普遍采用實時性的數據處理方式在現如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數據處理系統的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數據的處理系統采用的主要是批量化的處理方式，這種數據處理方式有一定的局限性，主要是用于數據報告的頻率不需要達到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數據處理方式就達不到要求。傳統的數據倉庫系統、鏈路挖掘等應用對數據處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數據自身的發展有點不相適應。大數據突出強調數據的實時性，因而對數據處理也要體現出實時性。如在線個性化推薦、實時路況信息等數據處理時間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數據的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理并進行適當的舍棄，否則很容易造成空間的不足。在未來的發展過程中，實時性的數據處理方式將會成為主流，不斷推動大數據技術的發展和進步。 數據也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。都江堰城市數據海

    即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那么準確。這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個數據庫系統的數據亂碼與出錯率提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數據庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如數據庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用于大數據處理工作。[]NoSQL數據庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。[]對于非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL數據庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數據庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。NoSQL數據庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，并且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。[]目前NoSQL數據庫仍然沒有一個統一的標準，它現在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢。青羊區商業數據智慧科技系統數據是所有能輸入計算機并被計算機程序處理的符號的介質的總稱。

    數據采集的三大要點：采集的多方面性：采集的數據量足夠大具有分析價值、數據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時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，、需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。采集的多維性：數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。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、點擊頻率、使用時常、打的app的時間間隔等多個屬性。才能使采集的結果滿足我們的數據分析！采集的高效性：高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。

    只不過當時由于數據處理能力有限，所以大數據一直沒有被提起來，直到2005年，Hadoop項目誕生，從技術層面上搭建了一個使對結構化和復雜數據快速、可靠分析變為現實的平臺。從這個時候開始，“大數據”才逐步成為互聯網信息技術行業的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個上，我們可以看出，技術的發展不僅在改變人們的生活，其本身也在推進著更高級的技術的誕生。話說回來，“大數據”是不是只是一種規模大的數據就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說說海量的數據規模，前面說到處理PB/EB/ZB級的數據量，正是大數據優勢所在，處理數據量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數據時代，將會是一個常態，這是一個什么概念呢，一部高清電影約4g,一個PB=1024*1024g，大數據瞬時處理1PB的數據量，就相當于瞬時處理26萬部的高清電影的量。其次，說到“快速的數據流傳”，怎么說呢，所有數據都有時效的，商業業務決策也是有時效的，如果不快速處理，得到結果來，那么就很可能會失去商機，所以，我們也在一直強調利用大數據做實時分析。再次，“多樣的數據類型”又是什么呢，在大數據走進大眾之前，傳統的數據處理工具，往往處理的是標準的結構化的數據。數據庫就像是按行列順序排列的很科學的數據整合。

    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。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。都江堰城市數據海

數據的選擇、類型、數量、采集方法、詳細程度取決于系統應用目標、功能、管理與分析的要求。都江堰城市數據海

    備注涉及的復雜維度、退化維度等不在這個討論范圍）。數據模型的業務建模階段、領域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級學術與復雜的話題，而且在模型領域根據特點又分主數據(MDM)、CIF（企業級統一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險行業通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動通用模型等)，鎖涉及到術語”擴展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法，數據模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導致模型設計方法又不同。相信業界有很多大牛能講的清楚的，以后有機會再交流。互聯網時代數據源做數據的人，從非互聯網進入到互聯網的特點是面對的數據源類型忽然多了起來，在傳統企業數據人員面對的是結構化存儲數據，基本來自excel、表格、DB系統等，在數據的處理技術上與架構上是非常容易總結的，但是在互聯網因為業務獨特性導致了所接觸到的數據源特性多樣化，網站點擊日志、視頻、音頻、圖片數據等很多非結構化快速產生與保存，在這樣的數據源的多樣化與容量下采用傳統數據平臺技術來處理當然是有些力不從心了（備注：IBM的科學家分析員道格.萊尼的一份數據增長報告基礎上提出了大數據的4V特性大數據4v特性網上概念很多大家可以問度娘）。都江堰城市數據海

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