数据采集的四大步骤：1.明确数据需求：由于客户所处行业不同，诉求也就各不一样。所以首先必须明确客对于数据的用途，确定客户需求。根据客户所需搜集的数据信息与客户沟通之后，总结需要收集的字段。2.调研数据来源：根据客户需求确定数据采集范围。然后锁定采集范围和对采集的数据量进行预估。细化客户需求，研究采集方向。3.确定用什么采集工具、软件、代码面对不同的网站我们只有选择更加合适的组合才能使采集结果更加有效。4.确定存储的方式：根据采集量的大小对数据储存的方式进行划分。比较小的数据，一般使用excel表格存储；几千万的大型数据，选择数据库存储；对于GB级别的数据，就得用Hadoop、Spark、Red...

数据采集的三大要点：采集的多方面性：采集的数据量足够大具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如查看app的使用情况这一行为，我们需要采集从用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，、需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。采集的多维性：数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。比如“查看app的使用情况”这一行为，我们需要采集用户使用的app的哪些功能、点击频率、使用时常、打的app的时间间隔等多个属性。才能使采集的结果满足我们的数据分析！采集的高效性：高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同...

在计算上则以分布式计算为主提高数据的操作性能c.实时数仓是近几年提出的一种数仓架构，与离线数仓方案有相似之处，不同之处在于数据是实时的。这也是整个大数据从离线分布式计算迈向实时流计算过程中产生的。但个人认为实时数仓方案还有很多不成熟的地方，在业务场景中还是有很多局限性d.对于Lambda数仓架构，Kappa数仓架构，混合数仓架构这些架构更多的是应对与特定场景，这类数仓架构方案不具备一定的通用性.数仓的逻辑分层.数仓的设计步骤与原则a.业务场景调研需要明确业务场景的分类，比如行业类大概有电商场景，电信运营商场景，社交场景等等，这些场景不同带来的是需求不同，需求不同则带来的是模型之间的差异...

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。在互联网行业快速发展的现今，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。龙泉驿区数据可行性报告 ...

扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别比较大的地方，由于关系型数据库将数据存储在数据表中，数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中，而且数据表越多这个问题越严重，如果要缓解这个问题，只能提高处理能力，也就是选择速度更快性能更高的计算机，这样的方法虽然可以一定的拓展空间，但这样的拓展空间一定有非常有限的，也就是关系型数据库只具备纵向扩展能力。而NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。[]数据库查询方式关系型数据库采用结构化查询语言（...

如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个明显特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用。世界各国高度重视发展大数据和数字经济，纷纷出台相关政策。双流区政商数据智慧科技系统 普遍采用实时性的数据处理方式在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。...

产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精细营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反服务征信服务，等等c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反服务，提供导客、导流、精细营销服务，提供数据开放平台服务，等等但在...

这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（NotonlySQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。[]数据库数据库管理系统编辑数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如比较大规模、比较高运行...

大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。小数据和大数据的区别是什么？彭州购物中心数据洞察 备注涉及的复杂维度、退化维度等...

数据，除了它初次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的主要价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，从而能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上...

什么是小数据？小数据，顾名思义就是相对于大数据而言的，指的是与我们个人家庭相关的数据信息，正是无数的小数据经过汇集处理才形成了如今的大数据。小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒所以胃疼。这就是我生活中的“小数据”，它不像大数据那样浩瀚繁杂，却对我自身至关重要。大数据是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征。武汉大数据调研分析 比如日志、生产数据库的数据、视频、音频等非结构化数据。从这用户群体角度来说这非互联网、互联网的数据平台用户差异性是非常明显，互...

在互联网行业快速发展的现今，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。数据采集的概念，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是数据采集结合基于计算机的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。从“数据”的字面意思看，数据包括“数字”和“依据”两层含义。成都数据智慧科技系统 并以结构...

对于大数据而言，数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle，MySql上。到大数据时代，基于hadoop生态的大数据架构，数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言，特别是早期，很多开发者认为hive数仓就是和业务相关，隐射Hdfs数据文件的一张张表。针对于hive数仓而言，终看到的确实是一张纸表，但这些表是如何根据业务抽象出来的、表之间的关系、表如何更好的服务应用这些问题是数仓建模、数仓技术架构的。一个好的数仓技术架构和数仓建模。可以减少开发的难度，提高数据服务性能，同时能够在很大层面上对业务形成数据中心，降低存储，计算资源的消耗等等.数...

伴随着互联网经济的高速发展，大数据的概念突然变得十分时髦，人人皆可谈大数据。然而，和这种现象相矛盾的是，很多人事实上并不了解大数据，甚至只是简单的将其理解成庞大的数据、浩瀚的数据海。然而，大数据并不是如此简单。比如物联网的产生，首先它本身就是一个很大的产业，它既能够推动计算机产业的发展，又能推动通信产业的发展，这个网需要把消息进行传播，又能推动传感器产业的发展，传感器要发展的好还会推动新材料的发展，然后它还会推动数据服务的发展，我们就讲，过去讲的我们要建成数据库，今后数据库不很了，可能要建成数据海。信息与数据既有联系，又有区别。崇州商业数据调研分析 从2000年开始接触数据仓库，大约08...

[]标准SQL语句虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，StructuredQueryLanguage）标准。常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。[]查询语句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为从table中查询出满足condition条件的字段param。[]新增语句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）该语句可以理解为向table中的param，param，param字段中分别插入value，value，valu...

