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。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)下，個(gè)人信息的應(yīng)用已經(jīng)由商業(yè)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。武漢購物中心數(shù)據(jù)海

    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(huì)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(huì)很大。c.星座模型星座模型，是對(duì)星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個(gè)星型模型為一個(gè)實(shí)體，又有多個(gè)是實(shí)體，實(shí)體間又共用維表(這個(gè)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(jí)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(jì)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(duì)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(shí)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(huì)孵化出強(qiáng)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(shí)代必不可少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)。成華區(qū)市場數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。

數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置，隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也會(huì)逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集和的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。而數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過進(jìn)行數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果，將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域。未來大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，與數(shù)據(jù)分析技是密切相關(guān)的

    大數(shù)據(jù)開啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動(dòng)采集信息的過程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類?！按髷?shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計(jì)算領(lǐng)域發(fā)端，之后逐漸延伸到科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域。

    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)。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)是什么？新津區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

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。武漢購物中心數(shù)據(jù)海

    普遍采用實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時(shí)俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報(bào)告的頻率不需要達(dá)到分鐘級(jí)別的場合，而對(duì)于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達(dá)不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間往往以小時(shí)或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點(diǎn)不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，因而對(duì)數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實(shí)時(shí)性。如在線個(gè)性化推薦、實(shí)時(shí)路況信息等數(shù)據(jù)處理時(shí)間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場合，人們需要及時(shí)對(duì)獲取的信息進(jìn)行處理并進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來的發(fā)展過程中，實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式將會(huì)成為主流，不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。 武漢購物中心數(shù)據(jù)海

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