產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題并確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。常見的應用領域有基于個性化推薦技術的精細營銷服務、廣告服務、基于模型算法的風控反服務征信服務，等等c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反服務，提供導客、導流、精細營銷服務，提供數據開放平臺服務，等等但在實踐中，我更加喜歡把數據的價值分為兩個方面，一個方面是給企業創造營收，另一個方面就是給企業節省成本。整體梳理的框架如下，請大家參考：除了上面我對數據價值的理解外，阿里前數據委員會車品覺老師從數據的應用價值出發，歸納出如下的5類數據價值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對數據價值的理解。歡迎大家拍磚指正，歡迎大家關注我的知乎專欄“大數據實踐與職業生涯”并留言。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。西南地區政商數據洞察

    維度表上又關聯了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構建數倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數倉模型建設后期，當一個星型模型為一個實體，又有多個是實體，實體間又共用維表(這個是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構建企業級數據倉庫，必不可少的就是制定數倉規范。包括命名規范，流程規范，設計規范，開發規范等。開發規范示例：開發語言，傳統數倉一般SQL/Shell為主，互聯網數倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統數倉，還是基于Hadoop生態的構建的(hive、spark、flink)數倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發規范：在大數據生態，不管哪種數據處理框架，總有都會孵化出強大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質上還是SQL.數據治理大數據時代必不可少的一個重要環節，可從元數據管理、業務實體數據。大邑政商數據數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關于數據的解釋是不可分的。

大數據與小數據，大量數據的區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。2.還有一個重要的區別是在用途上，過去的數據很大程度上停留在說明過去的狀態，拿數據說話，實際上是用過去的數據說明過去，而大數據的重點就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。

    確定維度->確定事實進行維度建模。常用的業務實體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數據數倉的常用的模型，范式模型是傳統的數倉常用的，其他兩種模型較為少見，針對特點的場景。而維度模型根據數據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，所有維度直接關聯在事實表上，呈星型分布。可以初略理解為如果用星型模型設計數倉的表時。一個業務實體中多個表的關系是一對多，one(事實表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態的大數據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，它里面的數據應該是對事實的各個方面描述，比如時間維度表，它里面的數據就是一些日，周，月，季，年，日期等數據，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。事實表的每一條數據都是幾條維度表的數據和指標值交匯而得到的示例：b.雪花模型雪花模型，在星型模型的基礎上。大數據經濟即將進入數據資本時代。

    如果需要修改數據表的結構就會十分困難。而NoSQL數據庫由于面對的是大量非結構化的數據的存儲，它采用的是動態結構，對于數據類型和結構的改變非常的適應，可以根據數據存儲的需要靈活的改變數據庫的結構。[]數據庫存儲規范關系型數據庫為了避免重復、規范化數據以及充分利用好存儲空間，把數據按照小關系表的形式進行存儲，這樣數據管理的就可以變得很清晰、一目了然，當然這主要是一張數據表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數據涉及到多張數據表，數據表之間存在著復雜的關系，隨著數據表數量的增加，數據管理會越來越復雜。而NoSQL數據庫的數據存儲方式是用平面數據集的方式集中存放，雖然會存在數據被重復存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當前的計算機硬件的發展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道）。但是由于基本上單個數據庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數據往往能存成一個整體，這對于數據的讀寫提供了極大的方便。[]數據庫擴展方式當前社會和科學飛速發展，要支持日益增長的數據庫存儲需求當然要求數據庫有良好的擴展性能，并且要求數據庫支持更多數據并發量。非結構化數據隨著云計算、大數據、物聯網等新興技術的蓬勃發展呈現出井噴式的增長。蒲江大數據采集

近10年來，大數據相關技術、產品、應用和標準快速發展。西南地區政商數據洞察

    如果通過技術將人無法通過肉眼找到的價值信息呈現出來，這是重要的！大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據技術，包括大規模并行處理。西南地區政商數據洞察

成都達智咨詢股份有限公司是一家有著先進的發展理念，先進的管理經驗，在發展過程中不斷完善自己，要求自己，不斷創新，時刻準備著迎接更多挑戰的活力公司，在四川省等地區的商務服務中匯聚了大量的人脈以及**，在業界也收獲了很多良好的評價，這些都源自于自身不努力和大家共同進步的結果，這些評價對我們而言是比較好的前進動力，也促使我們在以后的道路上保持奮發圖強、一往無前的進取創新精神，努力把公司發展戰略推向一個新高度，在全體員工共同努力之下，全力拼搏將共同成都達智咨詢供應和您一起攜手走向更好的未來，創造更有價值的產品，我們將以更好的狀態，更認真的態度，更飽滿的精力去創造，去拼搏，去努力，讓我們一起更好更快的成長！