高新区商业街数据调研

    下面是版本的一些亮点：工作负载的可移植性、安全性和数据恢复能力由于目前应用程序、数据库环境和云提供商众多，工作负载的可移植性已成为企业实现其目标不可或缺的一项能力。我们的新服务包中包含多种使企业能够灵活、自动移植工作的工具，它们同时也能降低当益复杂的网络威胁格局所带来的风险。企业可以充分利用的五个关键工具如下：用于迁移到云的SQL数据库应用程序应用程序迁移功能使企业能够移动或退出数据中心、在云中创建用于开发或测试的生产系统副本并且创建用于灾难恢复的备用实例。企业通过自动化可以获得应用程序服务器的物理配置、保护应用程序的数据、提供云实例和存储，同时恢复数据和验证恢复运行。通过Commvault云应用备份MicrosoftOneDriveforBusinessWannaCry/Petya/GoldenEye攻击造成全球企业云服务中断，让企业愈加关注数据以及如何保护数据。为了更好地保护数据，企业可通过这项功能将数据备份到备用存储器中，从而创建一份OneDriveforBusiness数据副本。如果发生数据丢失，IT经理可以轻松地将数据恢复到云中的OneDrive文件夹。Salesforce系统数据备份支持定期备份数据对于企业的业务连续性而言至关重要。通过本功能。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物的意义。高新区商业街数据调研

基于云的数据分析平台将更加完善近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为普遍，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到明显提升。都江堰城市数据可行性报告从“数据”的字面意思看，数据包括“数字”和“依据”两层含义。

    备注涉及的复杂维度、退化维度等不在这个讨论范围）。数据模型的业务建模阶段、领域概念模型阶段、逻辑模型阶段、物理模型阶段是超级学术与复杂的话题，而且在模型领域根据特点又分主数据(MDM)、CIF（企业级统一视图）、通用模型(IBM的金融、保险行业通用模型、Terdata的金融通用模型、电信移动通用模型等)，锁涉及到术语”扩展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花缭乱的建模手法，数据模型不同层次ODS、DWDDWD、DW、ST的分层目的不同导致模型设计方法又不同。相信业界有很多大牛能讲的清楚的，以后有机会再交流。互联网时代数据源做数据的人，从非互联网进入到互联网的特点是面对的数据源类型忽然多了起来，在传统企业数据人员面对的是结构化存储数据，基本来自excel、表格、DB系统等，在数据的处理技术上与架构上是非常容易总结的，但是在互联网因为业务独特性导致了所接触到的数据源特性多样化，网站点击日志、视频、音频、图片数据等很多非结构化快速产生与保存，在这样的数据源的多样化与容量下采用传统数据平台技术来处理当然是有些力不从心了（备注：IBM的科学家分析员道格.莱尼的一份数据增长报告基础上提出了大数据的4V特性大数据4v特性网上概念很多大家可以问度娘）。

    只不过当时由于数据处理能力有限，所以大数据一直没有被提起来，直到2005年，Hadoop项目诞生，从技术层面上搭建了一个使对结构化和复杂数据快速、可靠分析变为现实的平台。从这个时候开始，“大数据”才逐步成为互联网信息技术行业的高频词汇，为人们所熟知。从这个上，我们可以看出，技术的发展不仅在改变人们的生活，其本身也在推进着更高级的技术的诞生。话说回来，“大数据”是不是只是一种规模大的数据就够了呢，显然不是的，还必须具备4V的特征。先说说海量的数据规模，前面说到处理PB/EB/ZB级的数据量，正是大数据优势所在，处理数据量的PB化，以前是不可能的事情，但在大数据时代，将会是一个常态，这是一个什么概念呢，一部高清电影约4g,一个PB=1024*1024g，大数据瞬时处理1PB的数据量，就相当于瞬时处理26万部的高清电影的量。其次，说到“快速的数据流传”，怎么说呢，所有数据都有时效的，商业业务决策也是有时效的，如果不快速处理，得到结果来，那么就很可能会失去商机，所以，我们也在一直强调利用大数据做实时分析。再次，“多样的数据类型”又是什么呢，在大数据走进大众之前，传统的数据处理工具，往往处理的是标准的结构化的数据。数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号。

    数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据。数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此的数据，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。中文名数据库外文名database概念电子化的文件柜作用对数据进行存储以及删除等操作目录简介▪定义▪发展现状数据库管理系统类型▪关系数据库▪非关系型数据库（NoSQL）NoSQL与关系型数据库的区别▪存储方式▪存储结构▪存储规范▪扩展方式▪查询方式▪规范化▪事务性▪读写性能▪授权方式分布式数据库参见数据库简介编辑数据库定义数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多。比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。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。郫都区商业街数据库

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。高新区商业街数据调研

    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。高新区商业街数据调研

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