普遍采用實(shí)時(shí)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(shí)俱進(jìn)。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(bào)告的頻率不需要達(dá)到分鐘級(jí)別的場(chǎng)合，而對(duì)于要求比較高的場(chǎng)合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達(dá)不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間往往以小時(shí)或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點(diǎn)不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，因而對(duì)數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實(shí)時(shí)性。如在線個(gè)性化推薦、實(shí)時(shí)路況信息等數(shù)據(jù)處理時(shí)間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)合，人們需要及時(shí)對(duì)獲取的信息進(jìn)行處理并進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳釛?，否則很容易造成空間的不足。在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式將會(huì)成為主流，不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。 數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號(hào)、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。都江堰城市數(shù)據(jù)海
即工作完成質(zhì)量會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的變化而產(chǎn)生波動(dòng)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)過(guò)多時(shí)，相關(guān)工作結(jié)果就無(wú)法那么準(zhǔn)確。這一問(wèn)題使整個(gè)系統(tǒng)的工作效率受到影響，導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯(cuò)率提高，甚至?xí)霈F(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容遷移，產(chǎn)生錯(cuò)誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，如數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫(xiě)性能好；能滿足隨時(shí)存儲(chǔ)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(kù)適合追求速度和可擴(kuò)展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場(chǎng)景。[]對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評(píng)論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機(jī)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(jìn)行精確查詢，而且這類(lèi)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(zhǎng)往往也是不可能預(yù)期的，而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展能力幾乎也是無(wú)限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以很好的滿足這一類(lèi)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)仍然沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，它現(xiàn)在有四種大的分類(lèi)：（）鍵值對(duì)存儲(chǔ)（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點(diǎn)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的快速查詢。青羊區(qū)商業(yè)數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)數(shù)據(jù)是所有能輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號(hào)的介質(zhì)的總稱。
數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)：采集的多方面性：采集的數(shù)據(jù)量足夠大具有分析價(jià)值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要采集從用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會(huì)話、以及背后的用戶id，、需要統(tǒng)計(jì)這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。采集的多維性：數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類(lèi)型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。比如“查看app的使用情況”這一行為，我們需要采集用戶使用的app的哪些功能、點(diǎn)擊頻率、使用時(shí)常、打的app的時(shí)間間隔等多個(gè)屬性。才能使采集的結(jié)果滿足我們的數(shù)據(jù)分析！采集的高效性：高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的高效性。
只不過(guò)當(dāng)時(shí)由于數(shù)據(jù)處理能力有限，所以大數(shù)據(jù)一直沒(méi)有被提起來(lái)，直到2005年，Hadoop項(xiàng)目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個(gè)使對(duì)結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的平臺(tái)。從這個(gè)時(shí)候開(kāi)始，“大數(shù)據(jù)”才逐步成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個(gè)上，我們可以看出，技術(shù)的發(fā)展不僅在改變?nèi)藗兊纳?，其本身也在推進(jìn)著更高級(jí)的技術(shù)的誕生。話說(shuō)回來(lái)，“大數(shù)據(jù)”是不是只是一種規(guī)模大的數(shù)據(jù)就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說(shuō)說(shuō)海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，前面說(shuō)到處理PB/EB/ZB級(jí)的數(shù)據(jù)量，正是大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)所在，處理數(shù)據(jù)量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將會(huì)是一個(gè)常態(tài)，這是一個(gè)什么概念呢，一部高清電影約4g,一個(gè)PB=1024*1024g，大數(shù)據(jù)瞬時(shí)處理1PB的數(shù)據(jù)量，就相當(dāng)于瞬時(shí)處理26萬(wàn)部的高清電影的量。其次，說(shuō)到“快速的數(shù)據(jù)流傳”，怎么說(shuō)呢，所有數(shù)據(jù)都有時(shí)效的，商業(yè)業(yè)務(wù)決策也是有時(shí)效的，如果不快速處理，得到結(jié)果來(lái)，那么就很可能會(huì)失去商機(jī)，所以，我們也在一直強(qiáng)調(diào)利用大數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)分析。再次，“多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型”又是什么呢，在大數(shù)據(jù)走進(jìn)大眾之前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具，往往處理的是標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)就像是按行列順序排列的很科學(xué)的數(shù)據(jù)整合。
產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過(guò)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(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題并確定運(yùn)營(yíng)的策略和方向，管理層可以通過(guò)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(guò)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(jiàn)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(xiāo)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(guò)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(jiàn)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(xiāo)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開(kāi)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(chē)品覺(jué)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(lèi)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。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語(yǔ)音、圖像、視頻等。都江堰城市數(shù)據(jù)海
數(shù)據(jù)的選擇、類(lèi)型、數(shù)量、采集方法、詳細(xì)程度取決于系統(tǒng)應(yīng)用目標(biāo)、功能、管理與分析的要求。都江堰城市數(shù)據(jù)海
備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個(gè)討論范圍）。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級(jí)學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話題，而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點(diǎn)又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF（企業(yè)級(jí)統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險(xiǎn)行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動(dòng)通用模型等)，鎖涉及到術(shù)語(yǔ)”擴(kuò)展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法，數(shù)據(jù)模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導(dǎo)致模型設(shè)計(jì)方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的，以后有機(jī)會(huì)再交流?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人，從非互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是面對(duì)的數(shù)據(jù)源類(lèi)型忽然多了起來(lái)，在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對(duì)的是結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，基本來(lái)自excel、表格、DB系統(tǒng)等，在數(shù)據(jù)的處理技術(shù)上與架構(gòu)上是非常容易總結(jié)的，但是在互聯(lián)網(wǎng)因?yàn)闃I(yè)務(wù)獨(dú)特性導(dǎo)致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化，網(wǎng)站點(diǎn)擊日志、視頻、音頻、圖片數(shù)據(jù)等很多非結(jié)構(gòu)化快速產(chǎn)生與保存，在這樣的數(shù)據(jù)源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)來(lái)處理當(dāng)然是有些力不從心了（備注：IBM的科學(xué)家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長(zhǎng)報(bào)告基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)的4V特性大數(shù)據(jù)4v特性網(wǎng)上概念很多大家可以問(wèn)度娘）。都江堰城市數(shù)據(jù)海
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