并且一旦操作有誤或者有需要，可以馬上回滾事務(wù)。而NoSQL數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)BASE原則（基本可用（BasicallyAvailble）、軟狀態(tài)（Soft-state）、終一致性（EventualConsistency）），它減少了對數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性支持，從而獲得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性達(dá)到了高可靠性和高性能，終達(dá)到了數(shù)據(jù)的終一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫雖然對于事務(wù)操作也可以使用，但由于它是一種基于節(jié)點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)庫，對于事務(wù)的操作不能很好的支持，也很難滿足其全部的需求，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫的性能和優(yōu)點(diǎn)更多的體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展方面。[]數(shù)據(jù)庫讀寫性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性，并為此降低讀寫性能付出了巨大的代價(jià)，雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的可靠性很不錯(cuò)，但一旦面對海量數(shù)據(jù)的處理的時(shí)候效率就會(huì)變得很差，特別是遇到高并發(fā)讀寫的時(shí)候性能就會(huì)下降的非常厲害。而NoSQL數(shù)據(jù)庫相對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢比較大的恰恰是應(yīng)對大數(shù)據(jù)方面，也就是對于大量的每天都產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠高性能的讀寫，這是因?yàn)镹oSQL數(shù)據(jù)庫是按key-value類型進(jìn)行存儲(chǔ)的，以數(shù)據(jù)集的方式存儲(chǔ)的，因此無論是擴(kuò)展還是讀寫都非常容易，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫不需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫繁瑣的解析。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)是什么？都江堰城市數(shù)據(jù)解決方案

    逐漸忽略了數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)注度，數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)角色逐漸被弱化）。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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。原有ETL中部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能逐漸前置化，放到業(yè)務(wù)系統(tǒng)端進(jìn)行（備注：部分原有在ETL階段需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化一些過程前置在業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段進(jìn)行，比如Log日志。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的日志標(biāo)準(zhǔn)化。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)隨著數(shù)據(jù)更加逐漸被重視，分析師、數(shù)據(jù)開發(fā)在面對大量的數(shù)據(jù)需求、海量的臨時(shí)需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當(dāng)時(shí)的狀態(tài)傳統(tǒng)的各類的Report、Olap工具都無法滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)個(gè)性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€(gè)面向終用戶自助式、半自助的產(chǎn)品來滿足快速獲取數(shù)據(jù)&分析的結(jié)果，當(dāng)總結(jié)出的指標(biāo)、分析方法（模型）、使用流程與工具有機(jī)的結(jié)合在一起時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品就誕生了（備注：當(dāng)時(shí)為了設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品曾經(jīng)閱讀了某個(gè)部門的2000多個(gè)臨時(shí)需求與相關(guān)SQL）。數(shù)據(jù)產(chǎn)品按照面向的功能與業(yè)務(wù)可以劃分為面向平臺(tái)級(jí)別的工具型產(chǎn)品、面向用戶端的業(yè)務(wù)級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。按照用戶分類可以分為面向內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)產(chǎn)品，面向外部用戶個(gè)人數(shù)據(jù)產(chǎn)品、商戶（企業(yè)）數(shù)據(jù)產(chǎn)品。錦江區(qū)大數(shù)據(jù)海小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別是什么？

    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。

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當(dāng)下，有多少企業(yè)還會(huì)要求員工像士兵一樣無條件服從上級(jí)的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔(dān)管理下屬和傳遞信息的職責(zé)？還在禁止員工之間談?wù)撔匠甑刃畔?？《華爾街日報(bào)》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經(jīng)過時(shí)了，嚴(yán)格控制，內(nèi)部猜測和小道消息無疑更會(huì)降低企業(yè)效率。一個(gè)管理學(xué)者曾經(jīng)將企業(yè)內(nèi)部關(guān)系比喻為成本和消耗中心，如果內(nèi)部都難以協(xié)作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現(xiàn)今瞬息萬變的市場和競爭環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號(hào)、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

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(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)的方式使客戶對數(shù)據(jù)的使用與管理更加便捷。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。錦江區(qū)大數(shù)據(jù)海

數(shù)據(jù)是指對客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)。都江堰城市數(shù)據(jù)解決方案

    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(tái)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(tái)所面向用戶群體是不同的。那么，這兩類的數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)、使用用戶又有變化？數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)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(tái)用戶企業(yè)的boss、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)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(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)框架與工具實(shí)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(tái)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(jì)算機(jī)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(tái)所面對用戶群體與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)有所差異化；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的使用與建設(shè)方是來自各方面的人，數(shù)據(jù)平臺(tái)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(tái)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(tái)轉(zhuǎn)為服務(wù)與咨詢。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化。都江堰城市數(shù)據(jù)解決方案

成都達(dá)智咨詢股份有限公司成立于1999-01-07年，在此之前我們已在數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)行業(yè)中有了多年的生產(chǎn)和服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，深受經(jīng)銷商和客戶的好評。我們從一個(gè)名不見經(jīng)傳的小公司，慢慢的適應(yīng)了市場的需求，得到了越來越多的客戶認(rèn)可。公司業(yè)務(wù)不斷豐富，主要經(jīng)營的業(yè)務(wù)包括：{主營產(chǎn)品或行業(yè)}等多系列產(chǎn)品和服務(wù)。可以根據(jù)客戶需求開發(fā)出多種不同功能的產(chǎn)品，深受客戶的好評。公司會(huì)針對不同客戶的要求，不斷研發(fā)和開發(fā)適合市場需求、客戶需求的產(chǎn)品。公司產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域廣，實(shí)用性強(qiáng)，得到數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)客戶支持和信**智咨詢,達(dá)智方輿,達(dá)智品諾,達(dá)智智業(yè)秉承著誠信服務(wù)、產(chǎn)品求新的經(jīng)營原則，對于員工素質(zhì)有嚴(yán)格的把控和要求，為數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)行業(yè)用戶提供完善的售前和售后服務(wù)。