數據，除了它初次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋并不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的“剩余價值”，關于這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的主要價值吧！當然這是需要借助于一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數據的發(fā)展，企業(yè)也越來越重視數據相關的開發(fā)和應用，從而獲取更多的市場機會。一方面，大數據能夠明顯提升企業(yè)數據的準確性和及時性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業(yè)分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，從而能夠縮短企業(yè)產品研發(fā)時間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產品和服務上的創(chuàng)新力，大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平，降低了企業(yè)經營的風險。數據成為與土地、勞動力、資本、技術等傳統(tǒng)要素并列的生產要素。都江堰商業(yè)街數據調研分析

    而缺點是需要存儲數據之間的關系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是數據庫的功能有局限性。[]（）文檔數據庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數據庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點可以方便的利用圖結構相關算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形數據庫很難使用。[]數據庫NoSQL與關系型數據庫的區(qū)別編輯數據庫存儲方式傳統(tǒng)的關系型數據庫采用表格的儲存方式，數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關系型數據不適合這樣的表格存儲方式，通常以數據集的方式，大量的數據集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結構或者文檔。[]數據庫存儲結構關系型數據庫按照結構化的方法存儲數據，每個數據表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結構），再根據表的結構存入數據，這樣做的好處就是由于數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數據后。蒲江大數據策略咨詢數據（英語：data），是指未經過處理的原始記錄。

數據采集(DAQ)，又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據采集系統(tǒng)是結合基于計算機或者其他特用測試平臺的測量軟硬件產品來實現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復采集。采集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特征值。數據采集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數據并輸入到系統(tǒng)內部的一個接口。數據采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據采集工具。

    線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據等。?內容數據：應用日志、電子文檔、機器數據、語音數據、社交媒體數據等。大數據的主要來源：商業(yè)數據互聯(lián)網數據傳感器數據數據采集與大數據采集區(qū)別傳統(tǒng)數據采集來源單一，數據量相對于大數據較小結構單一關系數據庫和并行數據倉庫大數據的數據采集來源，數據量巨大數據類型豐富，包括結構化，半結構化，非結構化分布式數據庫傳統(tǒng)數據采集的不足傳統(tǒng)的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數據處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。大數據采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網企業(yè)都有自己的海量數據采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求。網絡數據采集方法網絡數據采集是指通過網絡爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息。該方法可以將非結構化數據從網頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地數據文件。數據的選擇、類型、數量、采集方法、詳細程度取決于系統(tǒng)應用目標、功能、管理與分析的要求。

    同時淘寶的數據集群也變?yōu)閲鴥缺容^大的數據倉庫集群。隨著2010年引入了hadoop&hive平臺進行新一代的數據平臺的構建，此時的Greenplum因為的IO吞吐量以及有限的任務并發(fā)安排到了網站日志的處理以及給分析師提供的數據分析服務。該階段的數據模型是根據業(yè)務的特性采用退化、扁平化的模型設計方式去構建的。階段二：互聯(lián)網的數據平臺除了受到技術、數據量的驅動外，同時還來自數據產品經理梳理用戶的需求按照產品的思維去構建并部署在了數據的平臺上?；ヂ?lián)網是一個擅長制造流程新概念的行業(yè)。約在2011年到2014年左右，隨著數據平臺的建設逐漸的進入快速迭代期，數據產品、數據產品經理這兩個詞逐漸的升溫以及被得到認可（備注：數據產品相關內容個人會在數據產品系列中做深入分享），同時數據產品也隨著需求、平臺特性分為面向用戶級數據產品、面向平臺工具型產品兩個維度分別去建設數據平臺。企業(yè)各個主要角色都是數據平臺用戶。各類數據產品經理（偏業(yè)務數據產品、偏工具平臺數據產品）推進數據平臺的建設。分析師參與數據平臺直接建設比重增加。數據開發(fā)、數據模型角色都是數據平臺的建設者與使用者（備注：相對與傳統(tǒng)數據平臺的數據開發(fā)來說。數據是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。彭州數據調研分析

大數據是信息技術發(fā)展的必然產物。都江堰商業(yè)街數據調研分析

    NoSQL數據庫采用的數據訪問模式相對SQL更簡單而精確。[]數據庫規(guī)范化在數據庫的設計開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會面對同時需要對一個或者多個數據實體（包括數組、列表和嵌套數據）進行操作，這樣在關系型數據庫中，一個數據實體一般首先要分割成多個部分，然后再對分割的部分進行規(guī)范化，規(guī)范化以后再分別存入到多張關系型數據表中，這是一個復雜的過程。好消息是隨著軟件技術的發(fā)展，相當多的軟件開發(fā)平臺都提供一些簡單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對象關系映射）來將數據庫中對象模型映射到基于SQL的關系型數據庫中去以及進行不同類型系統(tǒng)的數據之間的轉換。對于NoSQL數據庫則沒有這方面的問題，它不需要規(guī)范化數據，它通常是在一個單獨的存儲單元中存入一個復雜的數據實體。[]數據庫事務性關系型數據庫強調ACID規(guī)則（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性。Isolation）、持久性（Durability）），可以滿足對事務性要求較高或者需要進行復雜數據查詢的數據操作，而且可以充分滿足數據庫操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求。并且關系型數據庫十分強調數據的強一致性，對于事務的操作有很好的支持。關系型數據庫可以控制事務原子性細粒度。都江堰商業(yè)街數據調研分析

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