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大數據時代資料庫

發布時間: 2023-01-26 10:03:11

A. 大數據時代下Apache Kafka是資料庫

首先明確說明它不是資料庫,它沒有schema,也沒有表,更沒有索引。它僅僅是生產消息流、消費消息流而已。從這個角度來說Kafka的確不像資料庫,至少不像我們熟知的關系型資料庫。
那麼到底什麼是資料庫呢?或者說什麼特性使得一個系統可以被稱為資料庫?經典的教科書是這么說的:資料庫是提供 ACID 特性的,即atomicity、consistency、isolation和rability。好了,現在問題演變成了Apache Kafka支持ACID嗎?如果它支持,Kafka又是怎麼支持的呢?要回答這些問題,我們依次討論下ACID。
1、持久性(rability)
我們先從最容易的持久性開始說起,因為持久性最容易理解。在80年代持久性指的是把數據寫入到磁帶中,這是一種很古老的存儲設備,現在應該已經絕跡了。目前實現持久性更常見的做法是將數據寫入到物理磁碟上,而這也只能實現單機的持久性。當演進到分布式系統時代後,持久性指的是將數據通過備份機制拷貝到多台機器的磁碟上。很多資料庫廠商都有自己的分布式系統解決方案,如GreenPlum和Oracle RAC。它們都提供了這種多機備份的持久性。和它們類似,Apache Kafka天然也是支持這種持久性的,它提供的副本機制在實現原理上幾乎和資料庫廠商的方案是一樣的。
2、原子性(atomicity)
資料庫中的原子性和多線程領域內的原子性不是一回事。我們知道在Java中有AtomicInteger這樣的類能夠提供線程安全的整數操作服務,這里的atomicity關心的是在多個線程並發的情況下如何保證正確性的問題。而在資料庫領域,原子性關心的是如何應對錯誤或異常情況,特別是對於事務的處理。如果服務發生故障,之前提交的事務要保證已經持久化,而當前運行的事務要終止(abort),它執行的所有操作都要回滾,最終的狀態就好像該事務從未運行過那樣。舉個實際的例子,
第三個方法是採用基於日誌結構的消息隊列來實現,比如使用Kafka來做,如下圖所示:
在這個架構中app僅僅是向Kafka寫入消息,而下面的資料庫、cache和index作為獨立的consumer消費這個日誌——Kafka分區的順序性保證了app端更新操作的順序性。如果某個consumer消費速度慢於其他consumer也沒關系,畢竟消息依然在Kafka中保存著。總而言之,有了Kafka所有的異質系統都能以相同的順序應用app端的更新操作,從而實現了數據的最終一致性。這種方法有個專屬的名字,叫capture data change,也稱CDC。

3、隔離性(isolation)
在傳統的關系型資料庫中最強的隔離級別通常是指serializability,國內一般翻譯成可串列化或串列化。表達的思想就是連接資料庫的每個客戶端在執行各自的事務時資料庫會給它們一個假象:彷彿每個客戶端的事務都順序執行的,即執行完一個事務之後再開始執行下一個事務。其實資料庫端同時會處理多個事務,但serializability保證了它們就像單獨執行一樣。舉個例子,在一個論壇系統中,每個新用戶都需要注冊一個唯一的用戶名。一個簡單的app實現邏輯大概是這樣的:
4、一致性(consistency)
最後說說一致性。按照Kelppmann大神的原話,這是一個很奇怪的屬性:在所有ACID特性中,其他三項特性的確屬於資料庫層面需要實現或保證的,但只有一致性是由用戶來保證的。嚴格來說,它不屬於資料庫的特性,而應該屬於使用資料庫的一種方式。坦率說第一次聽到這句話時我本人還是有點震驚的,因為從沒有往這個方面考慮過,但仔細想想還真是這么回事。比如剛才的注冊用戶名的例子中我們要求每個用戶名是唯一的。這種一致性約束是由我們用戶做出的,而不是資料庫本身。資料庫本身並不關心或並不知道用戶名是否應該是唯一的。針對Kafka而言,這種一致性又意味著什麼呢?Kelppmann沒有具體展開,但我個人認為他應該指的是linearizability、消息順序之間的一致性以及分布式事務。幸運的是,Kafka的備份機制實現了linearizability和total order broadcast,而且在Kafka 0.11開始也支持分布式事務了。

