从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？我们先从两张图来看用户群体的区别。用户群体之非互联网数据平台用户企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索；支撑这些人是ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA开发等。用户面对是结构化生产系...

大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定极好供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的极好方法。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。大数据洞察 并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等...

维度表上又关联了其他维度表。这种模型使用过程中会造成大量的join，维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。c.星座模型星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，当一个星型模型为一个实体，又有多个是实体，实体间又共用维表(这个是很常见的)，就自然成了星座模型了。大部分维度建模都是星座模型。构建企业级数据仓库，必不可少的就是制定数仓规范。包括命名规范，流程规范，设计规范，开发规范等。开发规范示例：开发语言，传统数仓一般SQL/Shell为主，互联网数仓又对Pyt...

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...

NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。[]数据库规范化在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需...

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。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。简阳市大数据调研分析什么是小数据？小数据，...

NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。[]数据库规范化在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需...

备注涉及的复杂维度、退化维度等不在这个讨论范围）。数据模型的业务建模阶段、领域概念模型阶段、逻辑模型阶段、物理模型阶段是超级学术与复杂的话题，而且在模型领域根据特点又分主数据(MDM)、CIF（企业级统一视图）、通用模型(IBM的金融、保险行业通用模型、Terdata的金融通用模型、电信移动通用模型等)，锁涉及到术语”扩展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花缭乱的建模手法，数据模型不同层次ODS、DWDDWD、DW、ST的分层目的不同导致模型设计方法又不同。相信业界有很多大牛能讲的清楚的，以后有机会再交流。互联网时代数据源做数据的人，从非互联网进入到互联网的特点是面对的数据源类型忽然多了起来...

维度表上又关联了其他维度表。这种模型使用过程中会造成大量的join，维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。c.星座模型星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，当一个星型模型为一个实体，又有多个是实体，实体间又共用维表(这个是很常见的)，就自然成了星座模型了。大部分维度建模都是星座模型。构建企业级数据仓库，必不可少的就是制定数仓规范。包括命名规范，流程规范，设计规范，开发规范等。开发规范示例：开发语言，传统数仓一般SQL/Shell为主，互联网数仓又对Pyt...

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...

并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。▷其他数据采集方法对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。大数据采集平台可能有些小的公司无法自己快速的获取自己的所需的数据，这就需要到了第三方的数据供给或平台来收集数据。在这里，为大家介绍一款大数据采集平台——观向数据，观向数据是一款针对品牌商、零售商的线上运营数据分析系统，汇集全网多平台、多维度数据，形成可视化报表，为企业提供...

NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。[]数据库规范化在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需...

数据质量、数据安全、数据生命周期等方面开展实施。数据治理是一个企业安身立命的根本。元数据:业务实体数据的标识，在大数据领域，一个数仓可以有成百上千，甚至成千上万或更多的表。这些表的含义，表的每个字段的含义只有通过元数据才能知道。业务实体数据：业务产生的数据的数据内容，业务实体数据以外的数据表都是为其服务的。数据质量：保证业务实体数据完整性、准确性、一致性、时效性。每一个操作业务实体数据的任务都应该配置数据质量监控，严禁任务裸奔。可建设统一数据质量告警中心从以下四个方面进行监控、预警和优化任务。数据安全：即数据的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。数据生命周期：对于某...

如果通过技术将人无法通过肉眼找到的价值信息呈现出来，这是重要的！大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。《着云台》的分析师团队认为，大数据（B...

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...

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。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的...

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。些行政区域业已开始了数据要素市场的实践，意在形成系列创新安排。四川大数据调研 ...

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。非结构化数据随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的蓬勃发展呈现出井喷式的增长。新津区购物中心数据智慧科技系统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...

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...

还得考虑可操作性、约束性（备注约束性是完成数据质量提升的一个关键要素，未来新话题主题会讨论这些），这个既要顾业务、数据源、合理的整合的角色是数据模型设计师，又叫数据模型师。平台中模型设计所关注的是企业分散在各角落数据、未知的商业模式与未知的分析报表，通过模型的步骤，理解业务并结合数据整合分析，建立数据模型为Datacleaning指定清洗规则、为源数据与目标提供ETLmapping（备注：ETL代指数据从不同源到数据平台的整个过程，ETLMapping可理解为数据加工算法，给数码看的，互联网与非互联网此处差异性也较为明显，非互联网数据平台对ETL定义与架构较为复杂）支持、理清数据与数据...

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...

所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。温江区商业街数据 普遍采用实时性的数据处理方式在...

大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在现今瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？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。双流区购物中心数据策略咨询基于云的数据分析平台将更加完善近几年来...

从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？我们先从两张图来看用户群体的区别。用户群体之非互联网数据平台用户企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索；支撑这些人是ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA开发等。用户面对是结构化生产系...

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。数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号。金牛区商业地产数据解决方案基于云的数据分析平台将更加完善近几年...

如：同名异义、同物异名..。减少多余冗余数据，因为了解数据之间的关系，以及数据的作用。在数据平台中根据需求采集那些用于分析的数据，而不需要那些纯粹用于操作的数据。数据模型在数据平台的数据仓库中是一个统称，严格上来讲分为概念模型、逻辑模型、物理模型。(备注：四类模型如何去详细构建文本不深讲，关于非互联网企业的数据模型网上非常多)BillInmon对EDW的定义是面向事物处理、面向数据管理，从数据的特征上需要坚持维护细粒度的数据、维护微观层次的数据关系、保存数据历史。所以在构建完毕的数据平台中可以从中映射并检查业务信息的完整性（同时也是养数据过程中的重要反馈点），这种方式还可以找出多个系统...

同时淘宝的数据集群也变为国内比较大的数据仓库集群。随着2010年引入了hadoop&hive平台进行新一代的数据平台的构建，此时的Greenplum因为的IO吞吐量以及有限的任务并发安排到了网站日志的处理以及给分析师提供的数据分析服务。该阶段的数据模型是根据业务的特性采用退化、扁平化的模型设计方式去构建的。阶段二：互联网的数据平台除了受到技术、数据量的驱动外，同时还来自数据产品经理梳理用户的需求按照产品的思维去构建并部署在了数据的平台上。互联网是一个擅长制造流程新概念的行业。约在2011年到2014年左右，随着数据平台的建设逐渐的进入快速迭代期，数据产品、数据产品经理这两个词逐渐的升温...

基于云的数据分析平台将更加完善近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为普遍，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到明显提升。小数据和大数据的联动是什么？邛崃商业数据调研 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...

[]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...