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    从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？我们先从两张图来看用户群体的区别。用户群体之非互联网数据平台用户企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索；支撑这些人是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。用户面对是结构化生产系统数据源。用户群体之互联网数据平台用户互联网企业中员工年龄比非互联网企业的要年轻、受教育程度、对计算机的焦虑程度明显比传统企业要低、还偶遇其它各方面的缘故，导致了数据平台所面对用户群体与非互联网数据平台有所差异化；互联网数据平台的使用与建设方是来自各方面的人，数据平台又是技术、数据产品推进建设的。分析师参与数据平台直接建设比重增加。原有的数据仓库开发与模型架构师的职能也从建设平台转为服务与咨询。用户面对是数据源多样化。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。城市数据

    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。市场数据调研分析数据它是可识别的、抽象的符号。

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他特用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。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。

    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。

数据库系统与文件系统两者之间的主要区别是组织数据的方式不同，文件系统是面向组织数据的，而数据库系统是面向全局组织数据的，这种组织方式可以解决数据冗余问题。数据库系统主要管理数据库的存储、事务以及对数据库的操作。文件系统是操作系统管理文件和存储空间的子系统，主要是分配文件所占的簇、盘块或者建立FAT、管理空间空间等。一般来说数据库系统会调用文件系统来管理自己的数据文件，但也有些数据库系统能够自己管理数据文件，甚至在裸设备上。文件系统是操作系统必须的，而数据库系统只是数据库管理和应用所必需的。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。锦江区商业地产数据分析

数据分析成为大数据技术的重点。城市数据

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。城市数据

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