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。龍泉驛區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)解決方案
數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)：采集的多方面性：采集的數(shù)據(jù)量足夠大具有分析價(jià)值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要采集從用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會(huì)話、以及背后的用戶id，、需要統(tǒng)計(jì)這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。采集的多維性：數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。比如“查看app的使用情況”這一行為，我們需要采集用戶使用的app的哪些功能、點(diǎn)擊頻率、使用時(shí)常、打的app的時(shí)間間隔等多個(gè)屬性。才能使采集的結(jié)果滿足我們的數(shù)據(jù)分析！采集的高效性：高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的高效性。 溫江區(qū)政商數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)它是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)。
還得考慮可操作性、約束性（備注約束性是完成數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的一個(gè)關(guān)鍵要素，未來(lái)新話題主題會(huì)討論這些），這個(gè)既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺(tái)中模型設(shè)計(jì)所關(guān)注的是企業(yè)分散在各角落數(shù)據(jù)、未知的商業(yè)模式與未知的分析報(bào)表，通過(guò)模型的步驟，理解業(yè)務(wù)并結(jié)合數(shù)據(jù)整合分析，建立數(shù)據(jù)模型為Datacleaning指定清洗規(guī)則、為源數(shù)據(jù)與目標(biāo)提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺(tái)的整個(gè)過(guò)程，ETLMapping可理解為數(shù)據(jù)加工算法，給數(shù)碼看的，互聯(lián)網(wǎng)與非互聯(lián)網(wǎng)此處差異性也較為明顯，非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)ETL定義與架構(gòu)較為復(fù)雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)不管是在哪個(gè)行業(yè)，是令人的問(wèn)題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，需要通過(guò)事前盤(pán)點(diǎn)、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機(jī)會(huì)在闡述）。大家來(lái)看一張較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程的導(dǎo)航圖。有利于數(shù)據(jù)的整合。數(shù)據(jù)模型是整合各種數(shù)據(jù)源指導(dǎo)圖，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進(jìn)行了描述，通過(guò)數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關(guān)系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。
所謂‘小數(shù)據(jù)’，并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，而是通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據(jù)，讓其真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能?！比涨?，在線業(yè)務(wù)優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)提供商國(guó)雙科技揭幕成立“國(guó)雙數(shù)據(jù)中心”，該公司高級(jí)副總裁續(xù)揚(yáng)向記者表示，數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策運(yùn)營(yíng)越來(lái)越重要，大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是單純意義上的大數(shù)據(jù)，而是通過(guò)海量數(shù)據(jù)挖掘用戶特征獲取的有價(jià)值的“小數(shù)據(jù)”，進(jìn)而使企業(yè)獲取有價(jià)值的用戶信息，科學(xué)地分析用戶行為，幫助企業(yè)明確品牌定位、優(yōu)化營(yíng)銷策略。數(shù)據(jù)（英語(yǔ)：data），是指未經(jīng)過(guò)處理的原始記錄。
數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等方面開(kāi)展實(shí)施。數(shù)據(jù)治理是一個(gè)企業(yè)安身立命的根本。元數(shù)據(jù):業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，一個(gè)數(shù)倉(cāng)可以有成百上千，甚至成千上萬(wàn)或更多的表。這些表的含義，表的每個(gè)字段的含義只有通過(guò)元數(shù)據(jù)才能知道。業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)以外的數(shù)據(jù)表都是為其服務(wù)的。數(shù)據(jù)質(zhì)量：保證業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性。每一個(gè)操作業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的任務(wù)都應(yīng)該配置數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，嚴(yán)禁任務(wù)裸奔?？山ㄔO(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量告警中心從以下四個(gè)方面進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)警和優(yōu)化任務(wù)。數(shù)據(jù)安全：即數(shù)據(jù)的保密性、真實(shí)性、完整性、未授權(quán)拷貝和所寄生系統(tǒng)的安全性。數(shù)據(jù)生命周期：對(duì)于某些數(shù)據(jù)，用完可以刪除掉，以便減少存儲(chǔ)空間，數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)定義了每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)的周期，是否為熱數(shù)據(jù)或冷數(shù)據(jù)，是否需要長(zhǎng)久保留還是完成對(duì)應(yīng)功能即可刪除等6.數(shù)倉(cāng)的衍生隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展及互聯(lián)網(wǎng)巨頭對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的深耕及奉獻(xiàn)，特別是阿里。在數(shù)倉(cāng)的基礎(chǔ)上衍生了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市的概念數(shù)據(jù)湖：是一個(gè)集中化存儲(chǔ)海量的、多個(gè)來(lái)源，多種類型數(shù)據(jù)，并可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速加工，分析的平臺(tái)，本質(zhì)上是一套先進(jìn)的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。數(shù)據(jù)成為與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列的生產(chǎn)要素。湖北數(shù)據(jù)策略咨詢
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。龍泉驛區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)解決方案
基于云的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將更加完善近幾年來(lái)，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的越來(lái)越快，與此相應(yīng)的應(yīng)用范圍也越來(lái)越寬。云計(jì)算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了一定的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和技術(shù)支持。云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了分布式的計(jì)算方法、可以彈性擴(kuò)展、相對(duì)便宜的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源，這些都是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展中十分重要的組成部分。此外，云計(jì)算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，發(fā)展平臺(tái)的日趨成熟，大數(shù)據(jù)技術(shù)自身將會(huì)得到快速提升，數(shù)據(jù)處理水平也會(huì)得到明顯提升。龍泉驛區(qū)市場(chǎng)數(shù)據(jù)解決方案
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