數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術；設計質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術。大數(shù)據(jù)技術能夠將隱藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，從而提高各個領域的運行效率，極大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度數(shù)據(jù)在計算機科學中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。龍泉驛區(qū)市場數(shù)據(jù)解決方案

    數(shù)據(jù)采集的三大要點：采集的多方面性：采集的數(shù)據(jù)量足夠大具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要采集從用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，、需要統(tǒng)計這一行為在某一時段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。采集的多維性：數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。比如“查看app的使用情況”這一行為，我們需要采集用戶使用的app的哪些功能、點擊頻率、使用時常、打的app的時間間隔等多個屬性。才能使采集的結果滿足我們的數(shù)據(jù)分析！采集的高效性：高效性包含技術執(zhí)行的高效性、團隊內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標實現(xiàn)的高效性。 溫江區(qū)政商數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)它是可識別的、抽象的符號。

    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)量提升的一個關鍵要素，未來新話題主題會討論這些），這個既要顧業(yè)務、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設計師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設計所關注的是企業(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表，通過模型的步驟，理解業(yè)務并結合數(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)與目標提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺的整個過程，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)平臺對ETL定義與架構較為復雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關不管是在哪個行業(yè)，是令人的問題，分業(yè)務域、技術域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，需要通過事前盤點、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機會在闡述）。大家來看一張較為嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)模型關系圖：數(shù)據(jù)模型是整個數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建設過程的導航圖。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)源指導圖，對現(xiàn)有業(yè)務與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進行了描述，通過數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉換關系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。

所謂‘小數(shù)據(jù)’，并不是因為數(shù)據(jù)量小，而是通過海量數(shù)據(jù)分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據(jù)，讓其真正實現(xiàn)商業(yè)智能?！比涨埃诰€業(yè)務優(yōu)化產(chǎn)品與服務提供商國雙科技揭幕成立“國雙數(shù)據(jù)中心”，該公司高級副總裁續(xù)揚向記者表示，數(shù)據(jù)對企業(yè)決策運營越來越重要，大數(shù)據(jù)時代來臨，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是單純意義上的大數(shù)據(jù)，而是通過海量數(shù)據(jù)挖掘用戶特征獲取的有價值的“小數(shù)據(jù)”，進而使企業(yè)獲取有價值的用戶信息，科學地分析用戶行為，幫助企業(yè)明確品牌定位、優(yōu)化營銷策略。數(shù)據(jù)（英語：data），是指未經(jīng)過處理的原始記錄。

    數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等方面開展實施。數(shù)據(jù)治理是一個企業(yè)安身立命的根本。元數(shù)據(jù):業(yè)務實體數(shù)據(jù)的標識，在大數(shù)據(jù)領域，一個數(shù)倉可以有成百上千，甚至成千上萬或更多的表。這些表的含義，表的每個字段的含義只有通過元數(shù)據(jù)才能知道。業(yè)務實體數(shù)據(jù)：業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，業(yè)務實體數(shù)據(jù)以外的數(shù)據(jù)表都是為其服務的。數(shù)據(jù)質(zhì)量：保證業(yè)務實體數(shù)據(jù)完整性、準確性、一致性、時效性。每一個操作業(yè)務實體數(shù)據(jù)的任務都應該配置數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，嚴禁任務裸奔?？山ㄔO統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量告警中心從以下四個方面進行監(jiān)控、預警和優(yōu)化任務。數(shù)據(jù)安全：即數(shù)據(jù)的保密性、真實性、完整性、未授權拷貝和所寄生系統(tǒng)的安全性。數(shù)據(jù)生命周期：對于某些數(shù)據(jù)，用完可以刪除掉，以便減少存儲空間，數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)定義了每個業(yè)務實體數(shù)據(jù)的周期，是否為熱數(shù)據(jù)或冷數(shù)據(jù)，是否需要長久保留還是完成對應功能即可刪除等6.數(shù)倉的衍生隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展及互聯(lián)網(wǎng)巨頭對大數(shù)據(jù)技術的深耕及奉獻，特別是阿里。在數(shù)倉的基礎上衍生了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市的概念數(shù)據(jù)湖：是一個集中化存儲海量的、多個來源，多種類型數(shù)據(jù)，并可以對數(shù)據(jù)進行快速加工，分析的平臺，本質(zhì)上是一套先進的企業(yè)數(shù)據(jù)架構。數(shù)據(jù)成為與土地、勞動力、資本、技術等傳統(tǒng)要素并列的生產(chǎn)要素。湖北數(shù)據(jù)策略咨詢

數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達其內(nèi)容，需要經(jīng)過解釋，數(shù)據(jù)和關于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。龍泉驛區(qū)市場數(shù)據(jù)解決方案

基于云的數(shù)據(jù)分析平臺將更加完善近幾年來，云計算技術發(fā)展的越來越快，與此相應的應用范圍也越來越寬。云計算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展提供了一定的數(shù)據(jù)處理平臺和技術支持。云計算為大數(shù)據(jù)提供了分布式的計算方法、可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源，這些都是大數(shù)據(jù)技術發(fā)展中十分重要的組成部分。此外，云計算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展提供了技術支持。隨著云計算技術的不斷發(fā)展和完善，發(fā)展平臺的日趨成熟，大數(shù)據(jù)技術自身將會得到快速提升，數(shù)據(jù)處理水平也會得到明顯提升。龍泉驛區(qū)市場數(shù)據(jù)解決方案

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