大數(shù)據(jù)的七大價值隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認為是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻?？梢哉f誰能掌握和合理運用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進一步發(fā)展壯大。這個大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運營商以及整個生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費級市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動是什么？金堂城市數(shù)據(jù)解決方案

    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。運維平臺主要負責(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。成華區(qū)市場數(shù)據(jù)調(diào)研分析大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。

    對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)倉庫承載著整個企業(yè)的全業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。早期數(shù)倉在關(guān)系型數(shù)據(jù)如Oracle，MySql上。到大數(shù)據(jù)時代，基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)倉基本上都是基于hive的數(shù)倉。對于很多大數(shù)據(jù)開發(fā)者而言，特別是早期，很多開發(fā)者認為hive數(shù)倉就是和業(yè)務(wù)相關(guān)，隱射Hdfs數(shù)據(jù)文件的一張張表。針對于hive數(shù)倉而言，終看到的確實是一張紙表，但這些表是如何根據(jù)業(yè)務(wù)抽象出來的、表之間的關(guān)系、表如何更好的服務(wù)應(yīng)用這些問題是數(shù)倉建模、數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)的。一個好的數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)和數(shù)倉建模。可以減少開發(fā)的難度，提高數(shù)據(jù)服務(wù)性能，同時能夠在很大層面上對業(yè)務(wù)形成數(shù)據(jù)中心，降低存儲，計算資源的消耗等等.數(shù)倉架構(gòu)的演變傳統(tǒng)經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)->離線數(shù)倉架構(gòu)->實時數(shù)倉架構(gòu)->Lambda數(shù)倉架構(gòu)->Kappa數(shù)倉架構(gòu)->混合數(shù)倉架構(gòu)a.傳統(tǒng)數(shù)倉架構(gòu)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用不多了，這類架構(gòu)在早期數(shù)據(jù)量不大，對性能的要求不高，業(yè)務(wù)較單一的場景中應(yīng)用比較多，這類數(shù)倉主要以oracle，mysql這種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的范式設(shè)計原則設(shè)計b.離線數(shù)倉架構(gòu)是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)運而生的。主要是基于hadoop生態(tài)組件的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)方案中以hive為主的，在設(shè)計層面遵循和借鑒傳統(tǒng)數(shù)倉的設(shè)計思路和規(guī)范。

數(shù)據(jù)分析是指用適當?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。數(shù)據(jù)的選擇、類型、數(shù)量、采集方法、詳細程度取決于系統(tǒng)應(yīng)用目標、功能、管理與分析的要求。

    普遍采用實時性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對數(shù)據(jù)處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強調(diào)數(shù)據(jù)的實時性，因而對數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數(shù)據(jù)處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來的發(fā)展過程中，實時性的數(shù)據(jù)處理方式將會成為主流，不斷推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進步。 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。溫江區(qū)政商數(shù)據(jù)分析

“大數(shù)據(jù)”指的是什么呢？金堂城市數(shù)據(jù)解決方案

    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(jié)下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺“服務(wù)”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(shè)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(shè)角色、與使用到的技術(shù)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(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)化的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、PC端非結(jié)構(gòu)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）。現(xiàn)在的淘寶是從2004年開始構(gòu)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(shù)發(fā)展路徑“)。金堂城市數(shù)據(jù)解決方案

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