數(shù)據(jù)，除了它初次被使用時(shí)提供的價(jià)值以外，那些積累下來(lái)的數(shù)據(jù)海洋并不是無(wú)用的廢物，它還有著無(wú)窮無(wú)盡的“剩余價(jià)值”，關(guān)于這一點(diǎn)，人們已經(jīng)有了越來(lái)越多的認(rèn)識(shí)。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來(lái)讓我們共同探索大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值吧！當(dāng)然這是需要借助于一些具體的應(yīng)用模式和場(chǎng)景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，企業(yè)也越來(lái)越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。一方面，大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關(guān)鍵的是，大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場(chǎng)的機(jī)會(huì)，從而能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上的創(chuàng)新力，大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平，降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。錦江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)研

如今數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，已進(jìn)入數(shù)據(jù)‘狂潮’時(shí)代，過去3年的數(shù)據(jù)量超過此前400年的數(shù)據(jù)總量。但是，高容量的數(shù)據(jù)要能夠具體應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)才能算是有價(jià)值。”國(guó)雙科技首席執(zhí)行官祁國(guó)晟認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有高容量、多元化、持續(xù)性和高價(jià)值4個(gè)明顯特征。目前，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量正在迅速增長(zhǎng)，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具已經(jīng)無(wú)法處理這些數(shù)據(jù)。在硬件發(fā)展有限的條件下，通過軟件技術(shù)的提升來(lái)處理不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，對(duì)數(shù)據(jù)利用率的提升以及各行業(yè)的發(fā)展起著重要的推動(dòng)作用。錦江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對(duì)實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。

    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(wú)法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)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(yíng)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(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)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(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。其實(shí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)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(duì)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(gè)明確地概念來(lái)描述它，但是，我們可以說明它的一些屬性，比如4v。無(wú)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(shí)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(gè)道理，從懵懂到理解，需要實(shí)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(gè)產(chǎn)物，它也會(huì)過時(shí)，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(jià)值密度等！對(duì)于決策者來(lái)說，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)是大數(shù)據(jù)比較大的價(jià)值；對(duì)于技術(shù)人員來(lái)說。

大數(shù)據(jù)提高決策能力當(dāng)前，企業(yè)管理者還是更多依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺做決策，而不是基于數(shù)據(jù)。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數(shù)字化的時(shí)代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數(shù)據(jù)時(shí)代，就必須要讓數(shù)據(jù)說話。大數(shù)據(jù)能夠有效的幫助各個(gè)行業(yè)用戶做出更為準(zhǔn)確的商業(yè)決策，從而實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)價(jià)值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發(fā)。雖然不同行業(yè)的業(yè)務(wù)不同，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及其所支撐的管理形態(tài)也千差萬(wàn)別，但從數(shù)據(jù)的獲取，數(shù)據(jù)的整合，數(shù)據(jù)的加工，數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用，數(shù)據(jù)的服務(wù)和推廣，數(shù)據(jù)處理的生命線流程來(lái)分析，所有行業(yè)的模式是一致的。數(shù)據(jù)它是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)。

    NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對(duì)SQL更簡(jiǎn)單而精確。[]數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會(huì)面對(duì)同時(shí)需要對(duì)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)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(kù)中，一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個(gè)部分，然后再對(duì)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(gè)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(tái)都提供一些簡(jiǎn)單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對(duì)象關(guān)系映射）來(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)單獨(dú)的存儲(chǔ)單元中存入一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)實(shí)體。[]數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)性關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)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(kù)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(kù)十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，對(duì)于事務(wù)的操作有很好的支持。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可以控制事務(wù)原子性細(xì)粒度。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語(yǔ)音、圖像、視頻等。四川城市數(shù)據(jù)可行性報(bào)告

數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。錦江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)研

數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置，隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也會(huì)逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集和的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。而數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過進(jìn)行數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果，將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域。未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，與數(shù)據(jù)分析技是密切相關(guān)的錦江區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)研

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