并且一旦操作有誤或者有需要，可以馬上回滾事務(wù)。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)BASE原則（基本可用（BasicallyAvailble）、軟狀態(tài)（Soft-state）、終一致性（EventualConsistency）），它減少了對(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性支持，從而獲得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性達(dá)到了高可靠性和高性能，終達(dá)到了數(shù)據(jù)的終一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)雖然對(duì)于事務(wù)操作也可以使用，但由于它是一種基于節(jié)點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于事務(wù)的操作不能很好的支持，也很難滿足其全部的需求，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和優(yōu)點(diǎn)更多的體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展方面。[]數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性，并為此降低讀寫性能付出了巨大的代價(jià)，雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的可靠性很不錯(cuò)，但一旦面對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理的時(shí)候效率就會(huì)變得很差，特別是遇到高并發(fā)讀寫的時(shí)候性能就會(huì)下降的非常厲害。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì)比較大的恰恰是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)方面，也就是對(duì)于大量的每天都產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠高性能的讀寫，這是因?yàn)镹oSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是按key-value類型進(jìn)行存儲(chǔ)的，以數(shù)據(jù)集的方式存儲(chǔ)的，因此無論是擴(kuò)展還是讀寫都非常容易，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)繁瑣的解析。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)下，個(gè)人信息的應(yīng)用已經(jīng)由商業(yè)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。湖北商業(yè)數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

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)采集非電量或者電量信號(hào),送到上位機(jī)中進(jìn)行分析，處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結(jié)合基于計(jì)算機(jī)或者其他特用測(cè)試平臺(tái)的測(cè)量軟硬件產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測(cè)量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時(shí)間（稱采樣周期）對(duì)同一點(diǎn)數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時(shí)值，也可是某段時(shí)間內(nèi)的一個(gè)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(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。龍泉驛區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)解決方案數(shù)據(jù)庫(kù)就是"按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)"。

    產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問題并確定運(yùn)營(yíng)的策略和方向，管理層可以通過數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)：通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的智能化，從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見的應(yīng)用領(lǐng)域有基于個(gè)性化推薦技術(shù)的精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)、廣告服務(wù)、基于模型算法的風(fēng)控反服務(wù)征信服務(wù)，等等c.數(shù)據(jù)對(duì)外變現(xiàn)：通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，從而獲得現(xiàn)金收入。市面上比較常見有各大數(shù)據(jù)公司利用自己掌握的大數(shù)據(jù)，提供風(fēng)控查詢、驗(yàn)證、反服務(wù)，提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺(tái)服務(wù)，等等但在實(shí)踐中，我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價(jià)值分為兩個(gè)方面，一個(gè)方面是給企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收，另一個(gè)方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下，請(qǐng)大家參考：除了上面我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解外，阿里前數(shù)據(jù)委員會(huì)車品覺老師從數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值出發(fā)，歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價(jià)值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解。歡迎大家拍磚指正，歡迎大家關(guān)注我的知乎專欄“大數(shù)據(jù)實(shí)踐與職業(yè)生涯”并留言。

    部分：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么特征（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)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成）對(duì)于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內(nèi)人士，在這高度信息化的社會(huì)里面，都會(huì)有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個(gè)概念。小到一個(gè)店家，大到一個(gè)國(guó)家，都在講大數(shù)據(jù)。不過，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實(shí)，故名思議，大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上，可數(shù)據(jù)是一個(gè)比較抽象的東西，我們?cè)撛趺慈ッ枋鰯?shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對(duì)“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。我們應(yīng)該怎么去理解這句話呢，首先，我們知道，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，我們對(duì)數(shù)據(jù)的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，處理T級(jí)別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫(kù)的極限，面對(duì)PB/EB/ZB級(jí)的數(shù)據(jù)量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數(shù)據(jù)量呢，也不是，早在20世紀(jì)80年代，未來學(xué)家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。

    面向平臺(tái)級(jí)別有數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、調(diào)度、資管配置、數(shù)據(jù)同步分發(fā)等等。約2010-2012年的平臺(tái)結(jié)構(gòu)約2012-2013年的平臺(tái)結(jié)構(gòu)階段三：用數(shù)據(jù)的一些角色（分析師、運(yùn)營(yíng)或產(chǎn)品）會(huì)自己參與到從數(shù)據(jù)整理、加工、分析階段。當(dāng)數(shù)據(jù)平臺(tái)變?yōu)樽杂扇_放，使用數(shù)據(jù)的人也參與到數(shù)據(jù)的體系建設(shè)時(shí)，基本會(huì)因?yàn)椴粚I(yè)型，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、重復(fù)對(duì)分?jǐn)?shù)據(jù)浪費(fèi)存儲(chǔ)與資源、口徑多樣化等等原因。此時(shí)原有建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的多個(gè)角色可能轉(zhuǎn)為對(duì)其它非專業(yè)做數(shù)據(jù)人員的培訓(xùn)、咨詢與落地寫更加適合當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的一些方案等。給用戶提供的各類豐富的分析、取數(shù)的產(chǎn)品，簡(jiǎn)單上手的可以使用。原有ETL、數(shù)據(jù)模型角色轉(zhuǎn)為給用戶提供平臺(tái)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)培訓(xùn)與使用咨詢。數(shù)據(jù)分析師直接參與到數(shù)據(jù)平臺(tái)過程、數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)中去。用戶面對(duì)是數(shù)據(jù)源多樣化，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)。在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大數(shù)據(jù)浪潮下，2016年以后數(shù)據(jù)平臺(tái)是如何去建設(shè)？如何服務(wù)業(yè)務(wù)？企業(yè)的不同發(fā)展階段數(shù)據(jù)平臺(tái)該如何去建設(shè)的？這個(gè)大家是可以思考的。但是我相信互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是非常務(wù)實(shí)的，基本不會(huì)采用傳統(tǒng)企業(yè)的自上而下的建設(shè)方式，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務(wù)快速變與迭代要求快速分析到數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對(duì)實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。重慶購(gòu)物中心數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

數(shù)據(jù)經(jīng)過加工后就成為信息。湖北商業(yè)數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)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(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)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(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)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(jìn)行測(cè)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(jí)等。湖北商業(yè)數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

成都達(dá)智咨詢股份有限公司在同行業(yè)領(lǐng)域中，一直處在一個(gè)不斷銳意進(jìn)取，不斷制造創(chuàng)新的市場(chǎng)高度，多年以來致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價(jià)值理念的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)，在四川省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)中始終保持良好的商業(yè)口碑，成績(jī)讓我們喜悅，但不會(huì)讓我們止步，殘酷的市場(chǎng)磨煉了我們堅(jiān)強(qiáng)不屈的意志，和諧溫馨的工作環(huán)境，富有營(yíng)養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開拓創(chuàng)新，勇于進(jìn)取的無限潛力，成都達(dá)智咨詢供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來，回首過去，我們不會(huì)因?yàn)槿〉昧艘稽c(diǎn)點(diǎn)成績(jī)而沾沾自喜，相反的是面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈的市場(chǎng)氛圍，我們更要明確自己的不足，做好迎接新挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備，要不畏困難，激流勇進(jìn)，以一個(gè)更嶄新的精神面貌迎接大家，共同走向輝煌回來！