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”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，在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對(duì)的是結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，基本來自excel、表格、DB系統(tǒng)等，在數(shù)據(jù)的處理技術(shù)上與架構(gòu)上是非常容易總結(jié)的，但是在互聯(lián)網(wǎng)因?yàn)闃I(yè)務(wù)獨(dú)特性導(dǎo)致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化，網(wǎng)站點(diǎn)擊日志、視頻、音頻、圖片數(shù)據(jù)等很多非結(jié)構(gòu)化快速產(chǎn)生與保存，在這樣的數(shù)據(jù)源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)來處理當(dāng)然是有些力不從心了（備注：IBM的科學(xué)家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長報(bào)告基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)的4V特性大數(shù)據(jù)4v特性網(wǎng)上概念很多大家可以問度娘）。近10年來，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢

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(gè)人經(jīng)驗(yàn)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(shí)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(shí)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(gè)行業(yè)用戶做出更為準(zhǔn)確的商業(yè)決策，從而實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)價(jià)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。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。

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)

    擴(kuò)展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫差別比較大的地方，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)表中，數(shù)據(jù)操作的瓶頸出現(xiàn)在多張數(shù)據(jù)表的操作中，而且數(shù)據(jù)表越多這個(gè)問題越嚴(yán)重，如果要緩解這個(gè)問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計(jì)算機(jī)，這樣的方法雖然可以一定的拓展空間，但這樣的拓展空間一定有非常有限的，也就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只具備縱向擴(kuò)展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)方式，它的存儲(chǔ)方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來開展數(shù)據(jù)庫，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫服務(wù)器到資源池，然后由這些增加的服務(wù)器來負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開銷。[]數(shù)據(jù)庫查詢方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（即SQL）來對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢，SQL早已獲得了各個(gè)數(shù)據(jù)庫廠商的支持，成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，它能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)庫的CRUD（增加，查詢，更新，刪除）操作。具有非常強(qiáng)大的功能，SQL可以采用類似索引的方法來加快查詢操作。NoSQL數(shù)據(jù)庫使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQL），它以數(shù)據(jù)集（像文檔）為單位來管理和操作數(shù)據(jù)，由于它沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以每個(gè)數(shù)據(jù)庫廠商提供產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關(guān)系型表中主鍵的概念類似。數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。

    這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同，它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫一般被稱為NoSQL（NotonlySQL）數(shù)據(jù)庫。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。[]數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)編輯數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是為管理數(shù)據(jù)庫而設(shè)計(jì)的電腦軟件系統(tǒng)，一般具有存儲(chǔ)、截取、安全保障、備份等基礎(chǔ)功能。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支持的數(shù)據(jù)庫模型來作分類，例如關(guān)系式、XML；或依據(jù)所支持的計(jì)算機(jī)類型來作分類，例如服務(wù)器群集、移動(dòng)電話；或依據(jù)所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據(jù)性能沖量重點(diǎn)來作分類，例如比較大規(guī)模、比較高運(yùn)行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時(shí)支持多種查詢語言。[]數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成部分，主要完成對(duì)數(shù)據(jù)庫的操縱與管理功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫對(duì)象的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的查詢、添加、修改與刪除操作和數(shù)據(jù)庫的用戶管理、權(quán)限管理等。它的安全直接關(guān)系到整個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全，其防護(hù)手段主要有：使用正版數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并及時(shí)安裝相關(guān)補(bǔ)丁。做好用戶賬戶管理。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。大邑商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

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。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢

    大數(shù)據(jù)開啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢

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(chǎng)，我們一直在路上！