如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因為了解數(shù)據(jù)之間的關系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺中根據(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)平臺的數(shù)據(jù)倉庫中是一個統(tǒng)稱，嚴格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細構建文本不深講，關于非互聯(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)的特征上需要堅持維護細粒度的數(shù)據(jù)、維護微觀層次的數(shù)據(jù)關系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構建完畢的數(shù)據(jù)平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務信息的完整性（同時也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點），這種方式還可以找出多個系統(tǒng)相關和重合的信息，減少多個系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復定義和不一致性，減小了應用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數(shù)據(jù)集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因為這個模型對業(yè)務用戶非常容易理解，同時為了查詢也是做了專門的性能優(yōu)化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問題與業(yè)務需求數(shù)據(jù)粒度，構建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達，數(shù)據(jù)則生動具體表達出信息。蒲江市場數(shù)據(jù)解決方案

    即工作完成質量會隨著節(jié)點的變化而產(chǎn)生波動，當節(jié)點過多時，相關工作結果就無法那么準確。這一問題使整個系統(tǒng)的工作效率受到影響，導致整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯率提高，甚至會出現(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點的內容遷移，產(chǎn)生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫技術還是具有非常明顯的應用優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)庫結構相對簡單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數(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)庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務多變的應用場景。[]對于非結構化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結構化數(shù)據(jù)一樣，進行精確查詢，而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫可以很好的滿足這一類數(shù)據(jù)的存儲。NoSQL數(shù)據(jù)庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高，但用它查詢結構化數(shù)據(jù)效果就比較差。[]目前NoSQL數(shù)據(jù)庫仍然沒有一個統(tǒng)一的標準，它現(xiàn)在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點能夠進行數(shù)據(jù)的快速查詢。龍泉驛區(qū)政商數(shù)據(jù)策略咨詢數(shù)據(jù)庫就像是按行列順序排列的很科學的數(shù)據(jù)整合。

    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。?內容數(shù)據(jù)：應用日志、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)較小結構單一關系數(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，包括結構化，半結構化，非結構化分布式數(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，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)絡數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結構化數(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。

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當下，有多少企業(yè)還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經(jīng)過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業(yè)效率。一個管理學者曾經(jīng)將企業(yè)內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協(xié)作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現(xiàn)今瞬息萬變的市場和競爭環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？大數(shù)據(jù)經(jīng)濟即將進入數(shù)據(jù)資本時代。

    我在這里整理一個表格不同時代數(shù)據(jù)源的差異性（備注可能整理的有點不全）：數(shù)據(jù)平臺的用戶：總結下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺“服務”方式迭代演進大約可以分為三個階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，那時建設與使用上與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有這蠻大的相似性，主要相似點在數(shù)據(jù)平臺的建設角色、與使用到的技術上。老板們、運營的需求主要是依賴于報表、分析報告、臨時需求、商業(yè)智能團隊的數(shù)據(jù)分析師去各種分析、臨時需求、挖掘，這些角色是數(shù)據(jù)平臺的適用方。ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構師、報表設計人員，同時這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術框架與工具實現(xiàn)主要有技術架構師、JAVA開發(fā)等。用戶面對是結構化的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、PC端非結構化log等數(shù)據(jù)。ELT的數(shù)據(jù)處理方式（備注在數(shù)據(jù)處理的方式上，由傳統(tǒng)企業(yè)的ETL基本進化為ELT）?，F(xiàn)在的淘寶是從2004年開始構建自己的數(shù)據(jù)倉庫，2004年是采用DELL的6650單節(jié)點、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節(jié)點Rac環(huán)境。在這段時間的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(備注：對這段歷史有興趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技術發(fā)展路徑“)。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的總稱。重慶城市數(shù)據(jù)可行性報告

數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。蒲江市場數(shù)據(jù)解決方案

    由于近50%的企業(yè)正在向云遷移，數(shù)據(jù)可用和保護已成為當前企業(yè)為關切的問題。數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的命脈，而停機將給任何規(guī)模的企業(yè)帶來滅頂之災。由于可能無法訪問數(shù)據(jù)，企業(yè)希望通過多云獲得便攜性、安全性和加密能力等優(yōu)勢，從而保持敏捷性。今年上半年，全球發(fā)生了失去數(shù)據(jù)訪問權的網(wǎng)絡安全事件。據(jù)估計，“WannaCry”勒索軟件在前4天就造成了10億美元的損失。到2017年末，全球惡意軟件預計造成的損失將超過50億美元。這一損失十分驚人，但不要誤以為只有經(jīng)濟損失。業(yè)務中斷、不可挽回的品牌聲譽損失、失去客戶信任等都會給沒有準備的企業(yè)留下痛苦的回憶，甚至會使大型企業(yè)崩潰。不要天真地以為這種事情只會發(fā)生在他們的身上。此類威脅就像是給任何環(huán)境的數(shù)據(jù)安全敲響了警鐘，包括位于云上或本地的數(shù)據(jù)。如果您能夠在任何地點訪問您的數(shù)據(jù)，那么這種可用性本身就是一種安全。我們了解客戶從敏捷性到安全性的各種關切。如果您使用Commvault數(shù)據(jù)管理平臺V11ServicePack8，的服務包中所包含的增強功能能夠應對目前企業(yè)在云方面所面臨的重要的挑戰(zhàn)。此外，的服務包還作出了若干改進。蒲江市場數(shù)據(jù)解決方案

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