎng)頁、發(fā)送的消息等等。除了文本類型的數(shù)據(jù)，圖像、音樂、聲音都是數(shù)據(jù)?！靶?shù)據(jù)”是什么意思？四川數(shù)據(jù)庫對象

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。四川數(shù)據(jù)庫對象

    從2000年開始接觸數(shù)據(jù)倉庫，大約08年開始進入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。很多從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)同學(xué)是否有感覺：非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺所面向用戶群體是不同的。那么，這兩類的數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)、使用用戶又有變化？數(shù)據(jù)模型設(shè)計又有什么不同呢？我們先從兩張圖來看用戶群體的區(qū)別。用戶群體之非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶企業(yè)的boss、運營的需求主要是依賴于報表、商業(yè)智能團隊的數(shù)據(jù)分析師去各種分析與挖掘探索；支撐這些人是ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報表設(shè)計人員，同時這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)框架與工具實現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開發(fā)等。用戶面對是結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源。用戶群體之互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中員工年齡比非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的要年輕、受教育程度、對計算機的焦慮程度明顯比傳統(tǒng)企業(yè)要低、還偶遇其它各方面的緣故，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)平臺所面對用戶群體與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有所差異化；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺的使用與建設(shè)方是來自各方面的人，數(shù)據(jù)平臺又是技術(shù)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品推進建設(shè)的。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。原有的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)與模型架構(gòu)師的職能也從建設(shè)平臺轉(zhuǎn)為服務(wù)與咨詢。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化。四川數(shù)據(jù)庫對象

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