B. 大數據學習需要學資料庫嗎

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從當前大數據平台的體系結構來看,大數據平台主要以分布式存儲和分布式計算兩大基礎技術來展開,其中分布式存儲就涉及到資料庫。大數據的數據結構與傳統的數據結構有很大的不同,傳統的資料庫數據主要以結構化數據為主,而大數據系統中的數據往往有非常復雜的數據結構,其中既有結構化數據,也有大量的非結構化數據和半結構化數據,所以目前大數據技術體系不僅會採用傳統的資料庫來存儲數據,也會採用Nosql資料庫來存儲數據,這也是大數據時代對於數據存儲方式的一個重要改變。感興趣的話點擊此處,免費學習一下

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C. 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫,關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的,比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫,這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制,適合小量數據讀寫場景;但是到了大數據時代,人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期,隨著數據請求並發量大不斷增大,一般都是採用的集群同步數據的方式處理,就是將資料庫分成了很多的小庫,每個資料庫的數據內容是不變的,都是保存了源資料庫的數據副本,通過同步或者非同步方式保證數據的一致性,每個庫設定特定的讀寫方式,比如主資料庫負責寫操作,從資料庫是負責讀操作,等等根據業務復雜程度以此類推,將業務在物理層面上進行了分離,但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題,企業數據在不斷的擴增中,後面就採用分庫分表的方式解決,對讀寫負載進行分離,但是這種實現依舊存在不足,且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫:BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等,下面簡單介紹幾個

(1)Cassandra:Cassandra是一個列存儲資料庫,支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引,log-structured修改,支持反規范化,實體化視圖和嵌入超高速緩存

(2)HBase:Apache Hbase源於Google的Bigtable,是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

(3)Amazon SimpleDB:Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲,它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

(4)Apache Accumulo:Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲,基於Google的BigTable設計,建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

(5)Hypertable:Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫,模仿Bigtable,支持分片。

(6)Azure Tables:Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別,能通過REST和Managed API訪問

2、鍵值資料庫:Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等,下面簡單介紹幾個

(1)Riak:Riak是一個開源,分布式鍵值資料庫,支持數據復制和容錯。(2)Redis:Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務,Pub/Sub、Lua腳本,還支持給Key添加時限。

(3)Dynamo:Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現;在亞馬遜S3產品中使用。

(4)Oracle NoSQL Database:來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID(原子性、一致性、持久性和獨立性)和JSON。

(5)Oracle NoSQL Database:具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

(6)Voldemort:具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

(7)Aerospike:Aerospike資料庫是一個鍵值存儲,支持混合內存架構,通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫:MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等,下面簡單介紹幾個

(1)MongoDB:開源、面向文檔,也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

(2)CounchDB:Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫,使用Javascript做MapRece查詢,以及一個使用HTTP的API。

(3)Couchbase:NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

(4)RavenDB:RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

(5)MarkLogic:MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息,支持靈活的模式。

4、圖資料庫:Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB,下面簡單介紹幾個

(1)Neo4j:Neo4j是一個圖資料庫;支持ACID事務(原子性、獨立性、持久性和一致性)。

(2)InfiniteGraph:一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系,支持分布式數據存儲。

(3)AllegroGraph:AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟,提供了高可擴展性,支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格:Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces,下面簡單介紹幾個

(1)Hazelcast:Hazelcast CE是一個開源數據分布平台,它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

(2)Oracle Coherence:Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力,一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

(3)Terracotta BigMemory:來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

(4)GemFire:Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台,也是一個分布式的數據網格平台,支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

(5)Infinispan:Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲,和分布式數據節點平台,支持事務,peer-to-peer 及client/server 架構。

(6)GridGain:分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

(7)GigaSpaces:GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統,並支持各種各樣的高速緩存場景。

D. 大數據時代,數據如何應用

近年來,大數據不斷向世界的各行各業滲透,影響著我們的衣食住行。例如,網上購物時,經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品,往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄,並通過大數據分析,使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦,從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去,對於患者的治療方案,大多數都是通過醫師的經驗來進行,優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案,但由於醫師的水平不相同,所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合,大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案,醫生通過有效、連續的診療記錄,能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率,而且能夠降低誤診率,從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用,具體如下。

