逐漸忽略了數(shù)據(jù)質量的關注度，數(shù)據(jù)模型設計角色逐漸被弱化）。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結構化數(shù)據(jù)。原有ETL中部分數(shù)據(jù)轉換功能逐漸前置化，放到業(yè)務系統(tǒng)端進行（備注：部分原有在ETL階段需要數(shù)據(jù)標準化一些過程前置在業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)產生階段進行，比如Log日志。移動互聯(lián)網(wǎng)的日志標準化。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)隨著數(shù)據(jù)更加逐漸被重視，分析師、數(shù)據(jù)開發(fā)在面對大量的數(shù)據(jù)需求、海量的臨時需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當時的狀態(tài)傳統(tǒng)的各類的Report、Olap工具都無法滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)個性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€面向終用戶自助式、半自助的產品來滿足快速獲取數(shù)據(jù)&分析的結果，當總結出的指標、分析方法（模型）、使用流程與工具有機的結合在一起時數(shù)據(jù)產品就誕生了（備注：當時為了設計一個數(shù)據(jù)產品曾經(jīng)閱讀了某個部門的2000多個臨時需求與相關SQL）。數(shù)據(jù)產品按照面向的功能與業(yè)務可以劃分為面向平臺級別的工具型產品、面向用戶端的業(yè)務級數(shù)據(jù)產品。按照用戶分類可以分為面向內部用戶數(shù)據(jù)產品，面向外部用戶個人數(shù)據(jù)產品、商戶（企業(yè)）數(shù)據(jù)產品。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟即將進入數(shù)據(jù)資本時代。彭州數(shù)據(jù)解決方案
普遍采用實時性的數(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俱進。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)報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應用對數(shù)據(jù)處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點不相適應。大數(shù)據(jù)突出強調數(shù)據(jù)的實時性，因而對數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數(shù)據(jù)處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來的發(fā)展過程中，實時性的數(shù)據(jù)處理方式將會成為主流，不斷推動大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和進步。 金堂商業(yè)地產數(shù)據(jù)調研分析大數(shù)據(jù)提供了一種人類認識復雜系統(tǒng)的新思維和新手段。
如果需要修改數(shù)據(jù)表的結構就會十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于面對的是大量非結構化的數(shù)據(jù)的存儲，它采用的是動態(tài)結構，對于數(shù)據(jù)類型和結構的改變非常的適應，可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫的結構。[]數(shù)據(jù)庫存儲規(guī)范關系型數(shù)據(jù)庫為了避免重復、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲空間，把數(shù)據(jù)按照小關系表的形式進行存儲，這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然，當然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)表之間存在著復雜的關系，隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)管理會越來越復雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會存在數(shù)據(jù)被重復存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當前的計算機硬件的發(fā)展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道）。但是由于基本上單個數(shù)據(jù)庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個整體，這對于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫擴展方式當前社會和科學飛速發(fā)展，要支持日益增長的數(shù)據(jù)庫存儲需求當然要求數(shù)據(jù)庫有良好的擴展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的概念突然變得十分時髦，人人皆可談大數(shù)據(jù)。然而，和這種現(xiàn)象相矛盾的是，很多人事實上并不了解大數(shù)據(jù)，甚至只是簡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)并不是如此簡單。比如物聯(lián)網(wǎng)的產生，首先它本身就是一個很大的產業(yè)，它既能夠推動計算機產業(yè)的發(fā)展，又能推動通信產業(yè)的發(fā)展，這個網(wǎng)需要把消息進行傳播，又能推動傳感器產業(yè)的發(fā)展，傳感器要發(fā)展的好還會推動新材料的發(fā)展，然后它還會推動數(shù)據(jù)服務的發(fā)展，我們就講，過去講的我們要建成數(shù)據(jù)庫，今后數(shù)據(jù)庫不很了，可能要建成數(shù)據(jù)海。而信息是數(shù)據(jù)的內涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。
部分：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么特征（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價值變現(xiàn)”中的“什么是大數(shù)據(jù)”章節(jié)的分享整理而成）對于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內人士，在這高度信息化的社會里面，都會有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個概念。小到一個店家，大到一個國家，都在講大數(shù)據(jù)。不過，真正搞清楚什么是大數(shù)據(jù)的人可能真不那么多。其實，故名思議，大數(shù)據(jù)肯定體現(xiàn)在“大”上，可數(shù)據(jù)是一個比較抽象的東西，我們該怎么去描述數(shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領域的東西了。麥肯錫對“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。我們應該怎么去理解這句話呢，首先，我們知道，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，我們對數(shù)據(jù)的日常處理分析常常使用的是諸如sqlsever/oracle/mysql等傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫，處理T級別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫的極限，面對PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量那就更無能為力了。那是不是以前就沒有這么大的數(shù)據(jù)量呢，也不是，早在20世紀80年代，未來學家阿爾文托夫勒就將大數(shù)據(jù)稱作“第三次浪潮的華彩樂章”。數(shù)據(jù)庫就像是按行列順序排列的很科學的數(shù)據(jù)整合。武侯區(qū)市場數(shù)據(jù)策略咨詢
數(shù)據(jù)是用于輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數(shù)字、字母、符號和模擬量等的統(tǒng)稱。彭州數(shù)據(jù)解決方案
大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點就是預測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。彭州數(shù)據(jù)解決方案
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