所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。2021年上海数据交易所成立，其面向全球开展大数据综合交易。龙泉驿区商业街数据可行性报告
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。龙泉驿区商业街数据可行性报告数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。
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
对于大数据而言，数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle，MySql上。到大数据时代，基于hadoop生态的大数据架构，数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言，特别是早期，很多开发者认为hive数仓就是和业务相关，隐射Hdfs数据文件的一张张表。针对于hive数仓而言，终看到的确实是一张纸表，但这些表是如何根据业务抽象出来的、表之间的关系、表如何更好的服务应用这些问题是数仓建模、数仓技术架构的。一个好的数仓技术架构和数仓建模。可以减少开发的难度，提高数据服务性能，同时能够在很大层面上对业务形成数据中心，降低存储，计算资源的消耗等等.数仓架构的演变传统经典数仓架构->离线数仓架构->实时数仓架构->Lambda数仓架构->Kappa数仓架构->混合数仓架构a.传统数仓架构在大数据领域应用不多了，这类架构在早期数据量不大，对性能的要求不高，业务较单一的场景中应用比较多，这类数仓主要以oracle，mysql这种关系型数据库的范式设计原则设计b.离线数仓架构是在大数据领域应运而生的。主要是基于hadoop生态组件的大数据技术架构方案中以hive为主的，在设计层面遵循和借鉴传统数仓的设计思路和规范。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。
伴随着互联网经济的高速发展，大数据的概念突然变得十分时髦，人人皆可谈大数据。然而，和这种现象相矛盾的是，很多人事实上并不了解大数据，甚至只是简单的将其理解成庞大的数据、浩瀚的数据海。然而，大数据并不是如此简单。比如物联网的产生，首先它本身就是一个很大的产业，它既能够推动计算机产业的发展，又能推动通信产业的发展，这个网需要把消息进行传播，又能推动传感器产业的发展，传感器要发展的好还会推动新材料的发展，然后它还会推动数据服务的发展，我们就讲，过去讲的我们要建成数据库，今后数据库不很了，可能要建成数据海。近10年来，大数据相关技术、产品、应用和标准快速发展。龙泉驿区商业街数据可行性报告
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。龙泉驿区商业街数据可行性报告
部分：什么是大数据，大数据有什么特征（注：本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“什么是大数据”章节的分享整理而成）对于大数据，我想不管你是否行业内人士，在这高度信息化的社会里面，都会有意无意的听说过大数据这么一个概念。小到一个店家，大到一个国家，都在讲大数据。不过，真正搞清楚什么是大数据的人可能真不那么多。其实，故名思议，大数据肯定体现在“大”上，可数据是一个比较抽象的东西，我们该怎么去描述数据的“大”呢？这里面就涉及到一些专业领域的东西了。麦肯锡对“大数据”给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。我们应该怎么去理解这句话呢，首先，我们知道，在大数据出现之前，我们对数据的日常处理分析常常使用的是诸如sqlsever/oracle/mysql等传统关系数据库，处理T级别的数据量已经是这些数据库的极限，面对PB/EB/ZB级的数据量那就更无能为力了。那是不是以前就没有这么大的数据量呢，也不是，早在20世纪80年代，未来学家阿尔文托夫勒就将大数据称作“第三次浪潮的华彩乐章”。龙泉驿区商业街数据可行性报告
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