如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數據，因為了解數據之間的關系，以及數據的作用。在數據平臺中根據需求采集那些用于分析的數據，而不需要那些純粹用于操作的數據。數據模型在數據平臺的數據倉庫中是一個統稱，嚴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構建文本不深講，關于非互聯網企業的數據模型網上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數據管理，從數據的特征上需要堅持維護細粒度的數據、維護微觀層次的數據關系、保存數據歷史。所以在構建完畢的數據平臺中可以從中映射并檢查業務信息的完整性（同時也是養數據過程中的重要反饋點），這種方式還可以找出多個系統相關和重合的信息，減少多個系統之間數據的重復定義和不一致性，減小了應用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數據集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因為這個模型對業務用戶非常容易理解，同時為了查詢也是做了專門的性能優化。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務需求數據粒度，構建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據。金牛區市場數據調研分析

數據，除了它初次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋并不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的“剩余價值”，關于這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始并將繼續影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的主要價值吧！當然這是需要借助于一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的準確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，從而能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。青白江區商業數據庫數據在計算機科學中，數據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的總稱。

數據采集是指通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或采集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，極大提高整個社會經濟的集約化程度

    大數據開啟了一個大規模生產、分享和應用數據的時代，它給技術和商業帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫療、零售和制造業領域，大數據每年可以提高勞動生產率。大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據關鍵技術大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。然而調查顯示，未被使用的信息比例高達，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。如何從大數據中采集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。因此在大數據時代背景下，如何從大數據中采集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一，數據采集才是大數據產業的基石。那么什么是大數據采集技術呢？什么是數據采集？?數據采集(DAQ)：又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集信息的過程。數據分類新一代數據體系中，將傳統數據體系中沒有考慮過的新數據源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數據與內容數據兩大類。數據是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。

    數據質量、數據安全、數據生命周期等方面開展實施。數據治理是一個企業安身立命的根本。元數據:業務實體數據的標識，在大數據領域，一個數倉可以有成百上千，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據才能知道。業務實體數據：業務產生的數據的數據內容，業務實體數據以外的數據表都是為其服務的。數據質量：保證業務實體數據完整性、準確性、一致性、時效性。每一個操作業務實體數據的任務都應該配置數據質量監控，嚴禁任務裸奔。可建設統一數據質量告警中心從以下四個方面進行監控、預警和優化任務。數據安全：即數據的保密性、真實性、完整性、未授權拷貝和所寄生系統的安全性。數據生命周期：對于某些數據，用完可以刪除掉，以便減少存儲空間，數據生命周期數據定義了每個業務實體數據的周期，是否為熱數據或冷數據，是否需要長久保留還是完成對應功能即可刪除等6.數倉的衍生隨著大數據的發展及互聯網巨頭對大數據技術的深耕及奉獻，特別是阿里。在數倉的基礎上衍生了數據湖和數據集市的概念數據湖：是一個集中化存儲海量的、多個來源，多種類型數據，并可以對數據進行快速加工，分析的平臺，本質上是一套先進的企業數據架構。“小數據”是什么意思？市場數據調研分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析。金牛區市場數據調研分析

數據采集的四大步驟：1.明確數據需求：由于客戶所處行業不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數據的用途，確定客戶需求。根據客戶所需搜集的數據信息與客戶溝通之后，總結需要收集的字段。2.調研數據來源：根據客戶需求確定數據采集范圍。然后鎖定采集范圍和對采集的數據量進行預估。細化客戶需求，研究采集方向。3.確定用什么采集工具、軟件、代碼面對不同的網站我們只有選擇更加合適的組合才能使采集結果更加有效。4.確定存儲的方式：根據采集量的大小對數據儲存的方式進行劃分。比較小的數據，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數據，選擇數據庫存儲；對于GB級別的數據，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數據存儲的方式使客戶對數據的使用與管理更加便捷。金牛區市場數據調研分析

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