大數據的七大價值隨著移動互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯網領域，數據已被認為是繼云計算、物聯網之后的又一大顛覆性的技術性變更，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的重要資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。這個大數據，可以說是史上初次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商，融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。小數據和大數據的聯動是什么？金堂城市數據解決方案

    大數據平臺該怎樣搭建呢？請看下面這幅圖，不管我之前在阿里還是在騰訊工作，還是到哪個企業工作，基本上我都是通過這幅圖進行一些簡單的適應企業的調整，就可以完全搬過來使用了。針對上面這幅圖，有幾點跟大家講解說明下：1）大數據平臺由三個平臺+一個服務組成：工具平臺，大數據倉庫基礎平臺、大數據門戶，其中，工具平臺又包含運維平臺和數據采集平臺，大數據門戶又包含大數據分析平臺和大數據產品應用平臺。2）講講每個平臺的作用。運維平臺主要負責整個大數據平臺的任務調度、任務監控、元數據管理、權限管理等，分別由調度系統、任務監控中心、元數據管理系統、權限管理系統等系統組成。大數據采集平臺主要負責把數據采集到大數據倉庫平臺中。企業的大數據來源從大的角度來說，主要是從三個方面獲取數據，業務系統、行為日志采集系統、外部數據來源。每一個方面來源又包含途徑，大家可以看上面的圖就了解。這里特別要強調的是外部數據來源，可以通過網絡爬蟲工具收集，通過和相應的合作方進行數據交換，通過從數據商那里采購過來，也有極少部分可以通過一些大公司的開放平臺接口獲取，比如阿里、騰訊等。大數據基礎平臺，在傳統的關系數據庫時代。成華區市場數據調研分析大數據是信息技術發展的必然產物。

    對于大數據而言，數據倉庫承載著整個企業的全業務的數據。早期數倉在關系型數據如Oracle，MySql上。到大數據時代，基于hadoop生態的大數據架構，數倉基本上都是基于hive的數倉。對于很多大數據開發者而言，特別是早期，很多開發者認為hive數倉就是和業務相關，隱射Hdfs數據文件的一張張表。針對于hive數倉而言，終看到的確實是一張紙表，但這些表是如何根據業務抽象出來的、表之間的關系、表如何更好的服務應用這些問題是數倉建模、數倉技術架構的。一個好的數倉技術架構和數倉建模。可以減少開發的難度，提高數據服務性能，同時能夠在很大層面上對業務形成數據中心，降低存儲，計算資源的消耗等等.數倉架構的演變傳統經典數倉架構->離線數倉架構->實時數倉架構->Lambda數倉架構->Kappa數倉架構->混合數倉架構a.傳統數倉架構在大數據領域應用不多了，這類架構在早期數據量不大，對性能的要求不高，業務較單一的場景中應用比較多，這類數倉主要以oracle，mysql這種關系型數據庫的范式設計原則設計b.離線數倉架構是在大數據領域應運而生的。主要是基于hadoop生態組件的大數據技術架構方案中以hive為主的，在設計層面遵循和借鑒傳統數倉的設計思路和規范。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。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。 數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。數據也稱為觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果。數據分析中所處理的數據分為定性數據和定量數據。只能歸入某一類而不能用數值進行測度的數據稱為定性數據。定性數據中表現為類別，但不區分順序的，是定類數據，如性別、品牌等；定性數據中表現為類別，但區分順序的，是定序數據，如學歷、商品的質量等級等。數據的選擇、類型、數量、采集方法、詳細程度取決于系統應用目標、功能、管理與分析的要求。

    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。 從“數據”的字面意思看，數據包括“數字”和“依據”兩層含義。溫江區政商數據分析

“大數據”指的是什么呢？金堂城市數據解決方案

    我在這里整理一個表格不同時代數據源的差異性（備注可能整理的有點不全）：數據平臺的用戶：總結下來互聯網的數據平臺“服務”方式迭代演進大約可以分為三個階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯網數據平臺，那時建設與使用上與非互聯網數據平臺有這蠻大的相似性，主要相似點在數據平臺的建設角色、與使用到的技術上。老板們、運營的需求主要是依賴于報表、分析報告、臨時需求、商業智能團隊的數據分析師去各種分析、臨時需求、挖掘，這些角色是數據平臺的適用方。ETL開發工程師、數據模型建模、數據架構師、報表設計人員，同時這些角色又是數據平臺數據建設與使用方。數據平臺的技術框架與工具實現主要有技術架構師、JAVA開發等。用戶面對是結構化的生產數據、PC端非結構化log等數據。ELT的數據處理方式（備注在數據處理的方式上，由傳統企業的ETL基本進化為ELT）。現在的淘寶是從2004年開始構建自己的數據倉庫，2004年是采用DELL的6650單節點、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節點Rac環境。在這段時間的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(備注：對這段歷史有興趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技術發展路徑“)。金堂城市數據解決方案

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