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：?jiǎn)柧碚{(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(lái)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(shì)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。一般而言，數(shù)據(jù)缺乏組織及分類，無(wú)法明確的表達(dá)事物的意義。崇州城市數(shù)據(jù)洞察

    大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。其實(shí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)概念，你不能定義為大，或者多，或者復(fù)雜。在不同行業(yè)，不同技術(shù)背景的情況下，對(duì)于大數(shù)據(jù)的解釋是不一樣的。雖然目前我們不能用一個(gè)明確地概念來(lái)描述它，但是，我們可以說(shuō)明它的一些屬性，比如4v。無(wú)論安全性，還是難處理，這些都是描述大數(shù)據(jù)的屬性，當(dāng)你有了這些屬性，把他們總結(jié)到一起的時(shí)候，那就是你理解的大數(shù)據(jù)，就像當(dāng)初有人和你說(shuō)什么是CPU一個(gè)道理，從懵懂到理解，需要實(shí)踐中的積累。，大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展到如今的一個(gè)產(chǎn)物，它也會(huì)過時(shí)，當(dāng)下人們談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)基本屬性包括：全量，大，多樣性，低價(jià)值密度等！對(duì)于決策者來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)是大數(shù)據(jù)比較大的價(jià)值；對(duì)于技術(shù)人員來(lái)說(shuō)。崇州城市數(shù)據(jù)洞察地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。

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(chǎng)是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻。可以說(shuō)誰(shuí)能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰(shuí)就能在接下來(lái)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(shuō)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(yíng)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(wú)論是企業(yè)級(jí)市場(chǎng)還是消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。

    數(shù)據(jù)庫(kù)是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)”。是一個(gè)長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)的、有組織的、有共享的、統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)是以一定方式儲(chǔ)存在一起、能與多個(gè)用戶共享、具有盡可能小的冗余度、與應(yīng)用程序彼此的數(shù)據(jù)，可視為電子化的文件柜——存儲(chǔ)電子文件的處所，用戶可以對(duì)文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、查詢、更新、刪除等操作。中文名數(shù)據(jù)庫(kù)外文名database概念電子化的文件柜作用對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)以及刪除等操作目錄簡(jiǎn)介?定義?發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)類型?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)?非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別?存儲(chǔ)方式?存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)?存儲(chǔ)規(guī)范?擴(kuò)展方式?查詢方式?規(guī)范化?事務(wù)性?讀寫性能?授權(quán)方式分布式數(shù)據(jù)庫(kù)參見數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介編輯數(shù)據(jù)庫(kù)定義數(shù)據(jù)庫(kù)是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)。它的存儲(chǔ)空間很大，可以存放百萬(wàn)條、千萬(wàn)條、上億條數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫(kù)并不是隨意地將數(shù)據(jù)進(jìn)行存放，是有一定的規(guī)則的，否則查詢的效率會(huì)很低。當(dāng)今世界是一個(gè)充滿著數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)世界，充斥著大量的數(shù)據(jù)。即這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)世界就是數(shù)據(jù)世界。數(shù)據(jù)的來(lái)源有很多。比如出行記錄、消費(fèi)記錄、瀏覽的網(wǎng)頁(yè)、發(fā)送的消息等等。除了文本類型的數(shù)據(jù)，圖像、音樂、聲音都是數(shù)據(jù)。2021年上海數(shù)據(jù)交易所成立，其面向全球開展大數(shù)據(jù)綜合交易。

    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(cāng)庫(kù)中是一個(gè)統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來(lái)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；。數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號(hào)的介質(zhì)的總稱。雙流區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研

數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。崇州城市數(shù)據(jù)洞察

    NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)單而精確。[]數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會(huì)面對(duì)同時(shí)需要對(duì)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體（包括數(shù)組、列表和嵌套數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作，這樣在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個(gè)部分，然后再對(duì)分割的部分進(jìn)行規(guī)范化，規(guī)范化以后再分別存入到多張關(guān)系型數(shù)據(jù)表中，這是一個(gè)復(fù)雜的過程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)多的軟件開發(fā)平臺(tái)都提供一些簡(jiǎn)單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對(duì)象關(guān)系映射）來(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中去以及進(jìn)行不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)則沒有這方面的問題，它不需要規(guī)范化數(shù)據(jù)，它通常是在一個(gè)單獨(dú)的存儲(chǔ)單元中存入一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)實(shí)體。[]數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)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(duì)事務(wù)性要求較高或者需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢的數(shù)據(jù)操作，而且可以充分滿足數(shù)據(jù)庫(kù)操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求。并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，對(duì)于事務(wù)的操作有很好的支持。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。崇州城市數(shù)據(jù)洞察

成都達(dá)智咨詢股份有限公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是商務(wù)服務(wù)，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)口碑。達(dá)智咨詢致力于為客戶提供良好的數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí)，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于商務(wù)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展。達(dá)智咨詢立足于全國(guó)市場(chǎng)，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，及時(shí)響應(yīng)客戶的需求。