數(shù)據(jù)采集的四大步驟：1.明確數(shù)據(jù)需求：由于客戶所處行業(yè)不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數(shù)據(jù)的用途，確定客戶需求。根據(jù)客戶所需搜集的數(shù)據(jù)信息與客戶溝通之后，總結需要收集的字段。2.調(diào)研數(shù)據(jù)來源：根據(jù)客戶需求確定數(shù)據(jù)采集范圍。然后鎖定采集范圍和對采集的數(shù)據(jù)量進行預估。細化客戶需求，研究采集方向。3.確定用什么采集工具、軟件、代碼面對不同的網(wǎng)站我們只有選擇更加合適的組合才能使采集結果更加有效。4.確定存儲的方式：根據(jù)采集量的大小對數(shù)據(jù)儲存的方式進行劃分。比較小的數(shù)據(jù)，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)庫存儲；對于GB級別的數(shù)據(jù)，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數(shù)據(jù)存儲的方式使客戶對數(shù)據(jù)的使用與管理更加便捷。大數(shù)據(jù)提供了一種人類認識復雜系統(tǒng)的新思維和新手段。金牛區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案

    這類數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫在設計和數(shù)據(jù)結構有了很大的不同，它們更強調(diào)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和存儲大數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)庫一般被稱為NoSQL（NotonlySQL）數(shù)據(jù)庫。而傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫在一些傳統(tǒng)領域依然保持了強大的生命力。[]數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)編輯數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是為管理數(shù)據(jù)庫而設計的電腦軟件系統(tǒng)，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支持的數(shù)據(jù)庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據(jù)所支持的計算機類型來作分類，例如服務器群集、移動電話；或依據(jù)所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據(jù)性能沖量重點來作分類，例如比較大規(guī)模、比較高運行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支持多種查詢語言。[]數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成部分，主要完成對數(shù)據(jù)庫的操縱與管理功能，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫對象的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)的查詢、添加、修改與刪除操作和數(shù)據(jù)庫的用戶管理、權限管理等。它的安全直接關系到整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全，其防護手段主要有：使用正版數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)并及時安裝相關補丁。做好用戶賬戶管理。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)可行性報告數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析。

    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；對于技術人員來說。

    面向平臺級別有數(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年的平臺結構約2012-2013年的平臺結構階段三：用數(shù)據(jù)的一些角色（分析師、運營或產(chǎn)品）會自己參與到從數(shù)據(jù)整理、加工、分析階段。當數(shù)據(jù)平臺變?yōu)樽杂扇_放，使用數(shù)據(jù)的人也參與到數(shù)據(jù)的體系建設時，基本會因為不專業(yè)型，導致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、重復對分數(shù)據(jù)浪費存儲與資源、口徑多樣化等等原因。此時原有建設數(shù)據(jù)平臺的多個角色可能轉(zhuǎn)為對其它非專業(yè)做數(shù)據(jù)人員的培訓、咨詢與落地寫更加適合當前企業(yè)數(shù)據(jù)應用的一些方案等。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、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)培訓與使用咨詢。數(shù)據(jù)分析師直接參與到數(shù)據(jù)平臺過程、數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設中去。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結構化數(shù)據(jù)。在互聯(lián)網(wǎng)這個大數(shù)據(jù)浪潮下，2016年以后數(shù)據(jù)平臺是如何去建設？如何服務業(yè)務？企業(yè)的不同發(fā)展階段數(shù)據(jù)平臺該如何去建設的？這個大家是可以思考的。但是我相信互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是非常務實的，基本不會采用傳統(tǒng)企業(yè)的自上而下的建設方式，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務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)只有對實體行為產(chǎn)生影響時才成為信息。

    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)量提升的一個關鍵要素，未來新話題主題會討論這些），這個既要顧業(yè)務、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設計師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設計所關注的是企業(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表，通過模型的步驟，理解業(yè)務并結合數(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定義與架構較為復雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關不管是在哪個行業(yè)，是令人的問題，分業(yè)務域、技術域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，需要通過事前盤點、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機會在闡述）。大家來看一張較為嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)模型關系圖：數(shù)據(jù)模型是整個數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建設過程的導航圖。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)源指導圖，對現(xiàn)有業(yè)務與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進行了描述，通過數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。數(shù)據(jù)在計算機科學中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。金堂購物中心數(shù)據(jù)策略咨詢

從“數(shù)據(jù)”的字面意思看，數(shù)據(jù)包括“數(shù)字”和“依據(jù)”兩層含義。金牛區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案

    即工作完成質(zhì)量會隨著節(jié)點的變化而產(chǎn)生波動，當節(jié)點過多時，相關工作結果就無法那么準確。這一問題使整個系統(tǒng)的工作效率受到影響，導致整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯率提高，甚至會出現(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點的內(nèi)容遷移，產(chǎn)生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫技術還是具有非常明顯的應用優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)庫結構相對簡單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。[]NoSQL數(shù)據(jù)庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務多變的應用場景。[]對于非結構化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結構化數(shù)據(jù)一樣，進行精確查詢，而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫可以很好的滿足這一類數(shù)據(jù)的存儲。NoSQL數(shù)據(jù)庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高，但用它查詢結構化數(shù)據(jù)效果就比較差。[]目前NoSQL數(shù)據(jù)庫仍然沒有一個統(tǒng)一的標準，它現(xiàn)在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點能夠進行數(shù)據(jù)的快速查詢。金牛區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案

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