禁用默認超級管理員賬戶或者為超級管理員賬戶設置復雜密碼；為應用程序分別分配賬戶進行訪問；設置用戶登錄時間及登錄失敗次數限制，防止用戶密碼。分配用戶訪問權限時，堅持小權限分配原則，并限制用戶只能訪問特定數據庫，不能同時訪問其他數據庫。修改數據庫默認訪問端口，使用防火墻屏蔽掉對外開放的其他端口，禁止一切外部的端口探測行為。對數據庫內存儲的重要數據、敏感數據進行加密存儲，防止數據庫備份或數據文件被盜而造成數據泄露。設置好數據庫的備份策略，保證數據庫被破壞后能迅速恢復。[]（）對數據庫內的系統存儲過程進行合理管理，禁用掉不必要的存儲過程，防止利用存儲過程進行數據庫探測與攻擊。[]（）啟用數據庫審核功能，對數據庫進行的事件跟蹤和日志記錄。[]數據庫類型編輯數據庫關系數據庫關系型數據庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型數據庫和常見的表格比較相似，關系型數據庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。常見的關系型數據庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中。使用不同的關系型數據庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求。選擇合適的關系型數據庫。數據是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號。青羊區商業數據智慧科技系統

基于云的數據分析平臺將更加完善近幾年來，云計算技術發展的越來越快，與此相應的應用范圍也越來越寬。云計算的發展為大數據技術的發展提供了一定的數據處理平臺和技術支持。云計算為大數據提供了分布式的計算方法、可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源，這些都是大數據技術發展中十分重要的組成部分。此外，云計算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數據技術的發展提供了技術支持。隨著云計算技術的不斷發展和完善，發展平臺的日趨成熟，大數據技術自身將會得到快速提升，數據處理水平也會得到明顯提升。高新區市場數據策略咨詢數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

    如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數據，因為了解數據之間的關系，以及數據的作用。在數據平臺中根據需求采集那些用于分析的數據，而不需要那些純粹用于操作的數據。數據模型在數據平臺的數據倉庫中是一個統稱，嚴格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細構建文本不深講，關于非互聯網企業的數據模型網上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數據管理，從數據的特征上需要堅持維護細粒度的數據、維護微觀層次的數據關系、保存數據歷史。所以在構建完畢的數據平臺中可以從中映射并檢查業務信息的完整性（同時也是養數據過程中的重要反饋點），這種方式還可以找出多個系統相關和重合的信息，減少多個系統之間數據的重復定義和不一致性，減小了應用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數據集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因為這個模型對業務用戶非常容易理解，同時為了查詢也是做了專門的性能優化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問題與業務需求數據粒度，構建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。

    只不過當時由于數據處理能力有限，所以大數據一直沒有被提起來，直到2005年，Hadoop項目誕生，從技術層面上搭建了一個使對結構化和復雜數據快速、可靠分析變為現實的平臺。從這個時候開始，“大數據”才逐步成為互聯網信息技術行業的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個上，我們可以看出，技術的發展不僅在改變人們的生活，其本身也在推進著更高級的技術的誕生。話說回來，“大數據”是不是只是一種規模大的數據就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說說海量的數據規模，前面說到處理PB/EB/ZB級的數據量，正是大數據優勢所在，處理數據量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數據時代，將會是一個常態，這是一個什么概念呢，一部高清電影約4g,一個PB=1024*1024g，大數據瞬時處理1PB的數據量，就相當于瞬時處理26萬部的高清電影的量。其次，說到“快速的數據流傳”，怎么說呢，所有數據都有時效的，商業業務決策也是有時效的，如果不快速處理，得到結果來，那么就很可能會失去商機，所以，我們也在一直強調利用大數據做實時分析。再次，“多樣的數據類型”又是什么呢，在大數據走進大眾之前，傳統的數據處理工具，往往處理的是標準的結構化的數據。地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。

大數據提高決策能力當前，企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基于數據。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數據時代，就必須要讓數據說話。大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為準確的商業決策，從而實現更大的商業價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。數據是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。金堂商業街數據

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經加工的原始素材。青羊區商業數據智慧科技系統

    普遍采用實時性的數據處理方式在現如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數據處理系統的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數據的處理系統采用的主要是批量化的處理方式，這種數據處理方式有一定的局限性，主要是用于數據報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數據處理方式就達不到要求。傳統的數據倉庫系統、鏈路挖掘等應用對數據處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數據自身的發展有點不相適應。大數據突出強調數據的實時性，因而對數據處理也要體現出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數據處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數據的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當的舍棄，否則很容易造成空間的不足。在未來的發展過程中，實時性的數據處理方式將會成為主流，不斷推動大數據技術的發展和進步。 青羊區商業數據智慧科技系統

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