如果通過(guò)技術(shù)將人無(wú)法通過(guò)肉眼找到的價(jià)值信息呈現(xiàn)出來(lái)，這是重要的！大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。《著云臺(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Bigdata）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理。數(shù)據(jù)是用于輸入電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號(hào)和模擬量等的統(tǒng)稱。成都政商數(shù)據(jù)策略咨詢
所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)大數(shù)據(jù)管理、檢索、讀寫、分析以及可視化方面具有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不可比擬的優(yōu)勢(shì)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)授權(quán)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如果要使用都需要支付一筆價(jià)格高昂的費(fèi)用，即使是的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，比較主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等產(chǎn)品，通常都采用開(kāi)源的方式，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)那樣，需要一筆高昂的花費(fèi)。數(shù)據(jù)庫(kù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)編輯所謂的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，就是結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與分布式技術(shù)的一種結(jié)合。具體指的是把那些在地理意義上分散開(kāi)的各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)，但在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)邏輯上又是屬于同一個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)的一種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。既有著數(shù)據(jù)庫(kù)間的協(xié)調(diào)性也有著數(shù)據(jù)的分布性。這個(gè)系統(tǒng)并不注重系統(tǒng)的集中控制，而是注重每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)的自治性。此外為了讓程序員能夠在編寫程序時(shí)可以減輕工作量以及系統(tǒng)出錯(cuò)的可能性，一般都是完全不考慮數(shù)據(jù)的分布情況，這樣的結(jié)果就使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分布情況一直保持著透明性。[]數(shù)據(jù)性概念在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中同樣是十分重要的一環(huán)，但是不僅如此。青羊區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)就像是按行列順序排列的很科學(xué)的數(shù)據(jù)整合。
如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會(huì)十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)由于面對(duì)的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，它采用的是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，對(duì)于數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的改變非常的適應(yīng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲(chǔ)空間，把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然，當(dāng)然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)表之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)管理會(huì)越來(lái)越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會(huì)存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲(chǔ)，從而造成存儲(chǔ)空間被浪費(fèi)的問(wèn)題（從當(dāng)前的計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展來(lái)看，這樣的存儲(chǔ)空間浪費(fèi)的問(wèn)題微不足道）。但是由于基本上單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都是采用單獨(dú)存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個(gè)整體，這對(duì)于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展方式當(dāng)前社會(huì)和科學(xué)飛速發(fā)展，要支持日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)需求當(dāng)然要求數(shù)據(jù)庫(kù)有良好的擴(kuò)展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫(kù)支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。
數(shù)據(jù)采集是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)挖掘出來(lái)，為人類的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，極大提高整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對(duì)數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值進(jìn)行測(cè)度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但不區(qū)分順序的，是定類數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但區(qū)分順序的，是定序數(shù)據(jù)，如學(xué)歷、商品的質(zhì)量等級(jí)等。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)入數(shù)據(jù)資本時(shí)代。金堂商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)洞察
數(shù)據(jù)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實(shí)描述，是構(gòu)成消息和知識(shí)的原始材料。成都政商數(shù)據(jù)策略咨詢
產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)人員可以通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題并確定運(yùn)營(yíng)的策略和方向，管理層可以通過(guò)數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)：通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的智能化，從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域有基于個(gè)性化推薦技術(shù)的精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)、廣告服務(wù)、基于模型算法的風(fēng)控反服務(wù)征信服務(wù)，等等c.數(shù)據(jù)對(duì)外變現(xiàn)：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，從而獲得現(xiàn)金收入。市面上比較常見(jiàn)有各大數(shù)據(jù)公司利用自己掌握的大數(shù)據(jù)，提供風(fēng)控查詢、驗(yàn)證、反服務(wù)，提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)服務(wù)，等等但在實(shí)踐中，我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價(jià)值分為兩個(gè)方面，一個(gè)方面是給企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收，另一個(gè)方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下，請(qǐng)大家參考：除了上面我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解外，阿里前數(shù)據(jù)委員會(huì)車品覺(jué)老師從數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值出發(fā)，歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價(jià)值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解。歡迎大家拍磚指正，歡迎大家關(guān)注我的知乎專欄“大數(shù)據(jù)實(shí)踐與職業(yè)生涯”并留言。成都政商數(shù)據(jù)策略咨詢
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