如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數據，因為了解數據之間的關系，以及數據的作用。在數據平臺中根據需求采集那些用于分析的數據，而不需要那些純粹用于操作的數據。數據模型在數據平臺的數據倉庫中是一個統(tǒng)稱，嚴格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細構建文本不深講，關于非互聯網企業(yè)的數據模型網上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數據管理，從數據的特征上需要堅持維護細粒度的數據、維護微觀層次的數據關系、保存數據歷史。所以在構建完畢的數據平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務信息的完整性（同時也是養(yǎng)數據過程中的重要反饋點），這種方式還可以找出多個系統(tǒng)相關和重合的信息，減少多個系統(tǒng)之間數據的重復定義和不一致性，減小了應用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數據集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因為這個模型對業(yè)務用戶非常容易理解，同時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)務需求數據粒度，構建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。蒲江市場數據解決方案
即工作完成質量會隨著節(jié)點的變化而產生波動，當節(jié)點過多時，相關工作結果就無法那么準確。這一問題使整個系統(tǒng)的工作效率受到影響，導致整個數據庫系統(tǒng)的數據亂碼與出錯率提高，甚至會出現數據節(jié)點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數據庫技術還是具有非常明顯的應用優(yōu)勢，如數據庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用于大數據處理工作。[]NoSQL數據庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務多變的應用場景。[]對于非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規(guī)模往往是海量的，數據規(guī)模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL數據庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數據庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。NoSQL數據庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，并且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。[]目前NoSQL數據庫仍然沒有一個統(tǒng)一的標準，它現在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點能夠進行數據的快速查詢。龍泉驛區(qū)政商數據策略咨詢數據庫就像是按行列順序排列的很科學的數據整合。
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，Facebook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。
大數據創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當下，有多少企業(yè)還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業(yè)效率。一個管理學者曾經將企業(yè)內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現今瞬息萬變的市場和競爭環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？大數據經濟即將進入數據資本時代。
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(yè)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(fā)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(fā)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(tǒng)企業(yè)的ETL基本進化為ELT）?，F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(jié)點、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節(jié)點Rac環(huán)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(fā)展路徑“)。數據是所有能輸入計算機并被計算機程序處理的符號的介質的總稱。重慶城市數據可行性報告
數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。蒲江市場數據解決方案
由于近50%的企業(yè)正在向云遷移，數據可用和保護已成為當前企業(yè)為關切的問題。數據已成為企業(yè)的命脈，而停機將給任何規(guī)模的企業(yè)帶來滅頂之災。由于可能無法訪問數據，企業(yè)希望通過多云獲得便攜性、安全性和加密能力等優(yōu)勢，從而保持敏捷性。今年上半年，全球發(fā)生了失去數據訪問權的網絡安全事件。據估計，“WannaCry”勒索軟件在前4天就造成了10億美元的損失。到2017年末，全球惡意軟件預計造成的損失將超過50億美元。這一損失十分驚人，但不要誤以為只有經濟損失。業(yè)務中斷、不可挽回的品牌聲譽損失、失去客戶信任等都會給沒有準備的企業(yè)留下痛苦的回憶，甚至會使大型企業(yè)崩潰。不要天真地以為這種事情只會發(fā)生在他們的身上。此類威脅就像是給任何環(huán)境的數據安全敲響了警鐘，包括位于云上或本地的數據。如果您能夠在任何地點訪問您的數據，那么這種可用性本身就是一種安全。我們了解客戶從敏捷性到安全性的各種關切。如果您使用Commvault數據管理平臺V11ServicePack8，的服務包中所包含的增強功能能夠應對目前企業(yè)在云方面所面臨的重要的挑戰(zhàn)。此外，的服務包還作出了若干改進。蒲江市場數據解決方案
成都達智咨詢股份有限公司是一家有著雄厚實力背景、信譽可靠、勵精圖治、展望未來、有夢想有目標，有組織有體系的公司，堅持于帶領員工在未來的道路上大放光明，攜手共畫藍圖，在四川省等地區(qū)的商務服務行業(yè)中積累了大批忠誠的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎，也希望未來公司能成為行業(yè)的翹楚，努力為行業(yè)領域的發(fā)展奉獻出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強不息，斗志昂揚的的企業(yè)精神將引領成都達智咨詢供應和您一起攜手步入輝煌，共創(chuàng)佳績，一直以來，公司貫徹執(zhí)行科學管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠實守信的方針，員工精誠努力，協同奮取，以品質、服務來贏得市場，我們一直在路上！