逐漸忽略了數據質量的關注度，數據模型設計角色逐漸被弱化）。用戶面對是數據源多樣化，比如日志、生產數據庫的數據、視頻、音頻等非結構化數據。原有ETL中部分數據轉換功能逐漸前置化，放到業務系統端進行（備注：部分原有在ETL階段需要數據標準化一些過程前置在業務系統數據產生階段進行，比如Log日志。移動互聯網的日志標準化。互聯網企業隨著數據更加逐漸被重視，分析師、數據開發在面對大量的數據需求、海量的臨時需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當時的狀態傳統的各類的Report、Olap工具都無法滿足互聯網行業個性化的數據需求。開始考慮把需求固定化變為一個面向終用戶自助式、半自助的產品來滿足快速獲取數據&分析的結果，當總結出的指標、分析方法（模型）、使用流程與工具有機的結合在一起時數據產品就誕生了（備注：當時為了設計一個數據產品曾經閱讀了某個部門的2000多個臨時需求與相關SQL）。數據產品按照面向的功能與業務可以劃分為面向平臺級別的工具型產品、面向用戶端的業務級數據產品。按照用戶分類可以分為面向內部用戶數據產品，面向外部用戶個人數據產品、商戶（企業）數據產品。大數據經濟即將進入數據資本時代。彭州數據解決方案

    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。 金堂商業地產數據調研分析大數據提供了一種人類認識復雜系統的新思維和新手段。

    如果需要修改數據表的結構就會十分困難。而NoSQL數據庫由于面對的是大量非結構化的數據的存儲，它采用的是動態結構，對于數據類型和結構的改變非常的適應，可以根據數據存儲的需要靈活的改變數據庫的結構。[]數據庫存儲規范關系型數據庫為了避免重復、規范化數據以及充分利用好存儲空間，把數據按照小關系表的形式進行存儲，這樣數據管理的就可以變得很清晰、一目了然，當然這主要是一張數據表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數據涉及到多張數據表，數據表之間存在著復雜的關系，隨著數據表數量的增加，數據管理會越來越復雜。而NoSQL數據庫的數據存儲方式是用平面數據集的方式集中存放，雖然會存在數據被重復存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當前的計算機硬件的發展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道）。但是由于基本上單個數據庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數據往往能存成一個整體，這對于數據的讀寫提供了極大的方便。[]數據庫擴展方式當前社會和科學飛速發展，要支持日益增長的數據庫存儲需求當然要求數據庫有良好的擴展性能，并且要求數據庫支持更多數據并發量。

伴隨著互聯網經濟的高速發展，大數據的概念突然變得十分時髦，人人皆可談大數據。然而，和這種現象相矛盾的是，很多人事實上并不了解大數據，甚至只是簡單的將其理解成龐大的數據、浩瀚的數據海。然而，大數據并不是如此簡單。比如物聯網的產生，首先它本身就是一個很大的產業，它既能夠推動計算機產業的發展，又能推動通信產業的發展，這個網需要把消息進行傳播，又能推動傳感器產業的發展，傳感器要發展的好還會推動新材料的發展，然后它還會推動數據服務的發展，我們就講，過去講的我們要建成數據庫，今后數據庫不很了，可能要建成數據海。而信息是數據的內涵，信息是加載于數據之上，對數據作具有含義的解釋。

    部分：什么是大數據，大數據有什么特征（注：本文根據小講“企業大數據戰略及價值變現”中的“什么是大數據”章節的分享整理而成）對于大數據，我想不管你是否行業內人士，在這高度信息化的社會里面，都會有意無意的聽說過大數據這么一個概念。小到一個店家，大到一個國家，都在講大數據。不過，真正搞清楚什么是大數據的人可能真不那么多。其實，故名思議，大數據肯定體現在“大”上，可數據是一個比較抽象的東西，我們該怎么去描述數據的“大”呢？這里面就涉及到一些專業領域的東西了。麥肯錫對“大數據”給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。我們應該怎么去理解這句話呢，首先，我們知道，在大數據出現之前，我們對數據的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統關系數據庫，處理T級別的數據量已經是這些數據庫的極限，面對PB/EB/ZB級的數據量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數據量呢，也不是，早在20世紀80年代，未來學家阿爾文托夫勒就將大數據稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。數據庫就像是按行列順序排列的很科學的數據整合。武侯區市場數據策略咨詢

數據是用于輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的統稱。彭州數據解決方案

大數據與小數據，大量數據的區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。2.還有一個重要的區別是在用途上，過去的數據很大程度上停留在說明過去的狀態，拿數據說話，實際上是用過去的數據說明過去，而大數據的重點就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。彭州數據解決方案

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