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    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；。数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度取决于系统应用目标、功能、管理与分析的要求。青羊区城市数据

    大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率。大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据关键技术大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。然而调查显示，未被使用的信息比例高达，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？什么是数据采集？▷数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。温江区商务数据洞察数据也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

大数据与小数据，大量数据的区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。2.还有一个重要的区别是在用途上，过去的数据很大程度上停留在说明过去的状态，拿数据说话，实际上是用过去的数据说明过去，而大数据的重点就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。

    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。大数据是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征。

所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。金堂商务数据采集

数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。青羊区城市数据

    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->。青羊区城市数据

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