數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個人計算機兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個全新的時代。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)整合的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。湖北城市數(shù)據(jù)策略咨詢

    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。大邑商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)策略咨詢信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。

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。

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)移動、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)、載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，是形與質(zhì)的關(guān)系。

    只不過當(dāng)時由于數(shù)據(jù)處理能力有限，所以大數(shù)據(jù)一直沒有被提起來，直到2005年，Hadoop項目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個使對結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實的平臺。從這個時候開始，“大數(shù)據(jù)”才逐步成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個上，我們可以看出，技術(shù)的發(fā)展不僅在改變?nèi)藗兊纳睿浔旧硪苍谕七M(jìn)著更高級的技術(shù)的誕生。話說回來，“大數(shù)據(jù)”是不是只是一種規(guī)模大的數(shù)據(jù)就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說說海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，前面說到處理PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量，正是大數(shù)據(jù)優(yōu)勢所在，處理數(shù)據(jù)量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數(shù)據(jù)時代，將會是一個常態(tài)，這是一個什么概念呢，一部高清電影約4g,一個PB=1024*1024g，大數(shù)據(jù)瞬時處理1PB的數(shù)據(jù)量，就相當(dāng)于瞬時處理26萬部的高清電影的量。其次，說到“快速的數(shù)據(jù)流傳”，怎么說呢，所有數(shù)據(jù)都有時效的，商業(yè)業(yè)務(wù)決策也是有時效的，如果不快速處理，得到結(jié)果來，那么就很可能會失去商機，所以，我們也在一直強調(diào)利用大數(shù)據(jù)做實時分析。再次，“多樣的數(shù)據(jù)類型”又是什么呢，在大數(shù)據(jù)走進(jìn)大眾之前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具，往往處理的是標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、形成速度快、類型多樣以及價值性低，通常將其稱之為“大數(shù)據(jù)”。重慶大數(shù)據(jù)智能營銷

數(shù)據(jù)（英語：data），是指未經(jīng)過處理的原始記錄。湖北城市數(shù)據(jù)策略咨詢

    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。移動互聯(lián)網(wǎng)的日志標(biāo)準(zhǔn)化?；ヂ?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、海量的臨時需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當(dāng)時的狀態(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)個性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€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的結(jié)合在一起時數(shù)據(jù)產(chǎn)品就誕生了（備注：當(dāng)時為了設(shè)計一個數(shù)據(jù)產(chǎn)品曾經(jīng)閱讀了某個部門的2000多個臨時需求與相關(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級別的工具型產(chǎn)品、面向用戶端的業(yè)務(wù)級數(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，面向外部用戶個人數(shù)據(jù)產(chǎn)品、商戶（企業(yè)）數(shù)據(jù)產(chǎn)品。湖北城市數(shù)據(jù)策略咨詢

成都達(dá)智咨詢股份有限公司在數(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)一直在同行業(yè)中處于較強地位，無論是產(chǎn)品還是服務(wù)，其高水平的能力始終貫穿于其中。達(dá)智咨詢是我國商務(wù)服務(wù)技術(shù)的研究和標(biāo)準(zhǔn)制定的重要參與者和貢獻(xiàn)者。公司承擔(dān)并建設(shè)完成商務(wù)服務(wù)多項重點項目，取得了明顯的社會和經(jīng)濟(jì)效益。產(chǎn)品已銷往多個國家和地區(qū)，被國內(nèi)外眾多企業(yè)和客戶所認(rèn)可。