(1) 優化醫療方案,提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒,以及腫瘤細胞時,疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台,可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案,從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟,可以根據病人的基因序列特點進行分類,建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告,參考疾病資料庫來快速幫助病人確診,明確地定位疾病。在制訂治療方案時,醫生可以依據病人的基因特點,調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案,制訂出適合病人的治療方案,幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控,將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用,推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然,這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設,還需要群眾定期去做檢查,及時更新數據,以便通過大數據來預防和預測疾病的發生,做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展,以及在各個領域的應用,一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用,越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示,金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用,具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下,迫切需要掌握更多用戶信息,繼而構建用戶360立體畫像,即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台,可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性,外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策,為管理層提供可靠的數據支撐,從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用,改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性,為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品,使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事,某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售,結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起,能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現,這些購買者多數是已婚男士,這些男士在為小孩購買尿不濕的同時,會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後,沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊,這樣顧客購買的時候更方便,銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子,其實是想告訴大家,挖掘大數據潛在的價值,是零售業競爭的核心競爭力,下面列舉若干大數據在零售業的創新應用,具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場,首先要進行項目評估和可行性分析,只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等,這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據,對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨,為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大,而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析,容易忽視整個零售行業信息數據,因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上,依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據,了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略,贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業,如果能對網上零售行業的評論數據進行收集,建立網評大資料庫,然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題,以此來改進和創新產品,量化產品價值,制定合理的價格及提高服務質量,從中獲取更大的收益。

E. 大數據資料庫有哪些

問題一:大數據技術有哪些 非常多的,問答不能發link,不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的,編程語言的,以下就大數據底層技術說下。
簡單以永洪科技的技術說下,有四方面,其實也代表了部分通用大數據底層技術:
Z-Suite具有高性能的大數據分析能力,她完全摒棄了向上升級(Scale-Up),全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據:
跨粒度計算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總,還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術,Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案,繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算,我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動,降低了通訊負擔,保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP puting)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台,她能夠把計算分布到多個計算節點,再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源,不管是伺服器還是普通的PC,她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台,Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力,輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市,不讀取無關數據,能降低讀寫開銷,同時提高I/O 的效率,從而大大提高查詢性能。另外,列存儲能夠更好地壓縮數據,一般壓縮比在5 -10倍之間,這樣一來,數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術,節省了存儲設備和內存的開銷,卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術,Z-Suite能夠大大壓縮數據,並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地,內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算,CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速,是實現大數據分析的關鍵應用技術。

問題二:大數據使用的資料庫是什麼資料庫 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以,關鍵不是選什麼資料庫,而是資料庫如何優化! 需要看你日常如何操作,以查詢為主或是以存儲為主或2者,還要看你的數據結構,都要因地制宜的去優化!所以不是一句話說的清的!

問題三:什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算,現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四:常用大型資料庫有哪些 FOXBASE
MYSQL
這倆可算不上大型資料庫管理系統
PB 是資料庫應用程序開發用的ide,根本就不是資料庫管理系統
Foxbase是dos時代的產品了,進入windows時代改叫foxpro,屬於桌面單機級別的小型資料庫系統,mysql是個中輕量級的,但是開源,大量使用於小型網站,真正重量級的是Oracle和DB2,銀行之類的關鍵行業用的多是這兩個,微軟的MS SQLServer相對DB2和Oracle規模小一些,多見於中小型企業單位使用,Sybase可以說是日薄西山,不行了

問題五:幾大資料庫的區別 最商業的是ORACLE,做的最專業,然後是微軟的SQL server,做的也很好,當然還有DB2等做得也不錯,這些都是大型的資料庫,,,如果掌握的全面的話,可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等,適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據.如有幫助請採納,謝!

問題六:全球最大的資料庫是什麼 應該是Oracle,第一,Oracle為商業界所廣泛採用。因為它規范、嚴謹而且服務到位,且安全性非常高。第二,如果你學習使用Oracle不是商用,也可以免費使用。這就為它的廣泛傳播奠定了在技術人員中的基礎。第三,Linux/Unix系統常常作為伺服器,伺服器對Oracle的使用簡直可以說極其多啊。建議樓梗多學習下這個強大的資料庫

問題七:什麼是大數據? 大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有數據的方法[2])大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
說起大數據,就要說到商業智能:
商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具,是用來處理企業中現有數據,並將其轉換成知識、分析和結論,輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術,包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語,其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業,不僅為企業提供信息獲取能力,而且通過對信息的開發,將其轉變為企業的競爭優勢,也有人稱之為混沌世界中的智能。因此,越來越多的企業提出他們對BI的需求,把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前,商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據,以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的,也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識,需要利用數據倉庫、線上分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術。因此,從技術層面上講,商業智能不是什麼新技術,它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理,以保證數據的正確性,然後經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合並到一個企業級的數據倉庫里,從而得到企業數據的一個全局視圖,在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識),最後將知識呈現給管理者,為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力,匯總公司內、外部的資料,整合成有效的決策資訊,讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

