產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運營問題并確定運營的策略和方向，管理層可以通過數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運營狀況，從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)：通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運營的智能化，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)域有基于個性化推薦技術(shù)的精細(xì)營銷服務(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)對外變現(xiàn)：通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝，對外提供數(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、驗證、反服務(wù)，提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺服務(wù)，等等但在實踐中，我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價值分為兩個方面，一個方面是給企業(yè)創(chuàng)造營收，另一個方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下，請大家參考：除了上面我對數(shù)據(jù)價值的理解外，阿里前數(shù)據(jù)委員會車品覺老師從數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值出發(fā)，歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對數(shù)據(jù)價值的理解。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)實踐與職業(yè)生涯”并留言。數(shù)據(jù)是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號或這些物理符號的組合。西南地區(qū)政商數(shù)據(jù)洞察

    維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護(hù)成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個星型模型為一個實體，又有多個是實體，實體間又共用維表(這個是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，必不可少的就是制定數(shù)倉規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計規(guī)范，開發(fā)規(guī)范等。開發(fā)規(guī)范示例：開發(fā)語言，傳統(tǒng)數(shù)倉一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會孵化出強大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時代必不可少的一個重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)。大邑政商數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達(dá)其內(nèi)容，需要經(jīng)過解釋，數(shù)據(jù)和關(guān)于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。

    確定維度->確定事實進(jìn)行維度建模。常用的業(yè)務(wù)實體建模方法: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表，以事實表為中心，所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實表上，呈星型分布?？梢猿趼岳斫鉃槿绻眯切湍Ｐ驮O(shè)計數(shù)倉的表時。一個業(yè)務(wù)實體中多個表的關(guān)系是一對多，one(事實表)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事實的窗口，它里面的數(shù)據(jù)應(yīng)該是對事實的各個方面描述，比如時間維度表，它里面的數(shù)據(jù)就是一些日，周，月，季，年，日期等數(shù)據(jù)，維度表只能是事實表的一個分析角度。什么是事實表？事實表其實質(zhì)就是通過各種維度和一些指標(biāo)值得組合來確定一個事實的，比如通過時間維度，地域組織維度，指標(biāo)值可以去確定在某時某地的一些指標(biāo)值怎么樣的事實。事實表的每一條數(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。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)入數(shù)據(jù)資本時代。

    如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于面對的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲，它采用的是動態(tài)結(jié)構(gòu)，對于數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的改變非常的適應(yīng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫存儲規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲空間，把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進(jìn)行存儲，這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然，當(dāng)然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)表之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)管理會越來越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當(dāng)前的計算機硬件的發(fā)展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道）。但是由于基本上單個數(shù)據(jù)庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個整體，這對于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫擴展方式當(dāng)前社會和科學(xué)飛速發(fā)展，要支持日益增長的數(shù)據(jù)庫存儲需求當(dāng)然要求數(shù)據(jù)庫有良好的擴展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隨著云計算、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。蒲江大數(shù)據(jù)采集

近10年來，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。西南地區(qū)政商數(shù)據(jù)洞察

    如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進(jìn)行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注。《著云臺》的分析師團(tuán)隊認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理。西南地區(qū)政商數(shù)據(jù)洞察

成都達(dá)智咨詢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，在發(fā)展過程中不斷完善自己，要求自己，不斷創(chuàng)新，時刻準(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價，這些都源自于自身不努力和大家共同進(jìn)步的結(jié)果，這些評價對我們而言是比較好的前進(jìn)動力，也促使我們在以后的道路上保持奮發(fā)圖強、一往無前的進(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)智咨詢供應(yīng)和您一起攜手走向更好的未來，創(chuàng)造更有價值的產(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！