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(yǔ)”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(lèi)型忽然多了起來(lái)，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(lái)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(lái)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(zhǎng)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(wèn)度娘）。2021年上海數(shù)據(jù)交易所成立，其面向全球開(kāi)展大數(shù)據(jù)綜合交易。郫都區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    只不過(guò)當(dāng)時(shí)由于數(shù)據(jù)處理能力有限，所以大數(shù)據(jù)一直沒(méi)有被提起來(lái)，直到2005年，Hadoop項(xiàng)目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個(gè)使對(duì)結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的平臺(tái)。從這個(gè)時(shí)候開(kāi)始，“大數(shù)據(jù)”才逐步成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個(gè)上，我們可以看出，技術(shù)的發(fā)展不僅在改變?nèi)藗兊纳睿浔旧硪苍谕七M(jìn)著更高級(jí)的技術(shù)的誕生。話說(shuō)回來(lái)，“大數(shù)據(jù)”是不是只是一種規(guī)模大的數(shù)據(jù)就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說(shuō)說(shuō)海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，前面說(shuō)到處理PB/EB/ZB級(jí)的數(shù)據(jù)量，正是大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)所在，處理數(shù)據(jù)量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將會(huì)是一個(gè)常態(tài)，這是一個(gè)什么概念呢，一部高清電影約4g,一個(gè)PB=1024*1024g，大數(shù)據(jù)瞬時(shí)處理1PB的數(shù)據(jù)量，就相當(dāng)于瞬時(shí)處理26萬(wàn)部的高清電影的量。其次，說(shuō)到“快速的數(shù)據(jù)流傳”，怎么說(shuō)呢，所有數(shù)據(jù)都有時(shí)效的，商業(yè)業(yè)務(wù)決策也是有時(shí)效的，如果不快速處理，得到結(jié)果來(lái)，那么就很可能會(huì)失去商機(jī)，所以，我們也在一直強(qiáng)調(diào)利用大數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)分析。再次，“多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型”又是什么呢，在大數(shù)據(jù)走進(jìn)大眾之前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具，往往處理的是標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)不僅成為企業(yè)的新石油，更是價(jià)值的新來(lái)源。

    并以結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動(dòng)關(guān)聯(lián)。除了網(wǎng)絡(luò)中包含的內(nèi)容之外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)進(jìn)行處理。?其他數(shù)據(jù)采集方法對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)可能有些小的公司無(wú)法自己快速的獲取自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需要到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺(tái)來(lái)收集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商的線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯集全網(wǎng)多平臺(tái)、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化報(bào)表，為企業(yè)提供行業(yè)分析、渠道監(jiān)控、數(shù)據(jù)包等服務(wù)，幫助企業(yè)品牌發(fā)展提供科學(xué)化決策。

    這個(gè)平臺(tái)也是企業(yè)必須要做的平臺(tái)，只不過(guò)當(dāng)時(shí)叫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我稱(chēng)作為大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)平臺(tái)。這部分是整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的。我們接下來(lái)會(huì)詳細(xì)討論。大數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)，是數(shù)據(jù)成果的集成一體化平臺(tái)，包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。大數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)作為整個(gè)數(shù)據(jù)部門(mén)的窗口，所有數(shù)據(jù)研究成果都會(huì)展現(xiàn)在數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)中，極大的方便了企業(yè)各層級(jí)、各職能人員使用數(shù)據(jù)。我們接下來(lái)也將會(huì)詳細(xì)討論下這部分內(nèi)容。用戶(hù)服務(wù)，使用我們數(shù)據(jù)的人主要有公司的各層級(jí)的管理人員、數(shù)據(jù)分析人員、運(yùn)營(yíng)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)研發(fā)工程師、企業(yè)的投資相關(guān)方，還可能有部分的公司提供對(duì)外的數(shù)據(jù)服務(wù)。提供服務(wù)的方式有多種多樣，或通過(guò)大數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)、或通過(guò)API接口、或是直接在分析報(bào)告中體現(xiàn)。注：詳細(xì)分享每個(gè)平臺(tái)如何構(gòu)建的內(nèi)容，歡迎大家參加小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”，會(huì)有很多的干貨和獨(dú)門(mén)絕技分享。第三部分：大數(shù)據(jù)的價(jià)值（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中大數(shù)據(jù)價(jià)值章節(jié)的分享整理而成）大數(shù)據(jù)的價(jià)值，從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，主要有如下的3點(diǎn)：a.數(shù)據(jù)輔助決策：為企業(yè)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表分析服務(wù)。分析師能夠輕易獲取數(shù)據(jù)產(chǎn)出分析報(bào)告指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。

