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“)。大数据是互联网开展到如今阶段的一种表象或特征。湖北数据分析
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。湖北数据分析小数据和大数据的联动是什么？
数据采集的三大要点：采集的多方面性：采集的数据量足够大具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如查看app的使用情况这一行为，我们需要采集从用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，、需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。采集的多维性：数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。比如“查看app的使用情况”这一行为，我们需要采集用户使用的app的哪些功能、点击频率、使用时常、打的app的时间间隔等多个属性。才能使采集的结果满足我们的数据分析！采集的高效性：高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。
如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个明显特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用。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。
大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在现今瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？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。湖北数据分析
数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。湖北数据分析
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。湖北数据分析
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