數(shù)據(jù)，除了它初次被使用時(shí)提供的價(jià)值以外，那些積累下來(lái)的數(shù)據(jù)海洋并不是無(wú)用的廢物，它還有著無(wú)窮無(wú)盡的“剩余價(jià)值”，關(guān)于這一點(diǎn)，人們已經(jīng)有了越來(lái)越多的認(rèn)識(shí)。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開(kāi)始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來(lái)讓我們共同探索大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值吧！當(dāng)然這是需要借助于一些具體的應(yīng)用模式和場(chǎng)景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，企業(yè)也越來(lái)越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。一方面，大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關(guān)鍵的是，大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場(chǎng)的機(jī)會(huì)，從而能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上的創(chuàng)新力，大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平，降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。近10年來(lái)，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。青羊區(qū)數(shù)據(jù)海
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。 商業(yè)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。
大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來(lái)了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒(méi)有考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。
并且一旦操作有誤或者有需要，可以馬上回滾事務(wù)。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)BASE原則（基本可用（BasicallyAvailble）、軟狀態(tài)（Soft-state）、終一致性（EventualConsistency）），它減少了對(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性支持，從而獲得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性達(dá)到了高可靠性和高性能，終達(dá)到了數(shù)據(jù)的終一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)雖然對(duì)于事務(wù)操作也可以使用，但由于它是一種基于節(jié)點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于事務(wù)的操作不能很好的支持，也很難滿足其全部的需求，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和優(yōu)點(diǎn)更多的體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展方面。[]數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性，并為此降低讀寫(xiě)性能付出了巨大的代價(jià)，雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的可靠性很不錯(cuò)，但一旦面對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理的時(shí)候效率就會(huì)變得很差，特別是遇到高并發(fā)讀寫(xiě)的時(shí)候性能就會(huì)下降的非常厲害。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì)比較大的恰恰是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)方面，也就是對(duì)于大量的每天都產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠高性能的讀寫(xiě)，這是因?yàn)镹oSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是按key-value類型進(jìn)行存儲(chǔ)的，以數(shù)據(jù)集的方式存儲(chǔ)的，因此無(wú)論是擴(kuò)展還是讀寫(xiě)都非常容易，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)繁瑣的解析。數(shù)據(jù)本身沒(méi)有意義，數(shù)據(jù)只有對(duì)實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。
數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今，數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先，分布式控制應(yīng)用場(chǎng)合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。其次，總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大，與個(gè)人計(jì)算機(jī)兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國(guó)內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問(wèn)世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。數(shù)據(jù)是符號(hào)，是物理性的，信息是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后所得到的并對(duì)決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)。青羊區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)格
數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號(hào)、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。青羊區(qū)數(shù)據(jù)海
常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式有問(wèn)卷調(diào)查、查閱資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。1、問(wèn)卷調(diào)查：?jiǎn)柧碚{(diào)查是數(shù)據(jù)收集極為常用的一種方式，因?yàn)樗某杀颈容^低，而且得到的信息也會(huì)比較多面。2、查閱資料：查閱資料是古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過(guò)查閱書(shū)籍，記錄等資料來(lái)得到自己想要的數(shù)據(jù)。3、實(shí)地考查：實(shí)地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個(gè)事物的真相，勢(shì)態(tài)發(fā)展流程，而去實(shí)地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。4、實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點(diǎn)是未知性很大，不管實(shí)驗(yàn)的周期還是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都是不確定性的。青羊區(qū)數(shù)據(jù)海
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