    比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從這用戶(hù)群體角度來(lái)說(shuō)這非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶(hù)差異性是非常明顯，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)中很多理論與名詞都是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)傳遞過(guò)來(lái)的，本文將會(huì)分別闡述非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)區(qū)別。非互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代自從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展起來(lái)到現(xiàn)在，基本上可以分為五個(gè)時(shí)代、四種架構(gòu)約在1991年前的全企業(yè)集成1991年后的企業(yè)數(shù)據(jù)集成EDW時(shí)代1994年-1996年的數(shù)據(jù)集市1996-1997年左右的兩個(gè)架構(gòu)吵架1998年-2001年左右的合并年代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)代架構(gòu)（開(kāi)發(fā)時(shí)間2001-2002年）海爾集團(tuán)的一個(gè)BI項(xiàng)目，架構(gòu)的ETL使用的是微軟的數(shù)據(jù)抽取加工工具DTS，老人使用過(guò)微軟的DTS知道有哪些弊端，后便給出了幾個(gè)DTS的截圖。功能：進(jìn)銷(xiāo)存分析、閉環(huán)控制分析、工貿(mào)分析等硬件環(huán)境：業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)：DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器：4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服務(wù)器：2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI開(kāi)發(fā)環(huán)境：VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000這是上海通用汽車(chē)的一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，別看復(fù)雜，嚴(yán)格意義上來(lái)講這是一套EDW的架構(gòu)、在EDS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中采用的是準(zhǔn)三范式的建模方式去構(gòu)建的、大約涉及到十幾種數(shù)據(jù)源，建模中按照某一條主線把數(shù)據(jù)都集成起來(lái)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展呈現(xiàn)出井噴式的增長(zhǎng)。郫都區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析

數(shù)據(jù)是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。郫都區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    在計(jì)算上則以分布式計(jì)算為主提高數(shù)據(jù)的操作性能c.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)是近幾年提出的一種數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，與離線數(shù)倉(cāng)方案有相似之處，不同之處在于數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)的。這也是整個(gè)大數(shù)據(jù)從離線分布式計(jì)算邁向?qū)崟r(shí)流計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的。但個(gè)人認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)方案還有很多不成熟的地方，在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中還是有很多局限性d.對(duì)于Lambda數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，Kappa數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，混合數(shù)倉(cāng)架構(gòu)這些架構(gòu)更多的是應(yīng)對(duì)與特定場(chǎng)景，這類(lèi)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)方案不具備一定的通用性.數(shù)倉(cāng)的邏輯分層.數(shù)倉(cāng)的設(shè)計(jì)步驟與原則a.業(yè)務(wù)場(chǎng)景調(diào)研需要明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分類(lèi)，比如行業(yè)類(lèi)大概有電商場(chǎng)景，電信運(yùn)營(yíng)商場(chǎng)景，社交場(chǎng)景等等，這些場(chǎng)景不同帶來(lái)的是需求不同，需求不同則帶來(lái)的是模型之間的差異化b.需求調(diào)研不同的場(chǎng)景不同的需求，比如很多企業(yè)的數(shù)倉(cāng)更多是服務(wù)于數(shù)據(jù)可視化BI,有的服務(wù)于應(yīng)用系統(tǒng)，有的服務(wù)于C端。這些業(yè)務(wù)需求在統(tǒng)計(jì)、用戶(hù)畫(huà)像，推薦上等等的功能都有差異化c.模型調(diào)研根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將業(yè)務(wù)側(cè)對(duì)齊，遵循關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)建模方式，從概念模型（cdm）->邏輯模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一個(gè)從抽象到具體的一個(gè)不斷細(xì)化完善的分析，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的過(guò)程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務(wù)過(guò)程->聲明粒度->。郫都區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析

成都達(dá)智咨詢(xún)股份有限公司是一家有著先進(jìn)的發(fā)展理念，先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)，在發(fā)展過(guò)程中不斷完善自己，要求自己，不斷創(chuàng)新，時(shí)刻準(zhǔn)備著迎接更多挑戰(zhàn)的活力公司，在四川省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中匯聚了大量的人脈以及**，在業(yè)界也收獲了很多良好的評(píng)價(jià)，這些都源自于自身不努力和大家共同進(jìn)步的結(jié)果，這些評(píng)價(jià)對(duì)我們而言是比較好的前進(jìn)動(dòng)力，也促使我們?cè)谝院蟮牡缆飞媳３謯^發(fā)圖強(qiáng)、一往無(wú)前的進(jìn)取創(chuàng)新精神，努力把公司發(fā)展戰(zhàn)略推向一個(gè)新高度，在全體員工共同努力之下，全力拼搏將共同成都達(dá)智咨詢(xún)供應(yīng)和您一起攜手走向更好的未來(lái)，創(chuàng)造更有價(jià)值的產(chǎn)品，我們將以更好的狀態(tài)，更認(rèn)真的態(tài)度，更飽滿(mǎn)的精力去創(chuàng)造，去拼搏，去努力，讓我們一起更好更快的成長(zhǎng)！