商业数据采集

    DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。[]关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。[]数据库非关系型数据库（NoSQL）随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。[]指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论。简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端。大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。商业数据采集

数据，除了它初次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的主要价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，从而能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。郫都区城市数据可行性报告从“数据”的字面意思看，数据包括“数字”和“依据”两层含义。

    同时淘宝的数据集群也变为国内比较大的数据仓库集群。随着2010年引入了hadoop&hive平台进行新一代的数据平台的构建，此时的Greenplum因为的IO吞吐量以及有限的任务并发安排到了网站日志的处理以及给分析师提供的数据分析服务。该阶段的数据模型是根据业务的特性采用退化、扁平化的模型设计方式去构建的。阶段二：互联网的数据平台除了受到技术、数据量的驱动外，同时还来自数据产品经理梳理用户的需求按照产品的思维去构建并部署在了数据的平台上。互联网是一个擅长制造流程新概念的行业。约在2011年到2014年左右，随着数据平台的建设逐渐的进入快速迭代期，数据产品、数据产品经理这两个词逐渐的升温以及被得到认可（备注：数据产品相关内容个人会在数据产品系列中做深入分享），同时数据产品也随着需求、平台特性分为面向用户级数据产品、面向平台工具型产品两个维度分别去建设数据平台。企业各个主要角色都是数据平台用户。各类数据产品经理（偏业务数据产品、偏工具平台数据产品）推进数据平台的建设。分析师参与数据平台直接建设比重增加。数据开发、数据模型角色都是数据平台的建设者与使用者（备注：相对与传统数据平台的数据开发来说。

大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。地图、表格、影像、磁带、纸带，按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。

    如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。[]数据库存储规范关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题（从当前的计算机硬件的发展来看，这样的存储空间浪费的问题微不足道）。但是由于基本上单个数据库都是采用单独存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以这样数据往往能存成一个整体，这对于数据的读写提供了极大的方便。[]数据库扩展方式当前社会和科学飞速发展，要支持日益增长的数据库存储需求当然要求数据库有良好的扩展性能，并且要求数据库支持更多数据并发量。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析。商业数据采集

数据是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的统称。商业数据采集

数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，极大提高整个社会经济的集约化程度商业数据采集

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