成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-12

    備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個(gè)討論范圍)。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級(jí)學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話(huà)題,而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點(diǎn)又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF(企業(yè)級(jí)統(tǒng)一視圖)、通用模型(IBM的金融、保險(xiǎn)行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動(dòng)通用模型等),鎖涉及到術(shù)語(yǔ)”擴(kuò)展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法,數(shù)據(jù)模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導(dǎo)致模型設(shè)計(jì)方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的,以后有機(jī)會(huì)再交流。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人,從非互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是面對(duì)的數(shù)據(jù)源類(lèi)型忽然多了起來(lái),在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對(duì)的是結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)數(shù)據(jù),基本來(lái)自excel、表格、DB系統(tǒng)等,在數(shù)據(jù)的處理技術(shù)上與架構(gòu)上是非常容易總結(jié)的,但是在互聯(lián)網(wǎng)因?yàn)闃I(yè)務(wù)獨(dú)特性導(dǎo)致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化,網(wǎng)站點(diǎn)擊日志、視頻、音頻、圖片數(shù)據(jù)等很多非結(jié)構(gòu)化快速產(chǎn)生與保存,在這樣的數(shù)據(jù)源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)來(lái)處理當(dāng)然是有些力不從心了(備注:IBM的科學(xué)家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長(zhǎng)報(bào)告基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)的4V特性大數(shù)據(jù)4v特性網(wǎng)上概念很多大家可以問(wèn)度娘)。近10年來(lái),大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)

大數(shù)據(jù)提高決策能力當(dāng)前,企業(yè)管理者還是更多依賴(lài)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)做決策,而不是基于數(shù)據(jù)。在信息有限、獲取成本高昂,而且沒(méi)有被數(shù)字化的時(shí)代,讓身居高位的人做決策是情有可原的,但是大數(shù)據(jù)時(shí)代,就必須要讓數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)。大數(shù)據(jù)能夠有效的幫助各個(gè)行業(yè)用戶(hù)做出更為準(zhǔn)確的商業(yè)決策,從而實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)價(jià)值,它從誕生開(kāi)始就是站在決策的角度出發(fā)。雖然不同行業(yè)的業(yè)務(wù)不同,所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及其所支撐的管理形態(tài)也千差萬(wàn)別,但從數(shù)據(jù)的獲取,數(shù)據(jù)的整合,數(shù)據(jù)的加工,數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用,數(shù)據(jù)的服務(wù)和推廣,數(shù)據(jù)處理的生命線(xiàn)流程來(lái)分析,所有行業(yè)的模式是一致的。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體,可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語(yǔ)音、圖像、視頻等。

采集數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)方向,一是自己編爬蟲(chóng)程序去采集,二是使用別人或者企業(yè)公司等公開(kāi)的數(shù)據(jù)。1.編爬蟲(chóng)程序去采集數(shù)據(jù)(比較有針對(duì)性,比較適合我們的需求就是我想要什么數(shù)據(jù)就采集什么數(shù)據(jù),可以使用Python爬蟲(chóng)去采集,不是很難。但有一點(diǎn)就像樓主說(shuō)的一樣,有點(diǎn)麻煩。)2.使用公開(kāi)的數(shù)據(jù),可以使用第三方的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具,新媒體公眾號(hào)方向可以考慮新榜有數(shù)的(針對(duì)性不強(qiáng),可能公開(kāi)的數(shù)據(jù)樣本不符合我們的需求,這樣就不利于工作的開(kāi)展了,但特點(diǎn)就是方便)

    擴(kuò)展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)差別比較大的地方,由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)表中,數(shù)據(jù)操作的瓶頸出現(xiàn)在多張數(shù)據(jù)表的操作中,而且數(shù)據(jù)表越多這個(gè)問(wèn)題越嚴(yán)重,如果要緩解這個(gè)問(wèn)題,只能提高處理能力,也就是選擇速度更快性能更高的計(jì)算機(jī),這樣的方法雖然可以一定的拓展空間,但這樣的拓展空間一定有非常有限的,也就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)只具備縱向擴(kuò)展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)方式,它的存儲(chǔ)方式一定是分布式的,它可以采用橫向的方式來(lái)開(kāi)展數(shù)據(jù)庫(kù),也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器到資源池,然后由這些增加的服務(wù)器來(lái)負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開(kāi)銷(xiāo)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言(即SQL)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢(xún),SQL早已獲得了各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商的支持,成為數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn),它能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的CRUD(增加,查詢(xún),更新,刪除)操作。具有非常強(qiáng)大的功能,SQL可以采用類(lèi)似索引的方法來(lái)加快查詢(xún)操作。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言(UnQL),它以數(shù)據(jù)集(像文檔)為單位來(lái)管理和操作數(shù)據(jù),由于它沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),所以每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商提供產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的,NoSQL中的文檔Id與關(guān)系型表中主鍵的概念類(lèi)似。數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值,比如聲音、圖像,稱(chēng)為模擬數(shù)據(jù)。

    這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同,它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫(xiě)和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù),這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)一般被稱(chēng)為NoSQL(NotonlySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。[]數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)編輯數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是為管理數(shù)據(jù)庫(kù)而設(shè)計(jì)的電腦軟件系統(tǒng),一般具有存儲(chǔ)、截取、安全保障、備份等基礎(chǔ)功能。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支持的數(shù)據(jù)庫(kù)模型來(lái)作分類(lèi),例如關(guān)系式、XML;或依據(jù)所支持的計(jì)算機(jī)類(lèi)型來(lái)作分類(lèi),例如服務(wù)器群集、移動(dòng)電話(huà);或依據(jù)所用查詢(xún)語(yǔ)言來(lái)作分類(lèi),例如SQL、XQuery;或依據(jù)性能沖量重點(diǎn)來(lái)作分類(lèi),例如比較大規(guī)模、比較高運(yùn)行速度;亦或其他的分類(lèi)方式。不論使用哪種分類(lèi)方式,一些DBMS能夠跨類(lèi)別,例如,同時(shí)支持多種查詢(xún)語(yǔ)言。[]數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分,主要完成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操縱與管理功能,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的查詢(xún)、添加、修改與刪除操作和數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶(hù)管理、權(quán)限管理等。它的安全直接關(guān)系到整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的安全,其防護(hù)手段主要有:使用正版數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)并及時(shí)安裝相關(guān)補(bǔ)丁。做好用戶(hù)賬戶(hù)管理。些行政區(qū)域業(yè)已開(kāi)始了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的實(shí)踐,意在形成系列創(chuàng)新安排。大邑商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

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。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)

    大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代,它給技術(shù)和商業(yè)帶來(lái)了巨大的變化。麥肯錫研究表明,在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù),就是從各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù),它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。然而調(diào)查顯示,未被使用的信息比例高達(dá),很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一,數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢?什么是數(shù)據(jù)采集??數(shù)據(jù)采集(DAQ):又稱(chēng)數(shù)據(jù)獲取,是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類(lèi)新一代數(shù)據(jù)體系中,將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒(méi)有考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類(lèi),可將其分為線(xiàn)上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類(lèi)。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)策略咨詢(xún)

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