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都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)洞察

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-24

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù),大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是,放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求,而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道“是什么”,而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來(lái)人類的思維慣例,對(duì)人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個(gè)重要的區(qū)別是在用途上,過(guò)去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說(shuō)明過(guò)去的狀態(tài),拿數(shù)據(jù)說(shuō)話,實(shí)際上是用過(guò)去的數(shù)據(jù)說(shuō)明過(guò)去,而大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)就是預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。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。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)洞察

    也就是存在我們的數(shù)據(jù)庫(kù)表格中的數(shù)據(jù)。針對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),比如文本、語(yǔ)音、視頻、圖像等等,這是大數(shù)據(jù)要經(jīng)常面對(duì)的事情。,“價(jià)值密度低”,這個(gè)概念有點(diǎn)抽象,怎么去理解呢,大數(shù)據(jù)是一個(gè)海量的數(shù)據(jù),在大海中撈針,這針就是我們的寶藏。但我們把這個(gè)針經(jīng)過(guò)一系列的分析處理確定是在某一平方米的水域,那么這個(gè)密度就會(huì)高很多了,在這一塊區(qū)域去撈針就容易獲得成功多了。以上,就是我對(duì)什么是大數(shù)據(jù)的通俗理解。第二部分:大數(shù)據(jù)平臺(tái)(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“大數(shù)據(jù)平臺(tái)”章節(jié)的分享整理而成)大數(shù)據(jù)有非常大的價(jià)值,不管是從幫助企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收還是從提高效率、節(jié)省企業(yè)成本角度。大數(shù)據(jù)要是做好了,將會(huì)是一個(gè)企業(yè)增長(zhǎng)的發(fā)動(dòng)機(jī),推動(dòng)業(yè)務(wù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,真正讓大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造貢獻(xiàn),首先必須要積累有大數(shù)據(jù),把日常的業(yè)務(wù)和用戶行為數(shù)據(jù)收集起來(lái)。有些數(shù)據(jù)是可再生資源,但更多的數(shù)據(jù)是不可再生資源,這就需要我們搭建一個(gè)平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、規(guī)整、運(yùn)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用、展現(xiàn)等,有了這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),我們才能做好數(shù)據(jù)的積累,從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是企業(yè)的資產(chǎn),好的數(shù)據(jù)是企業(yè)的質(zhì)量資產(chǎn)。新津區(qū)購(gòu)物中心數(shù)據(jù)庫(kù)信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系,又有區(qū)別。

    對(duì)于大數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)承載著整個(gè)企業(yè)的全業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。早期數(shù)倉(cāng)在關(guān)系型數(shù)據(jù)如Oracle,MySql上。到大數(shù)據(jù)時(shí)代,基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)架構(gòu),數(shù)倉(cāng)基本上都是基于hive的數(shù)倉(cāng)。對(duì)于很多大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者而言,特別是早期,很多開(kāi)發(fā)者認(rèn)為hive數(shù)倉(cāng)就是和業(yè)務(wù)相關(guān),隱射Hdfs數(shù)據(jù)文件的一張張表。針對(duì)于hive數(shù)倉(cāng)而言,終看到的確實(shí)是一張紙表,但這些表是如何根據(jù)業(yè)務(wù)抽象出來(lái)的、表之間的關(guān)系、表如何更好的服務(wù)應(yīng)用這些問(wèn)題是數(shù)倉(cāng)建模、數(shù)倉(cāng)技術(shù)架構(gòu)的。一個(gè)好的數(shù)倉(cāng)技術(shù)架構(gòu)和數(shù)倉(cāng)建模。可以減少開(kāi)發(fā)的難度,提高數(shù)據(jù)服務(wù)性能,同時(shí)能夠在很大層面上對(duì)業(yè)務(wù)形成數(shù)據(jù)中心,降低存儲(chǔ),計(jì)算資源的消耗等等.數(shù)倉(cāng)架構(gòu)的演變傳統(tǒng)經(jīng)典數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->離線數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->Lambda數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->Kappa數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->混合數(shù)倉(cāng)架構(gòu)a.傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用不多了,這類架構(gòu)在早期數(shù)據(jù)量不大,對(duì)性能的要求不高,業(yè)務(wù)較單一的場(chǎng)景中應(yīng)用比較多,這類數(shù)倉(cāng)主要以oracle,mysql這種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的范式設(shè)計(jì)原則設(shè)計(jì)b.離線數(shù)倉(cāng)架構(gòu)是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)運(yùn)而生的。主要是基于hadoop生態(tài)組件的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)方案中以hive為主的,在設(shè)計(jì)層面遵循和借鑒傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)的設(shè)計(jì)思路和規(guī)范。

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)世界各國(guó)高度重視發(fā)展大數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì),紛紛出臺(tái)相關(guān)政策。

    數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等方面開(kāi)展實(shí)施。數(shù)據(jù)治理是一個(gè)企業(yè)安身立命的根本。元數(shù)據(jù):業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí),在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,一個(gè)數(shù)倉(cāng)可以有成百上千,甚至成千上萬(wàn)或更多的表。這些表的含義,表的每個(gè)字段的含義只有通過(guò)元數(shù)據(jù)才能知道。業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù):業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容,業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)以外的數(shù)據(jù)表都是為其服務(wù)的。數(shù)據(jù)質(zhì)量:保證業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性。每一個(gè)操作業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的任務(wù)都應(yīng)該配置數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控,嚴(yán)禁任務(wù)裸奔。可建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量告警中心從以下四個(gè)方面進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警和優(yōu)化任務(wù)。數(shù)據(jù)安全:即數(shù)據(jù)的保密性、真實(shí)性、完整性、未授權(quán)拷貝和所寄生系統(tǒng)的安全性。數(shù)據(jù)生命周期:對(duì)于某些數(shù)據(jù),用完可以刪除掉,以便減少存儲(chǔ)空間,數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)定義了每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的周期,是否為熱數(shù)據(jù)或冷數(shù)據(jù),是否需要長(zhǎng)久保留還是完成對(duì)應(yīng)功能即可刪除等6.數(shù)倉(cāng)的衍生隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展及互聯(lián)網(wǎng)巨頭對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的深耕及奉獻(xiàn),特別是阿里。在數(shù)倉(cāng)的基礎(chǔ)上衍生了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市的概念數(shù)據(jù)湖:是一個(gè)集中化存儲(chǔ)海量的、多個(gè)來(lái)源,多種類型數(shù)據(jù),并可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速加工,分析的平臺(tái),本質(zhì)上是一套先進(jìn)的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。新津區(qū)政商數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)洞察

    數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)的概念實(shí)際包括兩層意思:數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)實(shí)體,它是能夠合理保管數(shù)據(jù)的“倉(cāng)庫(kù)”,用戶在該“倉(cāng)庫(kù)”中存放要管理的事務(wù)數(shù)據(jù),“數(shù)據(jù)”和“庫(kù)”兩個(gè)概念結(jié)合成為數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的新方法和技術(shù),它能更合適的組織數(shù)據(jù)、更方便的維護(hù)數(shù)據(jù)、更嚴(yán)密的控制數(shù)據(jù)和更有效的利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史上,數(shù)據(jù)庫(kù)先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等各個(gè)階段的發(fā)展,數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在各個(gè)方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中重要的一員,0年代以來(lái),幾乎所有的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商新出的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以比較好的解決管理和存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)的問(wèn)題。隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越無(wú)法滿足需要,這主要是由于越來(lái)越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理,以此同時(shí)。分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)提出了新的要求,于是越來(lái)越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就開(kāi)始出現(xiàn)。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)洞察

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