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)量提升的一個關(guān)鍵要素，未來新話題主題會討論這些），這個既要顧業(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)計師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設(shè)計所關(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表，通過模型的步驟，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)與目標提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺的整個過程，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)平臺對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)不管是在哪個行業(yè)，是令人的問題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，需要通過事前盤點、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機會在闡述）。大家來看一張較為嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建設(shè)過程的導(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，對現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進行了描述，通過數(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。一般而言，數(shù)據(jù)缺乏組織及分類，無法明確的表達事物的意義。雙流區(qū)政商數(shù)據(jù)可行性報告
即工作完成質(zhì)量會隨著節(jié)點的變化而產(chǎn)生波動，當(dāng)節(jié)點過多時，相關(guān)工作結(jié)果就無法那么準確。這一問題使整個系統(tǒng)的工作效率受到影響，導(dǎo)致整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯率提高，甚至?xí)霈F(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點的內(nèi)容遷移，產(chǎn)生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)相對簡單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。[]NoSQL數(shù)據(jù)庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場景。[]對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機器學(xué)習(xí)通常只用于模糊處理，并不需要像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，進行精確查詢，而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長往往也是不可能預(yù)期的，而NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫可以很好的滿足這一類數(shù)據(jù)的存儲。NoSQL數(shù)據(jù)庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高，但用它查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)效果就比較差。[]目前NoSQL數(shù)據(jù)庫仍然沒有一個統(tǒng)一的標準，它現(xiàn)在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點能夠進行數(shù)據(jù)的快速查詢。湖北購物中心數(shù)據(jù)洞察大數(shù)據(jù)提供了一種人類認識復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。
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(chǎn)生，首先它本身就是一個很大的產(chǎn)業(yè)，它既能夠推動計算機產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，又能推動通信產(chǎn)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(chǎn)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(wù)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。
在計算上則以分布式計算為主提高數(shù)據(jù)的操作性能c.實時數(shù)倉是近幾年提出的一種數(shù)倉架構(gòu)，與離線數(shù)倉方案有相似之處，不同之處在于數(shù)據(jù)是實時的。這也是整個大數(shù)據(jù)從離線分布式計算邁向?qū)崟r流計算過程中產(chǎn)生的。但個人認為實時數(shù)倉方案還有很多不成熟的地方，在業(yè)務(wù)場景中還是有很多局限性d.對于Lambda數(shù)倉架構(gòu)，Kappa數(shù)倉架構(gòu)，混合數(shù)倉架構(gòu)這些架構(gòu)更多的是應(yīng)對與特定場景，這類數(shù)倉架構(gòu)方案不具備一定的通用性.數(shù)倉的邏輯分層.數(shù)倉的設(shè)計步驟與原則a.業(yè)務(wù)場景調(diào)研需要明確業(yè)務(wù)場景的分類，比如行業(yè)類大概有電商場景，電信運營商場景，社交場景等等，這些場景不同帶來的是需求不同，需求不同則帶來的是模型之間的差異化b.需求調(diào)研不同的場景不同的需求，比如很多企業(yè)的數(shù)倉更多是服務(wù)于數(shù)據(jù)可視化BI,有的服務(wù)于應(yīng)用系統(tǒng)，有的服務(wù)于C端。這些業(yè)務(wù)需求在統(tǒng)計、用戶畫像，推薦上等等的功能都有差異化c.模型調(diào)研根據(jù)實際業(yè)務(wù)場景，將業(yè)務(wù)側(cè)對齊，遵循關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建模方式，從概念模型（cdm）->邏輯模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一個從抽象到具體的一個不斷細化完善的分析，設(shè)計和開發(fā)的過程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務(wù)過程->聲明粒度->。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。
數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數(shù)據(jù)的方式不同，文件系統(tǒng)是面向組織數(shù)據(jù)的，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是面向全局組織數(shù)據(jù)的，這種組織方式可以解決數(shù)據(jù)冗余問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要管理數(shù)據(jù)庫的存儲、事務(wù)以及對數(shù)據(jù)庫的操作。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)管理文件和存儲空間的子系統(tǒng)，主要是分配文件所占的簇、盤塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來說數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會調(diào)用文件系統(tǒng)來管理自己的數(shù)據(jù)文件，但也有些數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠自己管理數(shù)據(jù)文件，甚至在裸設(shè)備上。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)必須的，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只是數(shù)據(jù)庫管理和應(yīng)用所必需的。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動是什么？四川數(shù)據(jù)調(diào)研
大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。雙流區(qū)政商數(shù)據(jù)可行性報告
確定維度->確定事實進行維度建模。常用的業(yè)務(wù)實體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數(shù)據(jù)數(shù)倉的常用的模型，范式模型是傳統(tǒng)的數(shù)倉常用的，其他兩種模型較為少見，針對特點的場景。而維度模型根據(jù)數(shù)據(jù)組織類型又劃分為星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是維表和事實表，以事實表為中心，所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實表上，呈星型分布。可以初略理解為如果用星型模型設(shè)計數(shù)倉的表時。一個業(yè)務(wù)實體中多個表的關(guān)系是一對多，one(事實表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)用的多的一種模型什么是維度表？維度表可以看成是用戶用來分析一個事實的窗口，它里面的數(shù)據(jù)應(yīng)該是對事實的各個方面描述，比如時間維度表，它里面的數(shù)據(jù)就是一些日，周，月，季，年，日期等數(shù)據(jù)，維度表只能是事實表的一個分析角度。什么是事實表？事實表其實質(zhì)就是通過各種維度和一些指標值得組合來確定一個事實的，比如通過時間維度，地域組織維度，指標值可以去確定在某時某地的一些指標值怎么樣的事實。事實表的每一條數(shù)據(jù)都是幾條維度表的數(shù)據(jù)和指標值交匯而得到的示例：b.雪花模型雪花模型，在星型模型的基礎(chǔ)上。雙流區(qū)政商數(shù)據(jù)可行性報告
成都達智咨詢股份有限公司是以數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)為一體的商務(wù)信息咨詢;市場調(diào)查研究預(yù)測;企業(yè)管理咨詢;企業(yè)策劃咨詢、營銷咨詢、經(jīng)濟貿(mào)易咨詢;會議服務(wù);計算機技術(shù)的開發(fā)、轉(zhuǎn)讓、咨詢、服務(wù);數(shù)據(jù)處理、分析及咨詢服務(wù);應(yīng)用軟件服務(wù);質(zhì)檢技術(shù)服務(wù);公共關(guān)系服務(wù);互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù);地理信息加工處理、測繪服務(wù);廣告設(shè)計、制作、代理、發(fā)布。企業(yè)，公司成立于1999-01-07，地址在成都市人民東路61號。至創(chuàng)始至今，公司已經(jīng)頗有規(guī)模。公司主要產(chǎn)品有數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)等，公司工程技術(shù)人員、行政管理人員、產(chǎn)品制造及售后服務(wù)人員均有多年行業(yè)經(jīng)驗。并與上下游企業(yè)保持密切的合作關(guān)系。達智咨詢,達智方輿,達智品諾,達智智業(yè)致力于開拓國內(nèi)市場，與商務(wù)服務(wù)行業(yè)內(nèi)企業(yè)建立長期穩(wěn)定的伙伴關(guān)系，公司以產(chǎn)品質(zhì)量及良好的售后服務(wù)，獲得客戶及業(yè)內(nèi)的一致好評。成都達智咨詢股份有限公司本著先做人，后做事，誠信為本的態(tài)度，立志于為客戶提供數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)行業(yè)解決方案，節(jié)省客戶成本。歡迎新老客戶來電咨詢。