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，這是一個復雜的過程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當多的軟件開發(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行復雜數(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)庫十分強調(diào)數(shù)據(jù)的強一致性，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)原子性細粒度。數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析。青白江區(qū)商業(yè)街數(shù)據(jù)解決方案

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎(chǔ)在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測值，是實驗、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值進行測度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但不區(qū)分順序的，是定類數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但區(qū)分順序的，是定序數(shù)據(jù)，如學歷、商品的質(zhì)量等級等。高新區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)可行性報告數(shù)據(jù)的選擇、類型、數(shù)量、采集方法、詳細程度取決于系統(tǒng)應用目標、功能、管理與分析的要求。

    比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從這用戶群體角度來說這非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺用戶差異性是非常明顯，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺中很多理論與名詞都是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺傳遞過來的，本文將會分別闡述非互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺區(qū)別。非互聯(lián)網(wǎng)時代自從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展起來到現(xiàn)在，基本上可以分為五個時代、四種架構(gòu)約在1991年前的全企業(yè)集成1991年后的企業(yè)數(shù)據(jù)集成EDW時代1994年-1996年的數(shù)據(jù)集市1996-1997年左右的兩個架構(gòu)吵架1998年-2001年左右的合并年代數(shù)據(jù)倉庫代架構(gòu)（開發(fā)時間2001-2002年）海爾集團的一個BI項目，架構(gòu)的ETL使用的是微軟的數(shù)據(jù)抽取加工工具DTS，老人使用過微軟的DTS知道有哪些弊端，后便給出了幾個DTS的截圖。功能：進銷存分析、閉環(huán)控制分析、工貿(mào)分析等硬件環(huán)境：業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫：DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I數(shù)據(jù)庫服務(wù)器：4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服務(wù)器：2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI開發(fā)環(huán)境：VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000這是上海通用汽車的一個數(shù)據(jù)平臺，別看復雜，嚴格意義上來講這是一套EDW的架構(gòu)、在EDS數(shù)據(jù)倉庫中采用的是準三范式的建模方式去構(gòu)建的、大約涉及到十幾種數(shù)據(jù)源，建模中按照某一條主線把數(shù)據(jù)都集成起來。

數(shù)據(jù)采集的四大步驟：1.明確數(shù)據(jù)需求：由于客戶所處行業(yè)不同，訴求也就各不一樣。所以首先必須明確客對于數(shù)據(jù)的用途，確定客戶需求。根據(jù)客戶所需搜集的數(shù)據(jù)信息與客戶溝通之后，總結(jié)需要收集的字段。2.調(diào)研數(shù)據(jù)來源：根據(jù)客戶需求確定數(shù)據(jù)采集范圍。然后鎖定采集范圍和對采集的數(shù)據(jù)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(wǎng)站我們只有選擇更加合適的組合才能使采集結(jié)果更加有效。4.確定存儲的方式：根據(jù)采集量的大小對數(shù)據(jù)儲存的方式進行劃分。比較小的數(shù)據(jù)，一般使用excel表格存儲；幾千萬的大型數(shù)據(jù)，選擇數(shù)據(jù)庫存儲；對于GB級別的數(shù)據(jù)，就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存儲和處理技術(shù)的方法才能做到較好的管理和計算。選擇正確數(shù)據(jù)存儲的方式使客戶對數(shù)據(jù)的使用與管理更加便捷。一般而言，數(shù)據(jù)缺乏組織及分類，無法明確的表達事物的意義。

    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。而信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對數(shù)據(jù)作具有含義的解釋。武侯區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)研

數(shù)據(jù)是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號。青白江區(qū)商業(yè)街數(shù)據(jù)解決方案

    產(chǎn)品經(jīng)理能夠通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)運營問題并確定運營的策略和方向，管理層可以通過數(shù)據(jù)掌握公司業(yè)務(wù)運營狀況，從而進行一些戰(zhàn)略決策；b.數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)：通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)挖掘模型實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和運營的智能化，從而極大的提高企業(yè)的整體效能產(chǎn)出。常見的應用領(lǐng)域有基于個性化推薦技術(shù)的精細營銷服務(wù)、廣告服務(wù)、基于模型算法的風控反服務(wù)征信服務(wù)，等等c.數(shù)據(jù)對外變現(xiàn)：通過對數(shù)據(jù)進行精心的包裝，對外提供數(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)，提供風控查詢、驗證、反服務(wù)，提供導客、導流、精細營銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)開放平臺服務(wù)，等等但在實踐中，我更加喜歡把數(shù)據(jù)的價值分為兩個方面，一個方面是給企業(yè)創(chuàng)造營收，另一個方面就是給企業(yè)節(jié)省成本。整體梳理的框架如下，請大家參考：除了上面我對數(shù)據(jù)價值的理解外，阿里前數(shù)據(jù)委員會車品覺老師從數(shù)據(jù)的應用價值出發(fā)，歸納出如下的5類數(shù)據(jù)價值，也有一定的道理，大家可以作為參考：以上就是我對數(shù)據(jù)價值的理解。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)實踐與職業(yè)生涯”并留言。青白江區(qū)商業(yè)街數(shù)據(jù)解決方案

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