基于云的数据分析平台将更加完善近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为普遍，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到明显提升。数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。重庆市场数据可行性报告
扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别比较大的地方，由于关系型数据库将数据存储在数据表中，数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中，而且数据表越多这个问题越严重，如果要缓解这个问题，只能提高处理能力，也就是选择速度更快性能更高的计算机，这样的方法虽然可以一定的拓展空间，但这样的拓展空间一定有非常有限的，也就是关系型数据库只具备纵向扩展能力。而NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。[]数据库查询方式关系型数据库采用结构化查询语言（即SQL）来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准，它能够支持数据库的CRUD（增加，查询，更新，删除）操作。具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言（UnQL），它以数据集（像文档）为单位来管理和操作数据，由于它没有一个统一的标准，所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的，NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似。青羊区政商数据海地图、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。
确定维度->确定事实进行维度建模。常用的业务实体建模方法:维度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中维度模型是大数据数仓的常用的模型，范式模型是传统的数仓常用的，其他两种模型较为少见，针对特点的场景。而维度模型根据数据组织类型又划分为星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是维表和事实表，以事实表为中心，所有维度直接关联在事实表上，呈星型分布。可以初略理解为如果用星型模型设计数仓的表时。一个业务实体中多个表的关系是一对多，one(事实表)many(维度表)。星型模型是基于hadoop生态的大数据用的多的一种模型什么是维度表？维度表可以看成是用户用来分析一个事实的窗口，它里面的数据应该是对事实的各个方面描述，比如时间维度表，它里面的数据就是一些日，周，月，季，年，日期等数据，维度表只能是事实表的一个分析角度。什么是事实表？事实表其实质就是通过各种维度和一些指标值得组合来确定一个事实的，比如通过时间维度，地域组织维度，指标值可以去确定在某时某地的一些指标值怎么样的事实。事实表的每一条数据都是几条维度表的数据和指标值交汇而得到的示例：b.雪花模型雪花模型，在星型模型的基础上。
数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。数据库发展现状在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中重要的一员，0年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时。分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现。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。
采集数据主要有两个方向，一是自己编爬虫程序去采集，二是使用别人或者企业公司等公开的数据。1.编爬虫程序去采集数据(比较有针对性，比较适合我们的需求就是我想要什么数据就采集什么数据，可以使用Python爬虫去采集，不是很难。但有一点就像楼主说的一样，有点麻烦。)2.使用公开的数据，可以使用第三方的数据产品工具，新媒体公众号方向可以考虑新榜有数的(针对性不强，可能公开的数据样本不符合我们的需求，这样就不利于工作的开展了，但特点就是方便)这些数据具有规模大、形成速度快、类型多样以及价值性低，通常将其称之为“大数据”。西南地区城市数据洞察
从“数据”的字面意思看，数据包括“数字”和“依据”两层含义。重庆市场数据可行性报告
我在这里整理一个表格不同时代数据源的差异性（备注可能整理的有点不全）：数据平台的用户：总结下来互联网的数据平台“服务”方式迭代演进大约可以分为三个阶段。阶段一：约在2008年-2011年初的互联网数据平台，那时建设与使用上与非互联网数据平台有这蛮大的相似性，主要相似点在数据平台的建设角色、与使用到的技术上。老板们、运营的需求主要是依赖于报表、分析报告、临时需求、商业智能团队的数据分析师去各种分析、临时需求、挖掘，这些角色是数据平台的适用方。ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA开发等。用户面对是结构化的生产数据、PC端非结构化log等数据。ELT的数据处理方式（备注在数据处理的方式上，由传统企业的ETL基本进化为ELT）。现在的淘宝是从2004年开始构建自己的数据仓库，2004年是采用DELL的6650单节点、到2005年更换为IBM的P550再到2008年的12节点Rac环境。在这段时间的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(备注：对这段历史有兴趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技术发展路径“)。重庆市场数据可行性报告
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