常見的數(shù)據(jù)采集方式有問卷調(diào)查、查閱資料、實地考查、試驗。1、問卷調(diào)查：問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集極為常用的一種方式，因為它的成本比較低，而且得到的信息也會比較多面。2、查閱資料：查閱資料是古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。3、實地考查：實地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個事物的真相，勢態(tài)發(fā)展流程，而去實地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。4、實驗：實驗收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結(jié)果都是不確定性的。一般而言，數(shù)據(jù)缺乏組織及分類，無法明確的表達(dá)事物的意義。崇州城市數(shù)據(jù)洞察
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(dá)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(jī)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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。崇州城市數(shù)據(jù)洞察地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。
大數(shù)據(jù)的七大價值隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。這個大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運營商以及整個生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費級市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。
數(shù)據(jù)庫是“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”。是一個長期存儲在計算機(jī)內(nèi)的、有組織的、有共享的、統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗余度、與應(yīng)用程序彼此的數(shù)據(jù)，可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、查詢、更新、刪除等操作。中文名數(shù)據(jù)庫外文名database概念電子化的文件柜作用對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲以及刪除等操作目錄簡介?定義?發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)類型?關(guān)系數(shù)據(jù)庫?非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別?存儲方式?存儲結(jié)構(gòu)?存儲規(guī)范?擴(kuò)展方式?查詢方式?規(guī)范化?事務(wù)性?讀寫性能?授權(quán)方式分布式數(shù)據(jù)庫參見數(shù)據(jù)庫簡介編輯數(shù)據(jù)庫定義數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數(shù)據(jù)。但是數(shù)據(jù)庫并不是隨意地將數(shù)據(jù)進(jìn)行存放，是有一定的規(guī)則的，否則查詢的效率會很低。當(dāng)今世界是一個充滿著數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)世界，充斥著大量的數(shù)據(jù)。即這個互聯(lián)網(wǎng)世界就是數(shù)據(jù)世界。數(shù)據(jù)的來源有很多。比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網(wǎng)頁、發(fā)送的消息等等。除了文本類型的數(shù)據(jù)，圖像、音樂、聲音都是數(shù)據(jù)。2021年上海數(shù)據(jù)交易所成立，其面向全球開展大數(shù)據(jù)綜合交易。
如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因為了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)倉庫中是一個統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點），這種方式還可以找出多個系統(tǒng)相關(guān)和重合的信息，減少多個系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復(fù)定義和不一致性，減小了應(yīng)用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數(shù)據(jù)集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因為這個模型對業(yè)務(wù)用戶非常容易理解，同時為了查詢也是做了專門的性能優(yōu)化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問題與業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)粒度，構(gòu)建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。數(shù)據(jù)在計算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計算機(jī)并被計算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。雙流區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研
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)則生動具體表達(dá)出信息。崇州城市數(shù)據(jù)洞察
NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對SQL更簡單而精確。[]數(shù)據(jù)庫規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會面對同時需要對一個或者多個數(shù)據(jù)實體（包括數(shù)組、列表和嵌套數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作，這樣在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，一個數(shù)據(jù)實體一般首先要分割成多個部分，然后再對分割的部分進(jìn)行規(guī)范化，規(guī)范化以后再分別存入到多張關(guān)系型數(shù)據(jù)表中，這是一個復(fù)雜的過程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)多的軟件開發(fā)平臺都提供一些簡單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對象關(guān)系映射）來將數(shù)據(jù)庫中對象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中去以及進(jìn)行不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫則沒有這方面的問題，它不需要規(guī)范化數(shù)據(jù)，它通常是在一個單獨的存儲單元中存入一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)實體。[]數(shù)據(jù)庫事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)ACID規(guī)則（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性。Isolation）、持久性（Durability）），可以滿足對事務(wù)性要求較高或者需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢的數(shù)據(jù)操作，而且可以充分滿足數(shù)據(jù)庫操作的高性能和操作穩(wěn)定性的要求。并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，對于事務(wù)的操作有很好的支持。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。崇州城市數(shù)據(jù)洞察
成都達(dá)智咨詢股份有限公司主要經(jīng)營范圍是商務(wù)服務(wù)，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊和良好的市場口碑。達(dá)智咨詢致力于為客戶提供良好的數(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)，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點競爭力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于商務(wù)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展。達(dá)智咨詢立足于全國市場，依托強(qiáng)大的研發(fā)實力，融合前沿的技術(shù)理念，及時響應(yīng)客戶的需求。