比如日志、生产数据库的数据、视频、音频等非结构化数据。从这用户群体角度来说这非互联网、互联网的数据平台用户差异性是非常明显，互联网数据平台中很多理论与名词都是从传统数据平台传递过来的，本文将会分别阐述非互联网、互联网数据平台区别。非互联网时代自从数据仓库发展起来到现在，基本上可以分为五个时代、四种架构约在1991年前的全企业集成1991年后的企业数据集成EDW时代1994年-1996年的数据集市1996-1997年左右的两个架构吵架1998年-2001年左右的合并年代数据仓库代架构（开发时间2001-2002年）海尔集团的一个BI项目，架构的ETL使用的是微软的数据抽取加工工具DTS，老人使用过微软的DTS知道有哪些弊端，后便给出了几个DTS的截图。功能：进销存分析、闭环控制分析、工贸分析等硬件环境：业务系统数据库：DB2forWindows,SQLSERVER2000,ORACLE8I数据库服务器：4*EXON,2G,4*80GSCSIOLAP服务器：2*PIV1GHZ,2G,2*40GSCSI开发环境：VISUALBASIC,ASP,SQLSERVER2000这是上海通用汽车的一个数据平台，别看复杂，严格意义上来讲这是一套EDW的架构、在EDS数据仓库中采用的是准三范式的建模方式去构建的、大约涉及到十几种数据源，建模中按照某一条主线把数据都集成起来。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。双流区大数据采集
而缺点是需要存储数据之间的关系。[]（）列存储：软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。[]（）文档数据库存储：软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。[]（）图形数据库存储：软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。[]数据库NoSQL与关系型数据库的区别编辑数据库存储方式传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。而非关系型数据不适合这样的表格存储方式，通常以数据集的方式，大量的数据集中存储在一起，类似于键值对、图结构或者文档。[]数据库存储结构关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后。双流区大数据采集大数据经济即将进入数据资本时代。
数据分析成为大数据技术的重点数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的重点。大数据的价值体现在对大规模数据集和的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的
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。数据成为与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列的生产要素。
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。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据。双流区大数据采集
数据是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成消息和知识的原始材料。双流区大数据采集
大数据平台该怎样搭建呢？请看下面这幅图，不管我之前在阿里还是在腾讯工作，还是到哪个企业工作，基本上我都是通过这幅图进行一些简单的适应企业的调整，就可以完全搬过来使用了。针对上面这幅图，有几点跟大家讲解说明下：1）大数据平台由三个平台+一个服务组成：工具平台，大数据仓库基础平台、大数据门户，其中，工具平台又包含运维平台和数据采集平台，大数据门户又包含大数据分析平台和大数据产品应用平台。2）讲讲每个平台的作用。运维平台主要负责整个大数据平台的任务调度、任务监控、元数据管理、权限管理等，分别由调度系统、任务监控中心、元数据管理系统、权限管理系统等系统组成。大数据采集平台主要负责把数据采集到大数据仓库平台中。企业的大数据来源从大的角度来说，主要是从三个方面获取数据，业务系统、行为日志采集系统、外部数据来源。每一个方面来源又包含途径，大家可以看上面的图就了解。这里特别要强调的是外部数据来源，可以通过网络爬虫工具收集，通过和相应的合作方进行数据交换，通过从数据商那里采购过来，也有极少部分可以通过一些大公司的开放平台接口获取，比如阿里、腾讯等。大数据基础平台，在传统的关系数据库时代。双流区大数据采集
成都达智咨询股份有限公司汇集了大量的优秀人才，集企业奇思，创经济奇迹，一群有梦想有朝气的团队不断在前进的道路上开创新天地，绘画新蓝图，在四川省等地区的商务服务中始终保持良好的信誉，信奉着“争取每一个客户不容易，失去每一个用户很简单”的理念，市场是企业的方向，质量是企业的生命，在公司有效方针的领导下，全体上下，团结一致，共同进退，**协力把各方面工作做得更好，努力开创工作的新局面，公司的新高度，未来成都达智咨询供应和您一起奔向更美好的未来，即使现在有一点小小的成绩，也不足以骄傲，过去的种种都已成为昨日我们只有总结经验，才能继续上路，让我们一起点燃新的希望，放飞新的梦想！