大數(shù)據(jù)的七大價(jià)值隨著移動(dòng)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(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)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(jià)值不言而喻?？梢哉f誰能掌握和合理運(yùn)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(jìn)一步發(fā)展壯大。這個(gè)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(yùn)營商以及整個(gè)生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費(fèi)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。些行政區(qū)域業(yè)已開始了數(shù)據(jù)要素市場的實(shí)踐，意在形成系列創(chuàng)新安排。武漢城市數(shù)據(jù)可行性報(bào)告

    數(shù)據(jù)庫是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫”。是一個(gè)長期存儲在計(jì)算機(jī)內(nèi)的、有組織的、有共享的、統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫是以一定方式儲存在一起、能與多個(gè)用戶共享、具有盡可能小的冗余度、與應(yīng)用程序彼此的數(shù)據(jù)，可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、查詢、更新、刪除等操作。中文名數(shù)據(jù)庫外文名database概念電子化的文件柜作用對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲以及刪除等操作目錄簡介?定義?發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)類型?關(guān)系數(shù)據(jù)庫?非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別?存儲方式?存儲結(jié)構(gòu)?存儲規(guī)范?擴(kuò)展方式?查詢方式?規(guī)范化?事務(wù)性?讀寫性能?授權(quán)方式分布式數(shù)據(jù)庫參見數(shù)據(jù)庫簡介編輯數(shù)據(jù)庫定義數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫并不是隨意地將數(shù)據(jù)進(jìn)行存放，是有一定的規(guī)則的，否則查詢的效率會很低。當(dāng)今世界是一個(gè)充滿著數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)世界，充斥著大量的數(shù)據(jù)。即這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)世界就是數(shù)據(jù)世界。數(shù)據(jù)的來源有很多。比如出行記錄、消費(fèi)記錄、瀏覽的網(wǎng)頁、發(fā)送的消息等等。除了文本類型的數(shù)據(jù)，圖像、音樂、聲音都是數(shù)據(jù)。都江堰數(shù)據(jù)價(jià)格數(shù)據(jù)是所有能輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。

    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(gè)關(guān)鍵要素，未來新話題主題會討論這些），這個(gè)既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設(shè)計(jì)所關(guān)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(bào)表，通過模型的步驟，理解業(yè)務(wù)并結(jié)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(biāo)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(gè)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(gòu)較為復(fù)雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)不管是在哪個(gè)行業(yè)，是令人的問題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，需要通過事前盤點(diǎn)、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機(jī)會在闡述）。大家來看一張較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個(gè)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建設(shè)過程的導(dǎo)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(dǎo)圖，對現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進(jìn)行了描述，通過數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關(guān)系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當(dāng)下，有多少企業(yè)還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔(dān)管理下屬和傳遞信息的職責(zé)？還在禁止員工之間談?wù)撔匠甑刃畔?？《華爾街日報(bào)》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經(jīng)過時(shí)了，嚴(yán)格控制，內(nèi)部猜測和小道消息無疑更會降低企業(yè)效率。一個(gè)管理學(xué)者曾經(jīng)將企業(yè)內(nèi)部關(guān)系比喻為成本和消耗中心，如果內(nèi)部都難以協(xié)作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現(xiàn)今瞬息萬變的市場和競爭環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？數(shù)據(jù)是用于輸入電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號和模擬量等的統(tǒng)稱。

    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)倉是近幾年提出的一種數(shù)倉架構(gòu)，與離線數(shù)倉方案有相似之處，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)算過程中產(chǎn)生的。但個(gè)人認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)倉方案還有很多不成熟的地方，在業(yè)務(wù)場景中還是有很多局限性d.對于Lambda數(shù)倉架構(gòu)，Kappa數(shù)倉架構(gòu)，混合數(shù)倉架構(gòu)這些架構(gòu)更多的是應(yīng)對與特定場景，這類數(shù)倉架構(gòu)方案不具備一定的通用性.數(shù)倉的邏輯分層.數(shù)倉的設(shè)計(jì)步驟與原則a.業(yè)務(wù)場景調(diào)研需要明確業(yè)務(wù)場景的分類，比如行業(yè)類大概有電商場景，電信運(yùn)營商場景，社交場景等等，這些場景不同帶來的是需求不同，需求不同則帶來的是模型之間的差異化b.需求調(diào)研不同的場景不同的需求，比如很多企業(yè)的數(shù)倉更多是服務(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)、用戶畫像，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)場景，將業(yè)務(wù)側(cè)對齊，遵循關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建模方式，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)和開發(fā)的過程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務(wù)過程->聲明粒度->。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。西南地區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)海

地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。武漢城市數(shù)據(jù)可行性報(bào)告

    確定維度->確定事實(shí)進(jìn)行維度建模。常用的業(yè)務(wù)實(shí)體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數(shù)據(jù)數(shù)倉的常用的模型，范式模型是傳統(tǒng)的數(shù)倉常用的，其他兩種模型較為少見，針對特點(diǎn)的場景。而維度模型根據(jù)數(shù)據(jù)組織類型又劃分為星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是維表和事實(shí)表，以事實(shí)表為中心，所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實(shí)表上，呈星型分布。可以初略理解為如果用星型模型設(shè)計(jì)數(shù)倉的表時(shí)。一個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體中多個(gè)表的關(guān)系是一對多，one(事實(shí)表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)用的多的一種模型什么是維度表？維度表可以看成是用戶用來分析一個(gè)事實(shí)的窗口，它里面的數(shù)據(jù)應(yīng)該是對事實(shí)的各個(gè)方面描述，比如時(shí)間維度表，它里面的數(shù)據(jù)就是一些日，周，月，季，年，日期等數(shù)據(jù)，維度表只能是事實(shí)表的一個(gè)分析角度。什么是事實(shí)表？事實(shí)表其實(shí)質(zhì)就是通過各種維度和一些指標(biāo)值得組合來確定一個(gè)事實(shí)的，比如通過時(shí)間維度，地域組織維度，指標(biāo)值可以去確定在某時(shí)某地的一些指標(biāo)值怎么樣的事實(shí)。事實(shí)表的每一條數(shù)據(jù)都是幾條維度表的數(shù)據(jù)和指標(biāo)值交匯而得到的示例：b.雪花模型雪花模型，在星型模型的基礎(chǔ)上。武漢城市數(shù)據(jù)可行性報(bào)告

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，成績讓我們喜悅，但不會讓我們止步，殘酷的市場磨煉了我們堅(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，我們不會因?yàn)槿〉昧艘稽c(diǎn)點(diǎn)成績而沾沾自喜，相反的是面對競爭越來越激烈的市場氛圍，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！