大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘市場機會和細(xì)分市場,然后對每個群體量體裁衣般的采取獨特的行動。獲得好的產(chǎn)品概念和創(chuàng)意,關(guān)鍵在于我們到底如何去搜集消費者相關(guān)的信息,如何獲得趨勢,挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產(chǎn)品概念。用創(chuàng)新的方法解構(gòu)消費者的生活方式,剖析消費者的生活密碼,才能讓吻合消費者未來生活方式的產(chǎn)品研發(fā)不再成為問題,如果你了解了消費者的密碼,就知道其潛藏在背后的真正需求。大數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)新客戶群體、確定極好供應(yīng)商、創(chuàng)新產(chǎn)品、理解銷售季節(jié)性等問題的極好方法。數(shù)據(jù)(英語:data),是指未經(jīng)過處理的原始記錄。大邑城市數(shù)據(jù)分析
NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對SQL更簡單而精確。[]數(shù)據(jù)庫規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會面對同時需要對一個或者多個數(shù)據(jù)實體(包括數(shù)組、列表和嵌套數(shù)據(jù))進(jìn)行操作,這樣在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,一個數(shù)據(jù)實體一般首先要分割成多個部分,然后再對分割的部分進(jìn)行規(guī)范化,規(guī)范化以后再分別存入到多張關(guān)系型數(shù)據(jù)表中,這是一個復(fù)雜的過程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展,相當(dāng)多的軟件開發(fā)平臺都提供一些簡單的解決方法,例如,可以利用ORM層(也就是對象關(guān)系映射)來將數(shù)據(jù)庫中對象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中去以及進(jìn)行不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫則沒有這方面的問題,它不需要規(guī)范化數(shù)據(jù),它通常是在一個單獨的存儲單元中存入一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)實體。[]數(shù)據(jù)庫事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫強調(diào)ACID規(guī)則(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性。Isolation)、持久性(Durability)),可以滿足對事務(wù)性要求較高或者需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢的數(shù)據(jù)操作,而且可以充分滿足數(shù)據(jù)庫操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求。并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分強調(diào)數(shù)據(jù)的強一致性,對于事務(wù)的操作有很好的支持。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。錦江區(qū)大數(shù)據(jù)價格地圖、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。
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,大數(shù)據(jù)的概念突然變得十分時髦,人人皆可談大數(shù)據(jù)。然而,和這種現(xiàn)象相矛盾的是,很多人事實上并不了解大數(shù)據(jù),甚至只是簡單的將其理解成龐大的數(shù)據(jù)、浩瀚的數(shù)據(jù)海。然而,大數(shù)據(jù)并不是如此簡單。比如物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生,首先它本身就是一個很大的產(chǎn)業(yè),它既能夠推動計算機產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,又能推動通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,這個網(wǎng)需要把消息進(jìn)行傳播,又能推動傳感器產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,傳感器要發(fā)展的好還會推動新材料的發(fā)展,然后它還會推動數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展,我們就講,過去講的我們要建成數(shù)據(jù)庫,今后數(shù)據(jù)庫不很了,可能要建成數(shù)據(jù)海。
從2000年開始接觸數(shù)據(jù)倉庫,大約08年開始進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。很多從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)同學(xué)是否有感覺:非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺所面向用戶群體是不同的。那么,這兩類的數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)、使用用戶又有變化?數(shù)據(jù)模型設(shè)計又有什么不同呢?我們先從兩張圖來看用戶群體的區(qū)別。用戶群體之非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶企業(yè)的boss、運營的需求主要是依賴于報表、商業(yè)智能團(tuán)隊的數(shù)據(jù)分析師去各種分析與挖掘探索;支撐這些人是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)化生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源。用戶群體之互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中員工年齡比非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的要年輕、受教育程度、對計算機的焦慮程度明顯比傳統(tǒng)企業(yè)要低、還偶遇其它各方面的緣故,導(dǎo)致了數(shù)據(jù)平臺所面對用戶群體與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有所差異化;互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺的使用與建設(shè)方是來自各方面的人,數(shù)據(jù)平臺又是技術(shù)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品推進(jìn)建設(shè)的。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。原有的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)與模型架構(gòu)師的職能也從建設(shè)平臺轉(zhuǎn)為服務(wù)與咨詢。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化。數(shù)據(jù)本身沒有意義,數(shù)據(jù)只有對實體行為產(chǎn)生影響時才成為信息。
也就是存在我們的數(shù)據(jù)庫表格中的數(shù)據(jù)。針對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),比如文本、語音、視頻、圖像等等,這是大數(shù)據(jù)要經(jīng)常面對的事情。,“價值密度低”,這個概念有點抽象,怎么去理解呢,大數(shù)據(jù)是一個海量的數(shù)據(jù),在大海中撈針,這針就是我們的寶藏。但我們把這個針經(jīng)過一系列的分析處理確定是在某一平方米的水域,那么這個密度就會高很多了,在這一塊區(qū)域去撈針就容易獲得成功多了。以上,就是我對什么是大數(shù)據(jù)的通俗理解。第二部分:大數(shù)據(jù)平臺(注:本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價值變現(xiàn)”中的“大數(shù)據(jù)平臺”章節(jié)的分享整理而成)大數(shù)據(jù)有非常大的價值,不管是從幫助企業(yè)創(chuàng)造營收還是從提高效率、節(jié)省企業(yè)成本角度。大數(shù)據(jù)要是做好了,將會是一個企業(yè)增長的發(fā)動機,推動業(yè)務(wù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展。要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值,真正讓大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造貢獻(xiàn),首先必須要積累有大數(shù)據(jù),把日常的業(yè)務(wù)和用戶行為數(shù)據(jù)收集起來。有些數(shù)據(jù)是可再生資源,但更多的數(shù)據(jù)是不可再生資源,這就需要我們搭建一個平臺負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、規(guī)整、運算、存儲、應(yīng)用、展現(xiàn)等,有了這樣一個大數(shù)據(jù)平臺,我們才能做好數(shù)據(jù)的積累,從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是企業(yè)的資產(chǎn),好的數(shù)據(jù)是企業(yè)的質(zhì)量資產(chǎn)。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動是什么?大邑城市數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)整合的智能處理方面,進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。大邑城市數(shù)據(jù)分析
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(jìn)。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(dá)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(dá)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(jìn)行處理并進(jìn)行適當(dāng)?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(jìn)步。 大邑城市數(shù)據(jù)分析
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