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(gè)關(guān)鍵要素，未來新話題主題會(huì)討論這些），這個(gè)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(jì)師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺(tái)中模型設(shè)計(jì)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(bào)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(biāo)提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺(tái)的整個(gè)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(tái)對(duì)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(gè)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(diǎn)、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機(jī)會(huì)在闡述）。大家來看一張較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)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(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進(jìn)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。大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)格
產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問題并確定運(yùn)營(yíng)的策略和方向，管理層可以通過數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況，從而進(jìn)行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)：通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的智能化，從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見的應(yīng)用領(lǐng)域有基于個(gè)性化推薦技術(shù)的精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)、廣告服務(wù)、基于模型算法的風(fēng)控反服務(wù)征信服務(wù)，等等c.數(shù)據(jù)對(duì)外變現(xiàn)：通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精心的包裝，對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，從而獲得現(xiàn)金收入。市面上比較常見有各大數(shù)據(jù)公司利用自己掌握的大數(shù)據(jù)，提供風(fēng)控查詢、驗(yàn)證、反服務(wù)，提供導(dǎo)客、導(dǎo)流、精細(xì)營(yíng)銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺(tái)服務(wù)，等等但在實(shí)踐中，我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價(jià)值分為兩個(gè)方面，一個(gè)方面是給企業(yè)創(chuàng)造營(yíng)收，另一個(gè)方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下，請(qǐng)大家參考：除了上面我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解外，阿里前數(shù)據(jù)委員會(huì)車品覺老師從數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值出發(fā)，歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價(jià)值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的理解。歡迎大家拍磚指正，歡迎大家關(guān)注我的知乎專欄“大數(shù)據(jù)實(shí)踐與職業(yè)生涯”并留言。邛崍商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)格數(shù)據(jù)不僅成為企業(yè)的新石油，更是價(jià)值的新來源。
而缺點(diǎn)是需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲(chǔ)：軟件Hbase，它的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的擴(kuò)展性強(qiáng)。而缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫(kù)的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)：軟件MongoDB，它的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴(yán)格。而缺點(diǎn)是查詢性的性能不好，同時(shí)缺少一種統(tǒng)一查詢語(yǔ)言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點(diǎn)可以方便的利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法進(jìn)行計(jì)算。而缺點(diǎn)是要想得到結(jié)果必須進(jìn)行整個(gè)圖的計(jì)算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時(shí)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)很難使用。[]數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)方式傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用表格的儲(chǔ)存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，要讀取和查詢都十分方便。而非關(guān)系型數(shù)據(jù)不適合這樣的表格存儲(chǔ)方式，通常以數(shù)據(jù)集的方式，大量的數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在一起，類似于鍵值對(duì)、圖結(jié)構(gòu)或者文檔。[]數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)按照結(jié)構(gòu)化的方法存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)表都必須對(duì)各個(gè)字段定義好（也就是先定義好表的結(jié)構(gòu)），再根據(jù)表的結(jié)構(gòu)存入數(shù)據(jù)，這樣做的好處就是由于數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容在存入數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)定義好了，所以整個(gè)數(shù)據(jù)表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數(shù)據(jù)后。
