金牛区政商数据调研分析

    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。大数据经济即将进入数据资本时代。金牛区政商数据调研分析

    在计算上则以分布式计算为主提高数据的操作性能c.实时数仓是近几年提出的一种数仓架构，与离线数仓方案有相似之处，不同之处在于数据是实时的。这也是整个大数据从离线分布式计算迈向实时流计算过程中产生的。但个人认为实时数仓方案还有很多不成熟的地方，在业务场景中还是有很多局限性d.对于Lambda数仓架构，Kappa数仓架构，混合数仓架构这些架构更多的是应对与特定场景，这类数仓架构方案不具备一定的通用性.数仓的逻辑分层.数仓的设计步骤与原则a.业务场景调研需要明确业务场景的分类，比如行业类大概有电商场景，电信运营商场景，社交场景等等，这些场景不同带来的是需求不同，需求不同则带来的是模型之间的差异化b.需求调研不同的场景不同的需求，比如很多企业的数仓更多是服务于数据可视化BI,有的服务于应用系统，有的服务于C端。这些业务需求在统计、用户画像，推荐上等等的功能都有差异化c.模型调研根据实际业务场景，将业务侧对齐，遵循关系型数据库建模方式，从概念模型（cdm）->逻辑模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析，设计和开发的过程。经典抽象建模四步骤:选择业务过程->声明粒度->。双流区商业街数据洞察数据经过加工后就成为信息。

什么是小数据？小数据，顾名思义就是相对于大数据而言的，指的是与我们个人家庭相关的数据信息，正是无数的小数据经过汇集处理才形成了如今的大数据。小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒所以胃疼。这就是我生活中的“小数据”，它不像大数据那样浩瀚繁杂，却对我自身至关重要。

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，将它们加以汇总和理解并消化，以求比较大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。

大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定极好供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的极好方法。“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。成华区市场数据

“小数据”是什么意思？金牛区政商数据调研分析

    数据质量、数据安全、数据生命周期等方面开展实施。数据治理是一个企业安身立命的根本。元数据:业务实体数据的标识，在大数据领域，一个数仓可以有成百上千，甚至成千上万或更多的表。这些表的含义，表的每个字段的含义只有通过元数据才能知道。业务实体数据：业务产生的数据的数据内容，业务实体数据以外的数据表都是为其服务的。数据质量：保证业务实体数据完整性、准确性、一致性、时效性。每一个操作业务实体数据的任务都应该配置数据质量监控，严禁任务裸奔。可建设统一数据质量告警中心从以下四个方面进行监控、预警和优化任务。数据安全：即数据的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。数据生命周期：对于某些数据，用完可以删除掉，以便减少存储空间，数据生命周期数据定义了每个业务实体数据的周期，是否为热数据或冷数据，是否需要长久保留还是完成对应功能即可删除等6.数仓的衍生随着大数据的发展及互联网巨头对大数据技术的深耕及奉献，特别是阿里。在数仓的基础上衍生了数据湖和数据集市的概念数据湖：是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。金牛区政商数据调研分析

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