數據采集的四大步驟：1.明確數據需求：由于客戶所處行業不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數據的用途，確定客戶需求。根據客戶所需搜集的數據信息與客戶溝通之后，總結需要收集的字段。2.調研數據來源：根據客戶需求確定數據采集范圍。然后鎖定采集范圍和對采集的數據量進行預估。細化客戶需求，研究采集方向。3.確定用什么采集工具、軟件、代碼面對不同的網站我們只有選擇更加合適的組合才能使采集結果更加有效。4.確定存儲的方式：根據采集量的大小對數據儲存的方式進行劃分。比較小的數據，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數據，選擇數據庫存儲；對于GB級別的數據，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶對數據的使用與管理更加便捷。大數據技術推動下，個人信息的應用已經由商業和經濟領域。武漢購物中心數據海

    維度表上又關聯了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構建數倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數倉模型建設后期，當一個星型模型為一個實體，又有多個是實體，實體間又共用維表(這個是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構建企業級數據倉庫，必不可少的就是制定數倉規范。包括命名規范，流程規范，設計規范，開發規范等。開發規范示例：開發語言，傳統數倉一般SQL/Shell為主，互聯網數倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統數倉，還是基于Hadoop生態的構建的(hive、spark、flink)數倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發規范：在大數據生態，不管哪種數據處理框架，總有都會孵化出強大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質上還是SQL.數據治理大數據時代必不可少的一個重要環節，可從元數據管理、業務實體數據。成華區市場數據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。

數據分析成為大數據技術的重點數據分析在數據處理過程中占據十分重要的位置，隨著時代的發展，數據分析也會逐漸成為大數據技術的重點。大數據的價值體現在對大規模數據集和的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息。要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘。而數據的采集、存儲、和管理都是數據分析步驟的基礎，通過進行數據分析得到的結果，將應用于大數據相關的各個領域。未來大數據技術的進一步發展，與數據分析技是密切相關的

    大數據開啟了一個大規模生產、分享和應用數據的時代，它給技術和商業帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫療、零售和制造業領域，大數據每年可以提高勞動生產率。大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據關鍵技術大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。然而調查顯示，未被使用的信息比例高達，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。如何從大數據中采集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。因此在大數據時代背景下，如何從大數據中采集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一，數據采集才是大數據產業的基石。那么什么是大數據采集技術呢？什么是數據采集？?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信息的過程。數據分類新一代數據體系中，將傳統數據體系中沒有考慮過的新數據源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數據與內容數據兩大類?！按髷祿弊鳛橐环N概念和思潮由計算領域發端，之后逐漸延伸到科學和商業領域。

    也就是存在我們的數據庫表格中的數據。針對非結構化的數據，比如文本、語音、視頻、圖像等等，這是大數據要經常面對的事情。，“價值密度低”，這個概念有點抽象，怎么去理解呢，大數據是一個海量的數據，在大海中撈針，這針就是我們的寶藏。但我們把這個針經過一系列的分析處理確定是在某一平方米的水域，那么這個密度就會高很多了，在這一塊區域去撈針就容易獲得成功多了。以上，就是我對什么是大數據的通俗理解。第二部分：大數據平臺（注：本文根據小講“企業大數據戰略及價值變現”中的“大數據平臺”章節的分享整理而成）大數據有非常大的價值，不管是從幫助企業創造營收還是從提高效率、節省企業成本角度。大數據要是做好了，將會是一個企業增長的發動機，推動業務突飛猛進的發展。要實現大數據的價值，真正讓大數據為企業創造貢獻，首先必須要積累有大數據，把日常的業務和用戶行為數據收集起來。有些數據是可再生資源，但更多的數據是不可再生資源，這就需要我們搭建一個平臺負責數據的采集、規整、運算、存儲、應用、展現等，有了這樣一個大數據平臺，我們才能做好數據的積累，從小數據到大數據，數據是企業的資產，好的數據是企業的質量資產。小數據和大數據的聯動是什么？新津區購物中心數據分析

從“數據”的字面意思看，數據包括“數字”和“依據”兩層含義。武漢購物中心數據海

    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。 武漢購物中心數據海

成都達智咨詢股份有限公司是一家商務信息咨詢;市場調查研究預測;企業管理咨詢;企業策劃咨詢、營銷咨詢、經濟貿易咨詢;會議服務;計算機技術的開發、轉讓、咨詢、服務;數據處理、分析及咨詢服務;應用軟件服務;質檢技術服務;公共關系服務;互聯網數據服務;地理信息加工處理、測繪服務;廣告設計、制作、代理、發布。的公司，致力于發展為創新務實、誠實可信的企業。達智咨詢擁有一支經驗豐富、技術創新的專業研發團隊，以高度的專注和執著為客戶提供數據調研分析，數據采集，數據策略咨詢，數據智慧科技系統。達智咨詢致力于把技術上的創新展現成對用戶產品上的貼心，為用戶帶來良好體驗。達智咨詢創始人陳偉，始終關注客戶，創新科技，竭誠為客戶提供良好的服務。