大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。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。邛崍商業(yè)數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)平臺(tái)該怎樣搭建呢？請(qǐng)看下面這幅圖，不管我之前在阿里還是在騰訊工作，還是到哪個(gè)企業(yè)工作，基本上我都是通過(guò)這幅圖進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的適應(yīng)企業(yè)的調(diào)整，就可以完全搬過(guò)來(lái)使用了。針對(duì)上面這幅圖，有幾點(diǎn)跟大家講解說(shuō)明下：1）大數(shù)據(jù)平臺(tái)由三個(gè)平臺(tái)+一個(gè)服務(wù)組成：工具平臺(tái)，大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)門戶，其中，工具平臺(tái)又包含運(yùn)維平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，大數(shù)據(jù)門戶又包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用平臺(tái)。2）講講每個(gè)平臺(tái)的作用。運(yùn)維平臺(tái)主要負(fù)責(zé)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控、元數(shù)據(jù)管理、權(quán)限管理等，分別由調(diào)度系統(tǒng)、任務(wù)監(jiān)控中心、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、權(quán)限管理系統(tǒng)等系統(tǒng)組成。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)主要負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)中。企業(yè)的大數(shù)據(jù)來(lái)源從大的角度來(lái)說(shuō)，主要是從三個(gè)方面獲取數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)、行為日志采集系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)來(lái)源。每一個(gè)方面來(lái)源又包含途徑，大家可以看上面的圖就了解。這里特別要強(qiáng)調(diào)的是外部數(shù)據(jù)來(lái)源，可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具收集，通過(guò)和相應(yīng)的合作方進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，通過(guò)從數(shù)據(jù)商那里采購(gòu)過(guò)來(lái)，也有極少部分可以通過(guò)一些大公司的開放平臺(tái)接口獲取，比如阿里、騰訊等。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代。崇州大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。
大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘市場(chǎng)機(jī)會(huì)和細(xì)分市場(chǎng)，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。獲得好的產(chǎn)品概念和創(chuàng)意，關(guān)鍵在于我們到底如何去搜集消費(fèi)者相關(guān)的信息，如何獲得趨勢(shì)，挖掘出人們頭腦中未來(lái)會(huì)可能消費(fèi)的產(chǎn)品概念。用創(chuàng)新的方法解構(gòu)消費(fèi)者的生活方式，剖析消費(fèi)者的生活密碼，才能讓吻合消費(fèi)者未來(lái)生活方式的產(chǎn)品研發(fā)不再成為問題，如果你了解了消費(fèi)者的密碼，就知道其潛藏在背后的真正需求。大數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)新客戶群體、確定極好供應(yīng)商、創(chuàng)新產(chǎn)品、理解銷售季節(jié)性等問題的極好方法。
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(guò)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(guò)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；。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別是什么？
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的概念突然變得十分時(shí)髦，人人皆可談大數(shù)據(jù)。然而，和這種現(xiàn)象相矛盾的是，很多人事實(shí)上并不了解大數(shù)據(jù)，甚至只是簡(jiǎn)單的將其理解成龐大的數(shù)據(jù)、浩瀚的數(shù)據(jù)海。然而，大數(shù)據(jù)并不是如此簡(jiǎn)單。比如物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生，首先它本身就是一個(gè)很大的產(chǎn)業(yè)，它既能夠推動(dòng)計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，又能推動(dòng)通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這個(gè)網(wǎng)需要把消息進(jìn)行傳播，又能推動(dòng)傳感器產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，傳感器要發(fā)展的好還會(huì)推動(dòng)新材料的發(fā)展，然后它還會(huì)推動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展，我們就講，過(guò)去講的我們要建成數(shù)據(jù)庫(kù)，今后數(shù)據(jù)庫(kù)不很了，可能要建成數(shù)據(jù)海。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。邛崍商業(yè)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式還不能完全表達(dá)其內(nèi)容，需要經(jīng)過(guò)解釋，數(shù)據(jù)和關(guān)于數(shù)據(jù)的解釋是不可分的。邛崍商業(yè)數(shù)據(jù)
普遍采用實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)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(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時(shí)俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報(bào)告的頻率不需要達(dá)到分鐘級(jí)別的場(chǎng)合，而對(duì)于要求比較高的場(chǎng)合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達(dá)不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間往往以小時(shí)或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點(diǎn)不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，因而對(duì)數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實(shí)時(shí)性。如在線個(gè)性化推薦、實(shí)時(shí)路況信息等數(shù)據(jù)處理時(shí)間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)合，人們需要及時(shí)對(duì)獲取的信息進(jìn)行處理并進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式將會(huì)成為主流，不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。 邛崍商業(yè)數(shù)據(jù)
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