锦江区商业街数据调研

    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，在传统企业数据人员面对的是结构化存储数据，基本来自excel、表格、DB系统等，在数据的处理技术上与架构上是非常容易总结的，但是在互联网因为业务独特性导致了所接触到的数据源特性多样化，网站点击日志、视频、音频、图片数据等很多非结构化快速产生与保存，在这样的数据源的多样化与容量下采用传统数据平台技术来处理当然是有些力不从心了（备注：IBM的科学家分析员道格.莱尼的一份数据增长报告基础上提出了大数据的4V特性大数据4v特性网上概念很多大家可以问度娘）。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物的意义。锦江区商业街数据调研

    DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。[]关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。[]数据库非关系型数据库（NoSQL）随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。[]指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论。简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端。简阳市数据智慧科技系统数据是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的统称。

    所以NoSQL数据库大数据管理、检索、读写、分析以及可视化方面具有关系型数据库不可比拟的优势。[]数据库授权方式关系型数据库常见的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用，即使是的Mysql性能也受到了诸多的限制。而对于NoSQL数据库，比较主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等产品，通常都采用开源的方式，不需要像关系型数据库那样，需要一笔高昂的花费。数据库分布式数据库编辑所谓的分布式数据库技术，就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点，但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性。此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。[]数据性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不仅如此。

    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统数据源。用户群体之互联网数据平台用户互联网企业中员工年龄比非互联网企业的要年轻、受教育程度、对计算机的焦虑程度明显比传统企业要低、还偶遇其它各方面的缘故，导致了数据平台所面对用户群体与非互联网数据平台有所差异化；互联网数据平台的使用与建设方是来自各方面的人，数据平台又是技术、数据产品推进建设的。分析师参与数据平台直接建设比重增加。原有的数据仓库开发与模型架构师的职能也从建设平台转为服务与咨询。用户面对是数据源多样化。2021年上海数据交易所成立，其面向全球开展大数据综合交易。

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。大数据是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征。金牛区政商数据智慧科技系统

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。锦江区商业街数据调研

    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。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。 锦江区商业街数据调研

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