NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)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(jiǎn)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。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。青白江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)解決方案
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將它們加以匯總和理解并消化,以求比較大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立,但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能,并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測(cè)值,是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值進(jìn)行測(cè)度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別,但不區(qū)分順序的,是定類數(shù)據(jù),如性別、品牌等;定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別,但區(qū)分順序的,是定序數(shù)據(jù),如學(xué)歷、商品的質(zhì)量等級(jí)等。高新區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告數(shù)據(jù)的選擇、類型、數(shù)量、采集方法、詳細(xì)程度取決于系統(tǒng)應(yīng)用目標(biāo)、功能、管理與分析的要求。
比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從這用戶群體角度來說這非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶差異性是非常明顯,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)中很多理論與名詞都是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)傳遞過來的,本文將會(huì)分別闡述非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)區(qū)別。非互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代自從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展起來到現(xiàn)在,基本上可以分為五個(gè)時(shí)代、四種架構(gòu)約在1991年前的全企業(yè)集成1991年后的企業(yè)數(shù)據(jù)集成EDW時(shí)代1994年-1996年的數(shù)據(jù)集市1996-1997年左右的兩個(gè)架構(gòu)吵架1998年-2001年左右的合并年代數(shù)據(jù)倉庫代架構(gòu)(開發(fā)時(shí)間2001-2002年)海爾集團(tuán)的一個(gè)BI項(xiàng)目,架構(gòu)的ETL使用的是微軟的數(shù)據(jù)抽取加工工具DTS,老人使用過微軟的DTS知道有哪些弊端,后便給出了幾個(gè)DTS的截圖。功能:進(jìn)銷存分析、閉環(huán)控制分析、工貿(mào)分析等硬件環(huán)境:業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫:DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I數(shù)據(jù)庫服務(wù)器:4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服務(wù)器:2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI開發(fā)環(huán)境:VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000這是上海通用汽車的一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái),別看復(fù)雜,嚴(yán)格意義上來講這是一套EDW的架構(gòu)、在EDS數(shù)據(jù)倉庫中采用的是準(zhǔn)三范式的建模方式去構(gòu)建的、大約涉及到十幾種數(shù)據(jù)源,建模中按照某一條主線把數(shù)據(jù)都集成起來。
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(duì)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(jié)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(duì)采集的數(shù)據(jù)量進(jìn)行預(yù)估。細(xì)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(duì)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(jié)果更加有效。4.確定存儲(chǔ)的方式:根據(jù)采集量的大小對(duì)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的方式進(jìn)行劃分。比較小的數(shù)據(jù),一般使用excel表格存儲(chǔ);幾千萬的大型數(shù)據(jù),選擇數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ);對(duì)于GB級(jí)別的數(shù)據(jù),就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲(chǔ)和處理技術(shù)的方法才能做到較好的管理和計(jì)算。選擇正確數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式使客戶對(duì)數(shù)據(jù)的使用與管理更加便捷。一般而言,數(shù)據(jù)缺乏組織及分類,無法明確的表達(dá)事物的意義。
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(yíng)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。而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵,信息是加載于數(shù)據(jù)之上,對(duì)數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。武侯區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研
數(shù)據(jù)是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)。青白江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)解決方案
產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn),運(yùn)營(yíng)人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問題并確定運(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)狀況,從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策;b.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù):通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)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(gè)性化推薦技術(shù)的精細(xì)營(yíng)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(duì)外變現(xiàn):通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝,對(duì)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(yàn)證、反服務(wù),提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營(yíng)銷服務(wù),提供數(shù)據(jù)開放平臺(tái)服務(wù),等等但在實(shí)踐中,我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價(jià)值分為兩個(gè)方面,一個(gè)方面是給企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收,另一個(gè)方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下,請(qǐng)大家參考:除了上面我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解外,阿里前數(shù)據(jù)委員會(huì)車品覺老師從數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值出發(fā),歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價(jià)值,也有一定的道理,大家可以作為參考:以上就是我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)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(shí)踐與職業(yè)生涯”并留言。青白江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)解決方案
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