由于近50%的企业正在向云迁移，数据可用和保护已成为当前企业为关切的问题。数据已成为企业的命脉，而停机将给任何规模的企业带来灭顶之灾。由于可能无法访问数据，企业希望通过多云获得便携性、安全性和加密能力等优势，从而保持敏捷性。今年上半年，全球发生了失去数据访问权的网络安全事件。据估计，“WannaCry”勒索软件在前4天就造成了10亿美元的损失。到2017年末，全球恶意软件预计造成的损失将超过50亿美元。这一损失十分惊人，但不要误以为只有经济损失。业务中断、不可挽回的品牌声誉损失、失去客户信任等都会给没有准备的企业留下痛苦的回忆，甚至会使大型企业崩溃。不要天真地以为这种事情只会发生在他们...

而缺点是需要存储数据之间的关系。[]（）列存储：软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。[]（）文档数据库存储：软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。[]（）图形数据库存储：软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。[]数据库NoSQL与关系型数据库的区别编辑数据库存储方式传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查...

即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。[]NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。[]对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数...

在互联网行业快速发展的现今，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。数据采集的概念，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是数据采集结合基于计算机的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。温江区数据库 线上行为数据：页面数据、交...

数据分析成为大数据技术的重点数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的重点。大数据的价值体现在对大规模数据集和的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。高新区市场数据分析 我在这里整理一个表格不同时代数据源的差异性（备注可能整理的有点不全）：数据平台的用户：总结下来互联网的...

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他特用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。大数据技术推动下，个人信息的应用已经由商业和经济领域。大邑商业地产数据策略咨询 ...

产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精细营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反服务征信服务，等等c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反服务，提供导客、导流、精细营销服务，提供数据开放平台服务，等等但在...

这个数据仓库平台计划三年的时间构建完毕，第一阶段计划构建统统一生性周期视图、客户统一视图的数据，完成对数据质量的摸底与部分实施为业务分析与信息共享提供基础平台。第二阶段是完成主要业务数据集成与视图统一，初步实现企业绩效管理。第三阶段完善企业级数据仓库，实现业务的数据统一。这个是国内某银行的一套数据集市，这是一个典型数据集市的架构模式、面向客户经理部门的考虑分析。数据仓库混合性架构(Cif)这是太平洋保险的数据平台，目前为止我认识的很多人都在该项目中呆过，当然是保险类的项目。回过头来看该平台架构显然是一个混合型的数据仓库架构。它有混合数据仓库的经典结构，每一个层次功能定义的非常明确。新一...

数据库系统与文件系统两者之间的主要区别是组织数据的方式不同，文件系统是面向组织数据的，而数据库系统是面向全局组织数据的，这种组织方式可以解决数据冗余问题。数据库系统主要管理数据库的存储、事务以及对数据库的操作。文件系统是操作系统管理文件和存储空间的子系统，主要是分配文件所占的簇、盘块或者建立FAT、管理空间空间等。一般来说数据库系统会调用文件系统来管理自己的数据文件，但也有些数据库系统能够自己管理数据文件，甚至在裸设备上。文件系统是操作系统必须的，而数据库系统只是数据库管理和应用所必需的。大数据是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征。双流区商业数据调研 数据采集的三大要点：采集的多方...

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据。数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此的数据，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。中文名数据库外文名database概念电子化的文件柜作用对数据进行存储以及删除等操作目录简介▪定义▪发展现状数据库管理系统类型▪关系数据库▪非关系型数据库（NoSQL）NoSQL与关系型数据库的区别▪存储方式▪存储结构▪存储规范▪扩展方式▪查询方式▪规范化▪事务性▪读写性能▪授权方...

下面是版本的一些亮点：工作负载的可移植性、安全性和数据恢复能力由于目前应用程序、数据库环境和云提供商众多，工作负载的可移植性已成为企业实现其目标不可或缺的一项能力。我们的新服务包中包含多种使企业能够灵活、自动移植工作的工具，它们同时也能降低当益复杂的网络威胁格局所带来的风险。企业可以充分利用的五个关键工具如下：用于迁移到云的SQL数据库应用程序应用程序迁移功能使企业能够移动或退出数据中心、在云中创建用于开发或测试的生产系统副本并且创建用于灾难恢复的备用实例。企业通过自动化可以获得应用程序服务器的物理配置、保护应用程序的数据、提供云实例和存储，同时恢复数据和验证恢复运行。通过Commva...

伴随着互联网经济的高速发展，大数据的概念突然变得十分时髦，人人皆可谈大数据。然而，和这种现象相矛盾的是，很多人事实上并不了解大数据，甚至只是简单的将其理解成庞大的数据、浩瀚的数据海。然而，大数据并不是如此简单。比如物联网的产生，首先它本身就是一个很大的产业，它既能够推动计算机产业的发展，又能推动通信产业的发展，这个网需要把消息进行传播，又能推动传感器产业的发展，传感器要发展的好还会推动新材料的发展，然后它还会推动数据服务的发展，我们就讲，过去讲的我们要建成数据库，今后数据库不很了，可能要建成数据海。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据。青羊区商业街...

大数据与小数据，大量数据的区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。2.还有一个重要的区别是在用途上，过去的数据很大程度上停留在说明过去的状态，拿数据说话，实际上是用过去的数据说明过去，而大数据的重点就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。数据它是可识别的、抽象的符号。重庆商业地产数据海 并且一旦操作有误或者有需要，可以马上回滚事务。而NoSQL数据库强调BASE原则（基本可用（BasicallyAvailble）、软...

而缺点是需要存储数据之间的关系。[]（）列存储：软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。[]（）文档数据库存储：软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。[]（）图形数据库存储：软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。[]数据库NoSQL与关系型数据库的区别编辑数据库存储方式传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查...

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。其实大数据是一个概念，你不能定义为大，或者多，或者复杂。在不同行业，不同技术背景的情况下，对于大数据的解释是不一样的。虽然目前我们不能用一个明确地概念来描述它，但是，我们...