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(guān)鍵要素，未來新話題主題會討論這些），這個既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設(shè)計所關(guān)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(wù)并結(jié)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(biāo)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(gòu)較為復(fù)雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)不管是在哪個行業(yè)，是令人的問題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)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(jī)會在闡述）。大家來看一張較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建設(shè)過程的導(dǎo)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(dǎo)圖，對現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進(jìn)行了描述，通過數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關(guān)系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價格

    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。邛崍商務(wù)數(shù)據(jù)價格數(shù)據(jù)不僅成為企業(yè)的新石油，更是價值的新來源。

    而缺點是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴(kuò)展性強(qiáng)。而缺點是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴(yán)格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點可以方便的利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法進(jìn)行計算。而缺點是要想得到結(jié)果必須進(jìn)行整個圖的計算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時，圖形數(shù)據(jù)庫很難使用。[]數(shù)據(jù)庫NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫存儲方式傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進(jìn)行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)不適合這樣的表格存儲方式，通常以數(shù)據(jù)集的方式，大量的數(shù)據(jù)集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結(jié)構(gòu)或者文檔。[]數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫按照結(jié)構(gòu)化的方法存儲數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結(jié)構(gòu)），再根據(jù)表的結(jié)構(gòu)存入數(shù)據(jù)，這樣做的好處就是由于數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容在存入數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)定義好了，所以整個數(shù)據(jù)表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數(shù)據(jù)后。

如今數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長，已進(jìn)入數(shù)據(jù)‘狂潮’時代，過去3年的數(shù)據(jù)量超過此前400年的數(shù)據(jù)總量。但是，高容量的數(shù)據(jù)要能夠具體應(yīng)用在各個行業(yè)才能算是有價值。”國雙科技首席執(zhí)行官祁國晟認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有高容量、多元化、持續(xù)性和高價值4個明顯特征。目前，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量正在迅速增長，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具已經(jīng)無法處理這些數(shù)據(jù)。在硬件發(fā)展有限的條件下，通過軟件技術(shù)的提升來處理不斷增長的數(shù)據(jù)量，對數(shù)據(jù)利用率的提升以及各行業(yè)的發(fā)展起著重要的推動作用。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。

    這個數(shù)據(jù)倉庫平臺計劃三年的時間構(gòu)建完畢，第一階段計劃構(gòu)建統(tǒng)統(tǒng)一生性周期視圖、客戶統(tǒng)一視圖的數(shù)據(jù)，完成對數(shù)據(jù)質(zhì)量的摸底與部分實施為業(yè)務(wù)分析與信息共享提供基礎(chǔ)平臺。第二階段是完成主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成與視圖統(tǒng)一，初步實現(xiàn)企業(yè)績效管理。第三階段完善企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一。這個是國內(nèi)某銀行的一套數(shù)據(jù)集市，這是一個典型數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)模式、面向客戶經(jīng)理部門的考慮分析。數(shù)據(jù)倉庫混合性架構(gòu)(Cif)這是太平洋保險的數(shù)據(jù)平臺，目前為止我認(rèn)識的很多人都在該項目中呆過，當(dāng)然是保險類的項目?；剡^頭來看該平臺架構(gòu)顯然是一個混合型的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)。它有混合數(shù)據(jù)倉庫的經(jīng)典結(jié)構(gòu)，每一個層次功能定義的非常明確。新一代架構(gòu)OPDM操作型數(shù)據(jù)集市(倉庫)OPDM大約是在2011年提出來的，嚴(yán)格上來說，OPDM操作型數(shù)據(jù)集市（倉庫）是實時數(shù)據(jù)倉庫的一種，他更多的是面向操作型數(shù)據(jù)而非歷史數(shù)據(jù)查詢與分析。數(shù)據(jù)模型”數(shù)據(jù)模型“這個詞只要是跟數(shù)據(jù)沾邊就會出現(xiàn)的一個詞。在構(gòu)建過程中，有一個角色理解業(yè)務(wù)并探索分散在各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)，并通過某條業(yè)務(wù)主線把這些分散在各角落的數(shù)據(jù)串聯(lián)并存儲同時讓業(yè)務(wù)使用，在設(shè)計時苦逼的地方除了考慮業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要素外?！按髷?shù)據(jù)”指的是什么呢？湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價格

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)則生動具體表達(dá)出信息。湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價格

    部分：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么特征（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價值變現(xiàn)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成）對于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內(nèi)人士，在這高度信息化的社會里面，都會有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個概念。小到一個店家，大到一個國家，都在講大數(shù)據(jù)。不過，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實，故名思議，大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上，可數(shù)據(jù)是一個比較抽象的東西，我們該怎么去描述數(shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。我們應(yīng)該怎么去理解這句話呢，首先，我們知道，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，我們對數(shù)據(jù)的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，處理T級別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫的極限，面對PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數(shù)據(jù)量呢，也不是，早在20世紀(jì)80年代，未來學(xué)家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價格

成都達(dá)智咨詢股份有限公司依托可靠的品質(zhì)，旗下品牌達(dá)智咨詢,達(dá)智方輿,達(dá)智品諾,達(dá)智智業(yè)以高質(zhì)量的服務(wù)獲得廣大受眾的青睞。業(yè)務(wù)涵蓋了數(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)等諸多領(lǐng)域，尤其數(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)中具有強(qiáng)勁優(yōu)勢，完成了一大批具特色和時代特征的商務(wù)服務(wù)項目；同時在設(shè)計原創(chuàng)、科技創(chuàng)新、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面推動行業(yè)發(fā)展。我們強(qiáng)化內(nèi)部資源整合與業(yè)務(wù)協(xié)同，致力于數(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)等實現(xiàn)一體化，建立了成熟的數(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)運營及風(fēng)險管理體系，累積了豐富的商務(wù)服務(wù)行業(yè)管理經(jīng)驗，擁有一大批專業(yè)人才。成都達(dá)智咨詢股份有限公司業(yè)務(wù)范圍涉及商務(wù)信息咨詢;市場調(diào)查研究預(yù)測;企業(yè)管理咨詢;企業(yè)策劃咨詢、營銷咨詢、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易咨詢;會議服務(wù);計算機(jī)技術(shù)的開發(fā)、轉(zhuǎn)讓、咨詢、服務(wù);數(shù)據(jù)處理、分析及咨詢服務(wù);應(yīng)用軟件服務(wù);質(zhì)檢技術(shù)服務(wù);公共關(guān)系服務(wù);互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù);地理信息加工處理、測繪服務(wù);廣告設(shè)計、制作、代理、發(fā)布。等多個環(huán)節(jié)，在國內(nèi)商務(wù)服務(wù)行業(yè)擁有綜合優(yōu)勢。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)等領(lǐng)域完成了眾多可靠項目。