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。数据不仅成为企业的新石油，更是价值的新来源。新都区商务数据采集
也就是存在我们的数据库表格中的数据。针对非结构化的数据，比如文本、语音、视频、图像等等，这是大数据要经常面对的事情。，“价值密度低”，这个概念有点抽象，怎么去理解呢，大数据是一个海量的数据，在大海中捞针，这针就是我们的宝藏。但我们把这个针经过一系列的分析处理确定是在某一平方米的水域，那么这个密度就会高很多了，在这一块区域去捞针就容易获得成功多了。以上，就是我对什么是大数据的通俗理解。第二部分：大数据平台（注：本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“大数据平台”章节的分享整理而成）大数据有非常大的价值，不管是从帮助企业创造营收还是从提高效率、节省企业成本角度。大数据要是做好了，将会是一个企业增长的发动机，推动业务突飞猛进的发展。要实现大数据的价值，真正让大数据为企业创造贡献，首先必须要积累有大数据，把日常的业务和用户行为数据收集起来。有些数据是可再生资源，但更多的数据是不可再生资源，这就需要我们搭建一个平台负责数据的采集、规整、运算、存储、应用、展现等，有了这样一个大数据平台，我们才能做好数据的积累，从小数据到大数据，数据是企业的资产，好的数据是企业的质量资产。重庆购物中心数据库些行政区域业已开始了数据要素市场的实践，意在形成系列创新安排。
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。
企业可以通过Commvault将Salesforce系统数据备份到媒介和本地数据库，从而消除顾虑。通过定期进行自动数据备份，企业能够访问的数据备份副本，尤其当发生意外或恶意删除的情况时。NFS对象库新增功能中的NFS对象库可以让数据经理以原有格式保存和访问数据，从而使企业能够将数据从传统产品迁移并且为之前无法进行本机集成的应用程序提供保护。由于可以直接从自己的应用程序进行数据备份和恢复操作，从而以原有格式保存和访问数据，因此应用程序开发人员和数据经理的能力得到了增强。其结果是应用程序管理员和企业能够更灵活、更方便地访问数据。虚拟化和云无论因为网络攻击还是网络故障，意外的服务中断早已见惯不惊。智能化程度更高的企业正专注于尽快、尽可能有效地恢复数据，而不是预防这种不可能消失的事件。通过Commvault丰富的虚拟化和云支持，企业可以基于虚拟机组的“实时同步”工作设置和监测灾难恢复的运行。如果能够测试用于灾难恢复的故障转移和故障恢复、安排和执行计划中和计划外的紧急故障转移，企业就能大幅提高服务中断期间的恢复效率。毫无疑问，在当前数字经济环境中，企业将面临更复杂、更棘手的挑战。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。
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。近10年来，大数据相关技术、产品、应用和标准快速发展。大邑市场数据价格
世界各国高度重视发展大数据和数字经济，纷纷出台相关政策。新都区商务数据采集
还得考虑可操作性、约束性（备注约束性是完成数据质量提升的一个关键要素，未来新话题主题会讨论这些），这个既要顾业务、数据源、合理的整合的角色是数据模型设计师，又叫数据模型师。平台中模型设计所关注的是企业分散在各角落数据、未知的商业模式与未知的分析报表，通过模型的步骤，理解业务并结合数据整合分析，建立数据模型为Datacleaning指定清洗规则、为源数据与目标提供ETLmapping（备注：ETL代指数据从不同源到数据平台的整个过程，ETLMapping可理解为数据加工算法，给数码看的，互联网与非互联网此处差异性也较为明显，非互联网数据平台对ETL定义与架构较为复杂）支持、理清数据与数据之间的关系。（备注：Datacleaning是指的数据清洗数据质量相关不管是在哪个行业，是令人的问题，分业务域、技术域的数据质量问题，需要通过事前盘点、事中监控、事后调养，有机会在阐述）。大家来看一张较为严谨的数据模型关系图：数据模型是整个数据平台的数据建设过程的导航图。有利于数据的整合。数据模型是整合各种数据源指导图，对现有业务与数据从逻辑层角度进行了描述，通过数据模型，可以建立业务系统与数据之间的映射与转换关系。排除数据描述的不一致性。新都区商务数据采集
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