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“)。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。新津區城市數據價格

    確定維度->確定事實進行維度建模。常用的業務實體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數據數倉的常用的模型，范式模型是傳統的數倉常用的，其他兩種模型較為少見，針對特點的場景。而維度模型根據數據組織類型又劃分為星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是維表和事實表，以事實表為中心，所有維度直接關聯在事實表上，呈星型分布。可以初略理解為如果用星型模型設計數倉的表時。一個業務實體中多個表的關系是一對多，one(事實表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態的大數據用的多的一種模型什么是維度表？維度表可以看成是用戶用來分析一個事實的窗口，它里面的數據應該是對事實的各個方面描述，比如時間維度表，它里面的數據就是一些日，周，月，季，年，日期等數據，維度表只能是事實表的一個分析角度。什么是事實表？事實表其實質就是通過各種維度和一些指標值得組合來確定一個事實的，比如通過時間維度，地域組織維度，指標值可以去確定在某時某地的一些指標值怎么樣的事實。事實表的每一條數據都是幾條維度表的數據和指標值交匯而得到的示例：b.雪花模型雪花模型，在星型模型的基礎上。錦江區商業地產數據庫數據不僅成為企業的新石油，更是價值的新來源。

    如果通過技術將人無法通過肉眼找到的價值信息呈現出來，這是重要的！大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據技術，包括大規模并行處理。

    面向平臺級別有數據質量、元數據、調度、資管配置、數據同步分發等等。約2010-2012年的平臺結構約2012-2013年的平臺結構階段三：用數據的一些角色（分析師、運營或產品）會自己參與到從數據整理、加工、分析階段。當數據平臺變為自由全開放，使用數據的人也參與到數據的體系建設時，基本會因為不專業型，導致數據質量問題、重復對分數據浪費存儲與資源、口徑多樣化等等原因。此時原有建設數據平臺的多個角色可能轉為對其它非專業做數據人員的培訓、咨詢與落地寫更加適合當前企業數據應用的一些方案等。給用戶提供的各類豐富的分析、取數的產品，簡單上手的可以使用。原有ETL、數據模型角色轉為給用戶提供平臺、產品、數據培訓與使用咨詢。數據分析師直接參與到數據平臺過程、數據產品的建設中去。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。在互聯網這個大數據浪潮下，2016年以后數據平臺是如何去建設？如何服務業務？企業的不同發展階段數據平臺該如何去建設的？這個大家是可以思考的。但是我相信互聯網企業是非常務實的，基本不會采用傳統企業的自上而下的建設方式，互聯網企業的業務快速變與迭代要求快速分析到數據。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。

    企業可以通過Commvault將Salesforce系統數據備份到媒介和本地數據庫，從而消除顧慮。通過定期進行自動數據備份，企業能夠訪問的數據備份副本，尤其當發生意外或惡意刪除的情況時。NFS對象庫新增功能中的NFS對象庫可以讓數據經理以原有格式保存和訪問數據，從而使企業能夠將數據從傳統產品遷移并且為之前無法進行本機集成的應用程序提供保護。由于可以直接從自己的應用程序進行數據備份和恢復操作，從而以原有格式保存和訪問數據，因此應用程序開發人員和數據經理的能力得到了增強。其結果是應用程序管理員和企業能夠更靈活、更方便地訪問數據。虛擬化和云無論因為網絡攻擊還是網絡故障，意外的服務中斷早已見慣不驚。智能化程度更高的企業正專注于盡快、盡可能有效地恢復數據，而不是預防這種不可能消失的事件。通過Commvault豐富的虛擬化和云支持，企業可以基于虛擬機組的“實時同步”工作設置和監測災難恢復的運行。如果能夠測試用于災難恢復的故障轉移和故障恢復、安排和執行計劃中和計劃外的緊急故障轉移，企業就能大幅提高服務中斷期間的恢復效率。毫無疑問，在當前數字經濟環境中，企業將面臨更復雜、更棘手的挑戰。數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。新都區商業地產數據可行性報告

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。新津區城市數據價格

數據采集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。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。在互聯網行業快速發展的現今，數據采集已經被廣泛應用于互聯網及分布式領域，數據采集領域已經發生了重要的變化。首先，分布式控制應用場合中的智能數據采集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次，總線兼容型數據采集插件的數量不斷增大，與個人計算機兼容的數據采集系統的數量也在增加。國內外各種數據采集機先后問世，將數據采集帶入了一個全新的時代。新津區城市數據價格

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