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，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟即將進入數(shù)據(jù)資本時代。錦江區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)采集

    備注涉及的復雜維度、退化維度等不在這個討論范圍）。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級學術(shù)與復雜的話題，而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF（企業(yè)級統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動通用模型等)，鎖涉及到術(shù)語”擴展“、”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的分層目的不同導致模型設(shè)計方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的，以后有機會再交流?；ヂ?lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人，從非互聯(lián)網(wǎng)進入到互聯(lián)網(wǎng)的特點是面對的數(shù)據(jù)源類型忽然多了起來，在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對的是結(jié)構(gòu)化存儲數(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)因為業(yè)務獨特性導致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化，網(wǎng)站點擊日志、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)平臺技術(shù)來處理當然是有些力不從心了（備注：IBM的科學家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長報告基礎(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）。雙流區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析在計算機系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進制信息單元0、1的形式表示。

    大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。其實大數(shù)據(jù)是一個概念，你不能定義為大，或者多，或者復雜。在不同行業(yè)，不同技術(shù)背景的情況下，對于大數(shù)據(jù)的解釋是不一樣的。雖然目前我們不能用一個明確地概念來描述它，但是，我們可以說明它的一些屬性，比如4v。無論安全性，還是難處理，這些都是描述大數(shù)據(jù)的屬性，當你有了這些屬性，把他們總結(jié)到一起的時候，那就是你理解的大數(shù)據(jù)，就像當初有人和你說什么是CPU一個道理，從懵懂到理解，需要實踐中的積累。，大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展到如今的一個產(chǎn)物，它也會過時，當下人們談論的大數(shù)據(jù)基本屬性包括：全量，大，多樣性，低價值密度等！對于決策者來說，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務是大數(shù)據(jù)比較大的價值；對于技術(shù)人員來說。

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設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結(jié)合基于計算機或者其他特用測試平臺的測量軟硬件產(chǎn)品來實現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數(shù)據(jù)重復采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時值，也可是某段時間內(nèi)的一個特征值。數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應用在各個領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風，都是數(shù)據(jù)采集工具。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動下，個人信息的應用已經(jīng)由商業(yè)和經(jīng)濟領(lǐng)域。

    同時淘寶的數(shù)據(jù)集群也變?yōu)閲鴥?nèi)比較大的數(shù)據(jù)倉庫集群。隨著2010年引入了hadoop&hive平臺進行新一代的數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建，此時的Greenplum因為的IO吞吐量以及有限的任務并發(fā)安排到了網(wǎng)站日志的處理以及給分析師提供的數(shù)據(jù)分析服務。該階段的數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務的特性采用退化、扁平化的模型設(shè)計方式去構(gòu)建的。階段二：互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺除了受到技術(shù)、數(shù)據(jù)量的驅(qū)動外，同時還來自數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理梳理用戶的需求按照產(chǎn)品的思維去構(gòu)建并部署在了數(shù)據(jù)的平臺上?；ヂ?lián)網(wǎng)是一個擅長制造流程新概念的行業(yè)。約在2011年到2014年左右，隨著數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)逐漸的進入快速迭代期，數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這兩個詞逐漸的升溫以及被得到認可（備注：數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)內(nèi)容個人會在數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列中做深入分享），同時數(shù)據(jù)產(chǎn)品也隨著需求、平臺特性分為面向用戶級數(shù)據(jù)產(chǎn)品、面向平臺工具型產(chǎn)品兩個維度分別去建設(shè)數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)各個主要角色都是數(shù)據(jù)平臺用戶。各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理（偏業(yè)務數(shù)據(jù)產(chǎn)品、偏工具平臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品）推進數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)模型角色都是數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)者與使用者（備注：相對與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)開發(fā)來說。大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)開展到如今階段的一種表象或特征。新津區(qū)商業(yè)數(shù)據(jù)價格

數(shù)據(jù)描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，涉及事物的存在形式。錦江區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點就是預測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。錦江區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)采集

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