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問題八:資料庫有哪幾種? 常用的資料庫:oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特點。 -oracle: 1.資料庫安全性很高,很適合做大型資料庫。支持多種系統平台(HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2)。 2.支持客戶機/伺服器體系結構及混合的體系結構(集中式、分布式、 客戶機/伺服器)。 -sqlserver: 1.真正的客戶機/伺服器體系結構。 2.圖形化用戶界面,使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單。 3.具有很好的伸縮性,可跨越從運行Windows 95/98的膝上型電腦到運行Windows 2000的大型多處理器等多種平台使用。 -mysql: MySQL是一個開放源碼的小型關系型資料庫管理系統,開發者為瑞典MySQL AB公司,92HeZu網免費贈送MySQL。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。提供由於其體積小、速度快、總體擁有成本低,尤其是開放源碼這一特點,許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。 -access Access是一種桌面資料庫,只適合數據量少的應用,在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的,效率也很高。 但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。 -

問題九:什麼是大數據 大數據是一個體量特別大,數據類別特別大的數據集,並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大,指代大型數據集,一般在10TB?規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;其次是指數據類別(variety)大,數據來自多種數據源,數據種類和格式日漸豐富,已沖破了以前所限定的結構化數據范疇,囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度(Velocity)快,在數據量非常龐大的情況下,也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性(Veracity)高,隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣,傳統數據源的局限被打破,企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集:ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成,最後載入到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取:關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構:雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理:自然語言處理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言,所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支,另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
數據挖掘:分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像,視頻,音頻等)
模型預測:預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現:雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念,首先要從大入手,大是指數據規模,大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別,其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一,數據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,數據類型繁多,如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,價值密度低。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四,處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的......>>

問題十:國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多,BAT算是真正做了大數據的,行業有硬性需求,別的行業跟不上也沒辦法,需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊,在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度:
第一維度:數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度:用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言,這方面不一定要深鑽研,但至少要理解數據的存儲方式,數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少,精通最好。可從常用的selece查詢,update修改,delete刪除,insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等,這是最基本的個人資料庫,經常用於個人或部分基本的數據存儲;MySQL資料庫,這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的,這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本,對中小企業,一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫,其實這個時候本身除了數據存儲,也包括了數據報表和數據分析了,甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2,Oracle資料庫都是大型資料庫了,主要是企業級,特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了,一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別,實際上這個不是資料庫,而是建立在前面資料庫基礎上的,企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse,建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台,整合了各種數據分析,報表、分析和展現!BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取,需要展現,報表工具是最普遍應用的工具,尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題,目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖,是帶著數據分析思想的報表,因其優異的介面開放功能、填報、表單功能,能夠做到打通數據的進出,涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類,可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體,可作為可視化數據分析軟體,我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言,可視化Tableau更優,但FineBI又有另一種身份――商業智能,所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具,當然我們最常用的就是Excel,我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
Excel軟體,首先版本越高越好用這是肯定的;當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常強大,甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說,有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
SPSS軟體:當前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析,到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化,從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析,現在已經成為了預測分析軟體;
SAS軟體:SAS相對SPSS其實功能更強大,SAS是平台化的,EM挖掘模塊平台整合,相對來講,SAS比較難學些,但如果掌握了SAS會更有價值,比如離散選擇模型,抽樣問題,正交實驗設計等還是SAS比較好用,另外,SAS的學習材料比較多,也公開,會有收獲的!
JMP分析:SAS的一個分析分支
XLstat:Excel的插件,可以完......>>

F. 大數據和傳統資料庫的區別是什麼

他的區別有8種:
分別是:
1、數據規模、2、數據類型、3.模式(Schema)和數據的關系、4.處理對象
5、獲取方式、6、傳輸方式、7、數據存儲方面、8、價值的不可估量
價值的不可估量:
傳統數據的價值體現在信息傳遞與表徵,是對現象的描述與反饋,讓人通過數據去了解數據。
而大數據是對現象發生過程的全記錄,通過數據不僅能夠了解對象,還能分析對象,掌握對象運作的規律,挖掘對象內部的結構與特點,甚至能了解對象自己都不知道的信息。

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