數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等方面開展實施。數(shù)據(jù)治理是一個企業(yè)安身立命的根本。元數(shù)據(jù):業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)的標識，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，一個數(shù)倉可以有成百上千，甚至成千上萬或更多的表。這些表的含義，表的每個字段的含義只有通過元數(shù)據(jù)才能知道。業(yè)務(wù)實體數(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)實體數(shù)據(jù)完整性、準確性、一致性、時效性。每一個操作業(yè)務(wù)實體數(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方面進行監(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：對于某些數(shù)據(jù)，用完可以刪除掉，以便減少存儲空間，數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)定義了每個業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)的周期，是否為熱數(shù)據(jù)或冷數(shù)據(jù)，是否需要長久保留還是完成對應(yīng)功能即可刪除等6.數(shù)倉的衍生隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展及互聯(lián)網(wǎng)巨頭對大數(shù)據(jù)技術(shù)的深耕及奉獻，特別是阿里。在數(shù)倉的基礎(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：是一個集中化存儲海量的、多個來源，多種類型數(shù)據(jù)，并可以對數(shù)據(jù)進行快速加工，分析的平臺，本質(zhì)上是一套先進的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。數(shù)據(jù)在計算機科學中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。湖北商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案
面向平臺級別有數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、調(diào)度、資管配置、數(shù)據(jù)同步分發(fā)等等。約2010-2012年的平臺結(jié)構(gòu)約2012-2013年的平臺結(jié)構(gòu)階段三：用數(shù)據(jù)的一些角色（分析師、運營或產(chǎn)品）會自己參與到從數(shù)據(jù)整理、加工、分析階段。當數(shù)據(jù)平臺變?yōu)樽杂扇_放，使用數(shù)據(jù)的人也參與到數(shù)據(jù)的體系建設(shè)時，基本會因為不專業(yè)型，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、重復(fù)對分數(shù)據(jù)浪費存儲與資源、口徑多樣化等等原因。此時原有建設(shè)數(shù)據(jù)平臺的多個角色可能轉(zhuǎn)為對其它非專業(yè)做數(shù)據(jù)人員的培訓(xùn)、咨詢與落地寫更加適合當前企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的一些方案等。給用戶提供的各類豐富的分析、取數(shù)的產(chǎn)品，簡單上手的可以使用。原有ETL、數(shù)據(jù)模型角色轉(zhuǎn)為給用戶提供平臺、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)培訓(xùn)與使用咨詢。數(shù)據(jù)分析師直接參與到數(shù)據(jù)平臺過程、數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)中去。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在互聯(lián)網(wǎng)這個大數(shù)據(jù)浪潮下，2016年以后數(shù)據(jù)平臺是如何去建設(shè)？如何服務(wù)業(yè)務(wù)？企業(yè)的不同發(fā)展階段數(shù)據(jù)平臺該如何去建設(shè)的？這個大家是可以思考的。但是我相信互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是非常務(wù)實的，基本不會采用傳統(tǒng)企業(yè)的自上而下的建設(shè)方式，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務(wù)快速變與迭代要求快速分析到數(shù)據(jù)。邛崍商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)價格數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號、文字，稱為數(shù)字數(shù)據(jù)。
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。但有一點就像樓主說的一樣，有點麻煩。)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，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，但特點就是方便)
我在這里整理一個表格不同時代數(shù)據(jù)源的差異性（備注可能整理的有點不全）：數(shù)據(jù)平臺的用戶：總結(jié)下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺“服務(wù)”方式迭代演進大約可以分為三個階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，那時建設(shè)與使用上與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有這蠻大的相似性，主要相似點在數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)角色、與使用到的技術(shù)上。老板們、運營的需求主要是依賴于報表、分析報告、臨時需求、商業(yè)智能團隊的數(shù)據(jù)分析師去各種分析、臨時需求、挖掘，這些角色是數(shù)據(jù)平臺的適用方。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)化的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、PC端非結(jié)構(gòu)化log等數(shù)據(jù)。ELT的數(shù)據(jù)處理方式（備注在數(shù)據(jù)處理的方式上，由傳統(tǒng)企業(yè)的ETL基本進化為ELT）。現(xiàn)在的淘寶是從2004年開始構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)倉庫，2004年是采用DELL的6650單節(jié)點、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節(jié)點Rac環(huán)境。在這段時間的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(備注：對這段歷史有興趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技術(shù)發(fā)展路徑“)。數(shù)據(jù)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構(gòu)成消息和知識的原始材料。
并以結(jié)構(gòu)化的方式存儲。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動關(guān)聯(lián)。除了網(wǎng)絡(luò)中包含的內(nèi)容之外，對于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)進行處理。?其他數(shù)據(jù)采集方法對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過與企業(yè)或研究機構(gòu)合作，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集平臺可能有些小的公司無法自己快速的獲取自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需要到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺來收集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對品牌商、零售商的線上運營數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯集全網(wǎng)多平臺、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化報表，為企業(yè)提供行業(yè)分析、渠道監(jiān)控、數(shù)據(jù)包等服務(wù)，幫助企業(yè)品牌發(fā)展提供科學化決策?！按髷?shù)據(jù)”指的是什么呢？溫江區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)價格
數(shù)據(jù)庫就是"按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫"。湖北商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案
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：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。湖北商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案
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