企業(yè)可以通過Commvault將Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份到媒介和本地數(shù)據(jù)庫，從而消除顧慮。通過定期進(jìn)行自動數(shù)據(jù)備份，企業(yè)能夠訪問的數(shù)據(jù)備份副本，尤其當(dāng)發(fā)生意外或惡意刪除的情況時。NFS對象庫新增功能中的NFS對象庫可以讓數(shù)據(jù)經(jīng)理以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，從而使企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)從傳統(tǒng)產(chǎn)品遷移并且為之前無法進(jìn)行本機(jī)集成的應(yīng)用程序提供保護(hù)。由于可以直接從自己的應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)操作，從而以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，因此應(yīng)用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)經(jīng)理的能力得到了增強(qiáng)。其結(jié)果是應(yīng)用程序管理員和企業(yè)能夠更靈活、更方便地訪問數(shù)據(jù)。虛擬化和云無論因為網(wǎng)絡(luò)攻擊還是網(wǎng)絡(luò)故障，意外的服務(wù)中斷早已見慣不驚。智能化程度更高的企業(yè)正專注于盡快、盡可能有效地恢復(fù)數(shù)據(jù)，而不是預(yù)防這種不可能消失的事件。通過Commvault豐富的虛擬化和云支持，企業(yè)可以基于虛擬機(jī)組的“實時同步”工作設(shè)置和監(jiān)測災(zāi)難恢復(fù)的運(yùn)行。如果能夠測試用于災(zāi)難恢復(fù)的故障轉(zhuǎn)移和故障恢復(fù)、安排和執(zhí)行計劃中和計劃外的緊急故障轉(zhuǎn)移，企業(yè)就能大幅提高服務(wù)中斷期間的恢復(fù)效率。毫無疑問，在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，企業(yè)將面臨更復(fù)雜、更棘手的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)在計算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機(jī)并被計算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)庫是一個按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲和管理數(shù)據(jù)的計算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫的概念實際包括兩層意思：數(shù)據(jù)庫是一個實體，它是能夠合理保管數(shù)據(jù)的“倉庫”，用戶在該“倉庫”中存放要管理的事務(wù)數(shù)據(jù)，“數(shù)據(jù)”和“庫”兩個概念結(jié)合成為數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的新方法和技術(shù)，它能更合適的組織數(shù)據(jù)、更方便的維護(hù)數(shù)據(jù)、更嚴(yán)密的控制數(shù)據(jù)和更有效的利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫發(fā)展現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等各個階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各個方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中重要的一員，0年代以來，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫廠商新出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以比較好的解決管理和存儲關(guān)系型數(shù)據(jù)的問題。隨著云計算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫越來越無法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲管理，以此同時。分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對數(shù)據(jù)庫的技術(shù)提出了新的要求，于是越來越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就開始出現(xiàn)。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)采集“大數(shù)據(jù)”指的是什么呢？
從2000年開始接觸數(shù)據(jù)倉庫，大約08年開始進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。很多從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)同學(xué)是否有感覺：非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺所面向用戶群體是不同的。那么，這兩類的數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)、使用用戶又有變化？數(shù)據(jù)模型設(shè)計又有什么不同呢？我們先從兩張圖來看用戶群體的區(qū)別。用戶群體之非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶企業(yè)的boss、運(yùn)營的需求主要是依賴于報表、商業(yè)智能團(tuán)隊的數(shù)據(jù)分析師去各種分析與挖掘探索；支撐這些人是ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報表設(shè)計人員，同時這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)框架與工具實現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開發(fā)等。用戶面對是結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源。用戶群體之互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中員工年齡比非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的要年輕、受教育程度、對計算機(jī)的焦慮程度明顯比傳統(tǒng)企業(yè)要低、還偶遇其它各方面的緣故，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)平臺所面對用戶群體與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有所差異化；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺的使用與建設(shè)方是來自各方面的人，數(shù)據(jù)平臺又是技術(shù)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品推進(jìn)建設(shè)的。分析師參與數(shù)據(jù)平臺直接建設(shè)比重增加。原有的數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)與模型架構(gòu)師的職能也從建設(shè)平臺轉(zhuǎn)為服務(wù)與咨詢。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化。
大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。其實大數(shù)據(jù)是一個概念，你不能定義為大，或者多，或者復(fù)雜。在不同行業(yè)，不同技術(shù)背景的情況下，對于大數(shù)據(jù)的解釋是不一樣的。雖然目前我們不能用一個明確地概念來描述它，但是，我們可以說明它的一些屬性，比如4v。無論安全性，還是難處理，這些都是描述大數(shù)據(jù)的屬性，當(dāng)你有了這些屬性，把他們總結(jié)到一起的時候，那就是你理解的大數(shù)據(jù)，就像當(dāng)初有人和你說什么是CPU一個道理，從懵懂到理解，需要實踐中的積累。，大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展到如今的一個產(chǎn)物，它也會過時，當(dāng)下人們談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)基本屬性包括：全量，大，多樣性，低價值密度等！對于決策者來說，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)是大數(shù)據(jù)比較大的價值；對于技術(shù)人員來說。數(shù)據(jù)描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，涉及事物的存在形式。
采集數(shù)據(jù)主要有兩個方向，一是自己編爬蟲程序去采集，二是使用別人或者企業(yè)公司等公開的數(shù)據(jù)。1.編爬蟲程序去采集數(shù)據(jù)(比較有針對性，比較適合我們的需求就是我想要什么數(shù)據(jù)就采集什么數(shù)據(jù)，可以使用Python爬蟲去采集，不是很難。但有一點(diǎn)就像樓主說的一樣，有點(diǎn)麻煩。)2.使用公開的數(shù)據(jù)，可以使用第三方的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，新媒體公眾號方向可以考慮新榜有數(shù)的(針對性不強(qiáng)，可能公開的數(shù)據(jù)樣本不符合我們的需求，這樣就不利于工作的開展了，但特點(diǎn)就是方便)數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。蒲江數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)入數(shù)據(jù)資本時代。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)采集
維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護(hù)成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個星型模型為一個實體，又有多個是實體，實體間又共用維表(這個是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，必不可少的就是制定數(shù)倉規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計規(guī)范，開發(fā)規(guī)范等。開發(fā)規(guī)范示例：開發(fā)語言，傳統(tǒng)數(shù)倉一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會孵化出強(qiáng)大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時代必不可少的一個重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)。成華區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)采集
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