如今數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，已進(jìn)入數(shù)據(jù)‘狂潮’時(shí)代，過去3年的數(shù)據(jù)量超過此前400年的數(shù)據(jù)總量。但是，高容量的數(shù)據(jù)要能夠具體應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)才能算是有價(jià)值?！眹?guó)雙科技首席執(zhí)行官祁國(guó)晟認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有高容量、多元化、持續(xù)性和高價(jià)值4個(gè)明顯特征。目前，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量正在迅速增長(zhǎng)，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具已經(jīng)無法處理這些數(shù)據(jù)。在硬件發(fā)展有限的條件下，通過軟件技術(shù)的提升來處理不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，對(duì)數(shù)據(jù)利用率的提升以及各行業(yè)的發(fā)展起著重要的推動(dòng)作用。數(shù)據(jù)是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合。
這個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)計(jì)劃三年的時(shí)間構(gòu)建完畢，第一階段計(jì)劃構(gòu)建統(tǒng)統(tǒng)一生性周期視圖、客戶統(tǒng)一視圖的數(shù)據(jù)，完成對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的摸底與部分實(shí)施為業(yè)務(wù)分析與信息共享提供基礎(chǔ)平臺(tái)。第二階段是完成主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成與視圖統(tǒng)一，初步實(shí)現(xiàn)企業(yè)績(jī)效管理。第三階段完善企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一。這個(gè)是國(guó)內(nèi)某銀行的一套數(shù)據(jù)集市，這是一個(gè)典型數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)模式、面向客戶經(jīng)理部門的考慮分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)混合性架構(gòu)(Cif)這是太平洋保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，目前為止我認(rèn)識(shí)的很多人都在該項(xiàng)目中呆過，當(dāng)然是保險(xiǎn)類的項(xiàng)目?；剡^頭來看該平臺(tái)架構(gòu)顯然是一個(gè)混合型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)。它有混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)，每一個(gè)層次功能定義的非常明確。新一代架構(gòu)OPDM操作型數(shù)據(jù)集市(倉(cāng)庫(kù))OPDM大約是在2011年提出來的，嚴(yán)格上來說，OPDM操作型數(shù)據(jù)集市（倉(cāng)庫(kù)）是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種，他更多的是面向操作型數(shù)據(jù)而非歷史數(shù)據(jù)查詢與分析。數(shù)據(jù)模型”數(shù)據(jù)模型“這個(gè)詞只要是跟數(shù)據(jù)沾邊就會(huì)出現(xiàn)的一個(gè)詞。在構(gòu)建過程中，有一個(gè)角色理解業(yè)務(wù)并探索分散在各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)，并通過某條業(yè)務(wù)主線把這些分散在各角落的數(shù)據(jù)串聯(lián)并存儲(chǔ)同時(shí)讓業(yè)務(wù)使用，在設(shè)計(jì)時(shí)苦逼的地方除了考慮業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要素外?！按髷?shù)據(jù)”指的是什么呢？湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)格
數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)格
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(jià)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(duì)于大數(shù)據(jù)，我想不管你是否行業(yè)內(nèi)人士，在這高度信息化的社會(huì)里面，都會(huì)有意無意的聽說過大數(shù)據(jù)這么一個(gè)概念。小到一個(gè)店家，大到一個(gè)國(guó)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(shí)，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(gè)比較抽象的東西，我們?cè)撛趺慈ッ枋鰯?shù)據(jù)的“大”呢？這里面就涉及到一些專業(yè)領(lǐng)域的東西了。麥肯錫對(duì)“大數(shù)據(jù)”給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。我們應(yīng)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(duì)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(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，處理T級(jí)別的數(shù)據(jù)量已經(jīng)是這些數(shù)據(jù)庫(kù)的極限，面對(duì)PB/EB/ZB級(jí)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(jì)80年代，未來學(xué)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”。湖北商務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)格
成都達(dá)智咨詢股份有限公司依托可靠的品質(zhì)，旗下品牌達(dá)智咨詢,達(dá)智方輿,達(dá)智品諾,達(dá)智智業(yè)以高質(zhì)量的服務(wù)獲得廣大受眾的青睞。業(yè)務(wù)涵蓋了數(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)等諸多領(lǐng)域，尤其數(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)中具有強(qiáng)勁優(yōu)勢(shì)，完成了一大批具特色和時(shí)代特征的商務(wù)服務(wù)項(xiàng)目；同時(shí)在設(shè)計(jì)原創(chuàng)、科技創(chuàng)新、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。我們強(qiáng)化內(nèi)部資源整合與業(yè)務(wù)協(xié)同，致力于數(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)等實(shí)現(xiàn)一體化，建立了成熟的數(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)運(yùn)營(yíng)及風(fēng)險(xiǎn)管理體系，累積了豐富的商務(wù)服務(wù)行業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)，擁有一大批專業(yè)人才。成都達(dá)智咨詢股份有限公司業(yè)務(wù)范圍涉及商務(wù)信息咨詢;市場(chǎng)調(diào)查研究預(yù)測(cè);企業(yè)管理咨詢;企業(yè)策劃咨詢、營(yíng)銷咨詢、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易咨詢;會(huì)議服務(wù);計(jì)算機(jī)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(cè)繪服務(wù);廣告設(shè)計(jì)、制作、代理、發(fā)布。等多個(gè)環(huán)節(jié)，在國(guó)內(nèi)商務(wù)服務(wù)行業(yè)擁有綜合優(yōu)勢(shì)。在數(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)等領(lǐng)域完成了眾多可靠項(xiàng)目。