備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個(gè)討論范圍）。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級(jí)學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話題，而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點(diǎn)又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF（企業(yè)級(jí)統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險(xiǎn)行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動(dòng)通用模型等)，鎖涉及到術(shù)語”擴(kuò)展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法，數(shù)據(jù)模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導(dǎo)致模型設(shè)計(jì)方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的，以后有機(jī)會(huì)再交流?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人，從非互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是面對(duì)的數(shù)據(jù)源類型忽然多了起來，在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對(duì)的是結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，基本來自excel、表格、DB系統(tǒng)等，在數(shù)據(jù)的處理技術(shù)上與架構(gòu)上是非常容易總結(jié)的，但是在互聯(lián)網(wǎng)因?yàn)闃I(yè)務(wù)獨(dú)特性導(dǎo)致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化，網(wǎng)站點(diǎn)擊日志、視頻、音頻、圖片數(shù)據(jù)等很多非結(jié)構(gòu)化快速產(chǎn)生與保存，在這樣的數(shù)據(jù)源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)來處理當(dāng)然是有些力不從心了（備注：IBM的科學(xué)家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長報(bào)告基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)的4V特性大數(shù)據(jù)4v特性網(wǎng)上概念很多大家可以問度娘）。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。都江堰市場數(shù)據(jù)洞察

    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(shí)間內(nèi)達(dá)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(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)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(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。其實(shí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)概念，你不能定義為大，或者多，或者復(fù)雜。在不同行業(yè)，不同技術(shù)背景的情況下，對(duì)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(gè)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(dāng)你有了這些屬性，把他們總結(jié)到一起的時(shí)候，那就是你理解的大數(shù)據(jù)，就像當(dāng)初有人和你說什么是CPU一個(gè)道理，從懵懂到理解，需要實(shí)踐中的積累。，大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展到如今的一個(gè)產(chǎn)物，它也會(huì)過時(shí)，當(dāng)下人們談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)基本屬性包括：全量，大，多樣性，低價(jià)值密度等！對(duì)于決策者來說，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)是大數(shù)據(jù)比較大的價(jià)值；對(duì)于技術(shù)人員來說。雙流區(qū)大數(shù)據(jù)洞察數(shù)據(jù)描述事物的符號(hào)記錄，是可定義為意義的實(shí)體，涉及事物的存在形式。

    NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對(duì)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(jì)開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會(huì)面對(duì)同時(shí)需要對(duì)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)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(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個(gè)部分，然后再對(duì)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(gè)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(tái)都提供一些簡單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對(duì)象關(guān)系映射）來將數(shù)據(jù)庫中對(duì)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(duì)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(gè)單獨(dú)的存儲(chǔ)單元中存入一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)實(shí)體。[]數(shù)據(jù)庫事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫強(qiáng)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(duì)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(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，對(duì)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。

    由于近50%的企業(yè)正在向云遷移，數(shù)據(jù)可用和保護(hù)已成為當(dāng)前企業(yè)為關(guān)切的問題。數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的命脈，而停機(jī)將給任何規(guī)模的企業(yè)帶來滅頂之災(zāi)。由于可能無法訪問數(shù)據(jù)，企業(yè)希望通過多云獲得便攜性、安全性和加密能力等優(yōu)勢，從而保持敏捷性。今年上半年，全球發(fā)生了失去數(shù)據(jù)訪問權(quán)的網(wǎng)絡(luò)安全事件。據(jù)估計(jì)，“WannaCry”勒索軟件在前4天就造成了10億美元的損失。到2017年末，全球惡意軟件預(yù)計(jì)造成的損失將超過50億美元。這一損失十分驚人，但不要誤以為只有經(jīng)濟(jì)損失。業(yè)務(wù)中斷、不可挽回的品牌聲譽(yù)損失、失去客戶信任等都會(huì)給沒有準(zhǔn)備的企業(yè)留下痛苦的回憶，甚至?xí)勾笮推髽I(yè)崩潰。不要天真地以為這種事情只會(huì)發(fā)生在他們的身上。此類威脅就像是給任何環(huán)境的數(shù)據(jù)安全敲響了警鐘，包括位于云上或本地的數(shù)據(jù)。如果您能夠在任何地點(diǎn)訪問您的數(shù)據(jù)，那么這種可用性本身就是一種安全。我們了解客戶從敏捷性到安全性的各種關(guān)切。如果您使用Commvault數(shù)據(jù)管理平臺(tái)V11ServicePack8，的服務(wù)包中所包含的增強(qiáng)功能能夠應(yīng)對(duì)目前企業(yè)在云方面所面臨的重要的挑戰(zhàn)。此外，的服務(wù)包還作出了若干改進(jìn)。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。

所謂‘小數(shù)據(jù)’，并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，而是通過海量數(shù)據(jù)分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據(jù)，讓其真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。”日前，在線業(yè)務(wù)優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)提供商國雙科技揭幕成立“國雙數(shù)據(jù)中心”，該公司高級(jí)副總裁續(xù)揚(yáng)向記者表示，數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策運(yùn)營越來越重要，大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是單純意義上的大數(shù)據(jù)，而是通過海量數(shù)據(jù)挖掘用戶特征獲取的有價(jià)值的“小數(shù)據(jù)”，進(jìn)而使企業(yè)獲取有價(jià)值的用戶信息，科學(xué)地分析用戶行為，幫助企業(yè)明確品牌定位、優(yōu)化營銷策略。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。錦江區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研分析

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。都江堰市場數(shù)據(jù)洞察

    也就是存在我們的數(shù)據(jù)庫表格中的數(shù)據(jù)。針對(duì)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(duì)的事情。，“價(jià)值密度低”，這個(gè)概念有點(diǎn)抽象，怎么去理解呢，大數(shù)據(jù)是一個(gè)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(gè)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(gè)密度就會(huì)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(duì)什么是大數(shù)據(jù)的通俗理解。第二部分：大數(shù)據(jù)平臺(tái)（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“大數(shù)據(jù)平臺(tái)”章節(jié)的分享整理而成）大數(shù)據(jù)有非常大的價(jià)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(huì)是一個(gè)企業(yè)增長的發(fā)動(dòng)機(jī)，推動(dòng)業(yè)務(wù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)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(gè)平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、規(guī)整、運(yùn)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用、展現(xiàn)等，有了這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，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)。都江堰市場數(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(yàn)，在發(fā)展過程中不斷完善自己，要求自己，不斷創(chuàng)新，時(shí)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(píng)價(jià)，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(píng)價(jià)對(duì)我們而言是比較好的前進(jìn)動(dòng)力，也促使我們?cè)谝院蟮牡缆飞媳３謯^發(fā)圖強(qiáng)、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(gè)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(jià)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！