大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。其实大数据是一个概念，你不能定义为大，或者多，或者复杂。在不同行业，不同技术背景的情况下，对于大数据的解释是不一样的。虽然目前我们不能用一个明确地概念来描述它，但是，我们可以说明它的一些属性，比如4v。无论安全性，还是难处理，这些都是描述大数据的属性，当你有了这些属性，把他们总结到一起的时候，那就是你理解的大数据，就像当初有人和你说什么是CPU一个道理，从懵懂到理解，需要实践中的积累。，大数据是信息技术发展到如今的一个产物，它也会过时，当下人们谈论的大数据基本属性包括：全量，大，多样性，低价值密度等！对于决策者来说，数据驱动业务是大数据比较大的价值；对于技术人员来说。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。郫都区市场数据调研分析
产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精细营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反服务征信服务，等等c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反服务，提供导客、导流、精细营销服务，提供数据开放平台服务，等等但在实践中，我更加喜欢把数据的价值分为两个方面，一个方面是给企业创造营收，另一个方面就是给企业节省成本。整体梳理的框架如下，请大家参考：除了上面我对数据价值的理解外，阿里前数据委员会车品觉老师从数据的应用价值出发，归纳出如下的5类数据价值，也有一定的道理，大家可以作为参考：以上就是我对数据价值的理解。欢迎大家拍砖指正，欢迎大家关注我的知乎专栏“大数据实践与职业生涯”并留言。锦江区商业地产数据解决方案“小数据”是什么意思？
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。
并且一旦操作有误或者有需要，可以马上回滚事务。而NoSQL数据库强调BASE原则（基本可用（BasicallyAvailble）、软状态（Soft-state）、终一致性（EventualConsistency）），它减少了对数据的强一致性支持，从而获得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性达到了高可靠性和高性能，终达到了数据的终一致性。NoSQL数据库虽然对于事务操作也可以使用，但由于它是一种基于节点的分布式数据库，对于事务的操作不能很好的支持，也很难满足其全部的需求，所以NoSQL数据库的性能和优点更多的体现在大数据的处理和数据库的扩展方面。[]数据库读写性能关系型数据库十分强调数据的一致性，并为此降低读写性能付出了巨大的代价，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。而NoSQL数据库相对关系型数据库优势比较大的恰恰是应对大数据方面，也就是对于大量的每天都产生非结构化的数据能够高性能的读写，这是因为NoSQL数据库是按key-value类型进行存储的，以数据集的方式存储的，因此无论是扩展还是读写都非常容易，并且NoSQL数据库不需要关系型数据库繁琐的解析。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。
数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。在互联网行业快速发展的现今，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物的意义。金堂购物中心数据智慧科技系统
大数据是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征。郫都区市场数据调研分析
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。郫都区市场数据调研分析
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