成华区商务数据洞察

    备注涉及的复杂维度、退化维度等不在这个讨论范围）。数据模型的业务建模阶段、领域概念模型阶段、逻辑模型阶段、物理模型阶段是超级学术与复杂的话题，而且在模型领域根据特点又分主数据(MDM)、CIF（企业级统一视图）、通用模型(IBM的金融、保险行业通用模型、Terdata的金融通用模型、电信移动通用模型等)，锁涉及到术语”扩展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花缭乱的建模手法，数据模型不同层次ODS、DWDDWD、DW、ST的分层目的不同导致模型设计方法又不同。相信业界有很多大牛能讲的清楚的，以后有机会再交流。互联网时代数据源做数据的人，从非互联网进入到互联网的特点是面对的数据源类型忽然多了起来，在传统企业数据人员面对的是结构化存储数据，基本来自excel、表格、DB系统等，在数据的处理技术上与架构上是非常容易总结的，但是在互联网因为业务独特性导致了所接触到的数据源特性多样化，网站点击日志、视频、音频、图片数据等很多非结构化快速产生与保存，在这样的数据源的多样化与容量下采用传统数据平台技术来处理当然是有些力不从心了（备注：IBM的科学家分析员道格.莱尼的一份数据增长报告基础上提出了大数据的4V特性大数据4v特性网上概念很多大家可以问度娘）。大数据是信息技术发展的必然产物。成华区商务数据洞察

    这个平台也是企业必须要做的平台，只不过当时叫数据仓库系统，在大数据时代，我称作为大数据仓库基础平台。这部分是整个大数据平台的。我们接下来会详细讨论。大数据门户，是数据成果的集成一体化平台，包含大数据分析平台和数据应用平台。大数据门户作为整个数据部门的窗口，所有数据研究成果都会展现在数据门户中，极大的方便了企业各层级、各职能人员使用数据。我们接下来也将会详细讨论下这部分内容。用户服务，使用我们数据的人主要有公司的各层级的管理人员、数据分析人员、运营人员、产品经理、技术研发工程师、企业的投资相关方，还可能有部分的公司提供对外的数据服务。提供服务的方式有多种多样，或通过大数据门户、或通过API接口、或是直接在分析报告中体现。注：详细分享每个平台如何构建的内容，欢迎大家参加小讲“企业大数据战略及价值变现”，会有很多的干货和独门绝技分享。第三部分：大数据的价值（注：本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中大数据价值章节的分享整理而成）大数据的价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营。双流区城市数据价格数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号。

数据分析成为大数据技术的重点数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的重点。大数据的价值体现在对大规模数据集和的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的

    NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。[]数据库规范化在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需要规范化数据，它通常是在一个单独的存储单元中存入一个复杂的数据实体。[]数据库事务性关系型数据库强调ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性。Isolation）、持久性（Durability）），可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作，而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性，对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度。数据不仅成为企业的新石油，更是价值的新来源。

    部分：什么是大数据，大数据有什么特征（注：本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“什么是大数据”章节的分享整理而成）对于大数据，我想不管你是否行业内人士，在这高度信息化的社会里面，都会有意无意的听说过大数据这么一个概念。小到一个店家，大到一个国家，都在讲大数据。不过，真正搞清楚什么是大数据的人可能真不那么多。其实，故名思议，大数据肯定体现在“大”上，可数据是一个比较抽象的东西，我们该怎么去描述数据的“大”呢？这里面就涉及到一些专业领域的东西了。麦肯锡对“大数据”给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。我们应该怎么去理解这句话呢，首先，我们知道，在大数据出现之前，我们对数据的日常处理分析常常使用的是诸如sqlsever/oracle/mysql等传统关系数据库，处理T级别的数据量已经是这些数据库的极限，面对PB/EB/ZB级的数据量那就更无能为力了。那是不是以前就没有这么大的数据量呢，也不是，早在20世纪80年代，未来学家阿尔文托夫勒就将大数据称作“第三次浪潮的华彩乐章”。数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。武汉商业数据分析

小数据和大数据的区别是什么？成华区商务数据洞察

    如：同名异义、同物异名..。减少多余冗余数据，因为了解数据之间的关系，以及数据的作用。在数据平台中根据需求采集那些用于分析的数据，而不需要那些纯粹用于操作的数据。数据模型在数据平台的数据仓库中是一个统称，严格上来讲分为概念模型、逻辑模型、物理模型。(备注：四类模型如何去详细构建文本不深讲，关于非互联网企业的数据模型网上非常多)BillInmon对EDW的定义是面向事物处理、面向数据管理，从数据的特征上需要坚持维护细粒度的数据、维护微观层次的数据关系、保存数据历史。所以在构建完毕的数据平台中可以从中映射并检查业务信息的完整性（同时也是养数据过程中的重要反馈点），这种方式还可以找出多个系统相关和重合的信息，减少多个系统之间数据的重复定义和不一致性，减小了应用集成的难度。Ralphkilmball对DM（备注：数据集市，非挖掘模型）的定义是面向分析过程的(AnalyticalProcessoriented)，因为这个模型对业务用户非常容易理解，同时为了查询也是做了专门的性能优化。所以星型、雪花模型很直观比较高性能为用户提供查询分析。该方式的建模首先确定用户需求问题与业务需求数据粒度，构建分析所需要的维度、与度量值形成星型模型；。成华区商务数据洞察

成都达智咨询股份有限公司是一家有着先进的发展理念，先进的管理经验，在发展过程中不断完善自己，要求自己，不断创新，时刻准备着迎接更多挑战的活力公司，在四川省等地区的商务服务中汇聚了大量的人脉以及**，在业界也收获了很多良好的评价，这些都源自于自身不努力和大家共同进步的结果，这些评价对我们而言是比较好的前进动力，也促使我们在以后的道路上保持奋发图强、一往无前的进取创新精神，努力把公司发展战略推向一个新高度，在全体员工共同努力之下，全力拼搏将共同成都达智咨询供应和您一起携手走向更好的未来，创造更有价值的产品，我们将以更好的状态，更认真的态度，更饱满的精力去创造，去拼搏，去努力，让我们一起更好更快的成长！