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(jià)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(duì)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(huì)里面，都會(huì)有意無(wú)意的聽(tīng)說(shuō)過(guò)大數(shù)據(jù)這么一個(gè)概念。小到一個(gè)店家，大到一個(gè)國(guó)家，都在講大數(shù)據(jù)。不過(guò)，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實(shí)，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(gè)比較抽象的東西，我們?cè)撛趺慈ッ枋鰯?shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對(duì)“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。我們應(yīng)該怎么去理解這句話(huà)呢，首先，我們知道，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，我們對(duì)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(kù)，處理T級(jí)別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫(kù)的極限，面對(duì)PB/EB/ZB級(jí)的數(shù)據(jù)量那就更無(wú)能為力了。那是不是以前就沒(méi)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(lái)學(xué)家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱(chēng)作“第三次浪潮的華彩樂(lè)章”。數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類(lèi)型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱(chēng)之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)挖掘出來(lái)，為人類(lèi)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，極大提高整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度雙流區(qū)城市數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)數(shù)據(jù)是對(duì)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(hào)或這些物理符號(hào)的組合。

    NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)單而精確。[]數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中開(kāi)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(kù)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(guò)程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)多的軟件開(kāi)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(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中去以及進(jìn)行不同類(lèi)型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)則沒(méi)有這方面的問(wèn)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(kù)事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(mǎn)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(xún)的數(shù)據(jù)操作，而且可以充分滿(mǎn)足數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。

    DELETE對(duì)應(yīng)了我們常用的增刪改查四種操作。[]關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如學(xué)生成績(jī)、地址等，這樣的數(shù)據(jù)一般情況下需要使用結(jié)構(gòu)化的查詢(xún)，例如join，這樣的情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)比NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)性能更優(yōu)，而且精確度更高。由于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的規(guī)模不算太大，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)通常也是可預(yù)期的，所以針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)十分注意數(shù)據(jù)操作的事務(wù)性、一致性，如果對(duì)這方面的要求關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)疑可以很好的滿(mǎn)足。[]數(shù)據(jù)庫(kù)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）隨著近些年技術(shù)方向的不斷拓展，大量的NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)如MongoDB、Redis、Memcache出于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)、避免冗余、影響性能的表連接、摒棄復(fù)雜分布式的目的被設(shè)計(jì)。[]指的是分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與CAP理論、一致性哈希算法有密切關(guān)系。所謂CAP理論。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能滿(mǎn)足可用性、一致性與分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)要求，一次性滿(mǎn)足兩種要求是該系統(tǒng)的上限。而一致性哈希算則指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)用過(guò)程中，為滿(mǎn)足工作需求而在通常情況下產(chǎn)生的一種數(shù)據(jù)算法，該算法能有效解決工作方面的諸多問(wèn)題但也存在弊端。數(shù)據(jù)庫(kù)就像是按行列順序排列的很科學(xué)的數(shù)據(jù)整合。

大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘市場(chǎng)機(jī)會(huì)和細(xì)分市場(chǎng)，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。獲得好的產(chǎn)品概念和創(chuàng)意，關(guān)鍵在于我們到底如何去搜集消費(fèi)者相關(guān)的信息，如何獲得趨勢(shì)，挖掘出人們頭腦中未來(lái)會(huì)可能消費(fèi)的產(chǎn)品概念。用創(chuàng)新的方法解構(gòu)消費(fèi)者的生活方式，剖析消費(fèi)者的生活密碼，才能讓吻合消費(fèi)者未來(lái)生活方式的產(chǎn)品研發(fā)不再成為問(wèn)題，如果你了解了消費(fèi)者的密碼，就知道其潛藏在背后的真正需求。大數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)新客戶(hù)群體、確定極好供應(yīng)商、創(chuàng)新產(chǎn)品、理解銷(xiāo)售季節(jié)性等問(wèn)題的極好方法。數(shù)據(jù)它是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)。雙流區(qū)城市數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)

數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析

隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化進(jìn)程的不斷加快，服務(wù)者價(jià)值的作用和意義就更為聚焦和凸顯，尤其是在銷(xiāo)售產(chǎn)業(yè)浪潮下，面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)紅利落后的窘?jīng)r，新科技新數(shù)字所引導(dǎo)的或許是一場(chǎng)新型價(jià)值改變。隨著技術(shù)本身的變化，雖然大數(shù)據(jù)點(diǎn)名率很高，但是很多行業(yè)在線上化、數(shù)據(jù)化、流程化都沒(méi)有完成，而在這一方面，整個(gè)產(chǎn)業(yè)的提升空間還是很大，如何利用數(shù)字化去落實(shí)服務(wù)型就值得思考了。探索培育專(zhuān)業(yè)化經(jīng)營(yíng)管理主體。發(fā)展商務(wù)信息咨詢(xún);市場(chǎng)調(diào)查研究預(yù)測(cè);企業(yè)管理咨詢(xún);企業(yè)策劃咨詢(xún)、營(yíng)銷(xiāo)咨詢(xún)、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易咨詢(xún);會(huì)議服務(wù);計(jì)算機(jī)技術(shù)的開(kāi)發(fā)、轉(zhuǎn)讓、咨詢(xún)、服務(wù);數(shù)據(jù)處理、分析及咨詢(xún)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(cè)繪服務(wù);廣告設(shè)計(jì)、制作、代理、發(fā)布。要結(jié)合實(shí)際給予規(guī)劃引導(dǎo)、場(chǎng)地設(shè)施、交通安全保證等方面支持，并且對(duì)有條件的地方可加大進(jìn)入，打造更大化的消費(fèi)場(chǎng)景和集聚區(qū)，完善區(qū)域化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。不少行業(yè)在為提升服務(wù)型價(jià)值的布局上，采取了專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)和技術(shù)平臺(tái)并駕齊驅(qū)的方式。在這個(gè)維度產(chǎn)生交互和迭代，繼而改變產(chǎn)業(yè)的流程、場(chǎng)景，使之系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化。我認(rèn)為這是服務(wù)型進(jìn)化的重要方向。商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析

成都達(dá)智咨詢(xún)股份有限公司依托可靠的品質(zhì)，旗下品牌達(dá)智咨詢(xún),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(xún)，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(xún)，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)中具有強(qiáng)勁優(yōu)勢(shì)，完成了一大批具特色和時(shí)代特征的商務(wù)服務(wù)項(xiàng)目；同時(shí)在設(shè)計(jì)原創(chuàng)、科技創(chuàng)新、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。隨著我們的業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)展，從數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)等到眾多其他領(lǐng)域，已經(jīng)逐步成長(zhǎng)為一個(gè)獨(dú)特，且具有活力與創(chuàng)新的企業(yè)。公司坐落于成都市人民東路61號(hào)，業(yè)務(wù)覆蓋于全國(guó)多個(gè)省市和地區(qū)。持續(xù)多年業(yè)務(wù)創(chuàng)收，進(jìn)一步為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。