常見的數(shù)據(jù)采集方式有問卷調(diào)查、查閱資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。1、問卷調(diào)查：問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集極為常用的一種方式，因?yàn)樗某杀颈容^低，而且得到的信息也會(huì)比較多面。2、查閱資料：查閱資料是古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。3、實(shí)地考查：實(shí)地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個(gè)事物的真相，勢態(tài)發(fā)展流程，而去實(shí)地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。4、實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點(diǎn)是未知性很大，不管實(shí)驗(yàn)的周期還是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都是不確定性的。近10年來，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)城市數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

    維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過程中會(huì)造成大量的join，維護(hù)成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會(huì)很大。c.星座模型星座模型，是對(duì)星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個(gè)星型模型為一個(gè)實(shí)體，又有多個(gè)是實(shí)體，實(shí)體間又共用維表(這個(gè)是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫，必不可少的就是制定數(shù)倉規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計(jì)規(guī)范，開發(fā)規(guī)范等。開發(fā)規(guī)范示例：開發(fā)語言，傳統(tǒng)數(shù)倉一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉又對(duì)Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉中sql的基本操作既簡單又實(shí)用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會(huì)孵化出強(qiáng)大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時(shí)代必不可少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)。大邑大數(shù)據(jù)調(diào)研些行政區(qū)域業(yè)已開始了數(shù)據(jù)要素市場的實(shí)踐，意在形成系列創(chuàng)新安排。

    從2000年開始接觸數(shù)據(jù)倉庫，大約08年開始進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。很多從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)同學(xué)是否有感覺：非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)所面向用戶群體是不同的。那么，這兩類的數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)、使用用戶又有變化？數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)又有什么不同呢？我們先從兩張圖來看用戶群體的區(qū)別。用戶群體之非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶企業(yè)的boss、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析與挖掘探索；支撐這些人是ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開發(fā)等。用戶面對(duì)是結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源。用戶群體之互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中員工年齡比非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的要年輕、受教育程度、對(duì)計(jì)算機(jī)的焦慮程度明顯比傳統(tǒng)企業(yè)要低、還偶遇其它各方面的緣故，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)平臺(tái)所面對(duì)用戶群體與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)有所差異化；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的使用與建設(shè)方是來自各方面的人，數(shù)據(jù)平臺(tái)又是技術(shù)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品推進(jìn)建設(shè)的。分析師參與數(shù)據(jù)平臺(tái)直接建設(shè)比重增加。原有的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)與模型架構(gòu)師的職能也從建設(shè)平臺(tái)轉(zhuǎn)為服務(wù)與咨詢。用戶面對(duì)是數(shù)據(jù)源多樣化。

    如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺(tái)中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉庫中是一個(gè)統(tǒng)稱，嚴(yán)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(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對(duì)EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅(jiān)持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺(tái)中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時(shí)也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點(diǎn)），這種方式還可以找出多個(gè)系統(tǒng)相關(guān)和重合的信息，減少多個(gè)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復(fù)定義和不一致性，減小了應(yīng)用集成的難度。Ralphkilmball對(duì)DM（備注：數(shù)據(jù)集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因?yàn)檫@個(gè)模型對(duì)業(yè)務(wù)用戶非常容易理解，同時(shí)為了查詢也是做了專門的性能優(yōu)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(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)粒度，構(gòu)建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)是什么？

大數(shù)據(jù)的七大價(jià)值隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。這個(gè)大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營商以及整個(gè)生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級(jí)市場還是消費(fèi)級(jí)市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。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)的過程。蒲江商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)調(diào)研分析

數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。成華區(qū)城市數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

    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)倉可以有成百上千，甚至成千上萬或更多的表。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)，是否需要長久保留還是完成對(duì)應(yīng)功能即可刪除等6.數(shù)倉的衍生隨著大數(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)。成華區(qū)城市數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

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