在大多數人根本不知道大數據（BigData）到底是什么的時候，不可否認的是，大數據已經在21世紀掀起一場驚濤駭浪。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集中。一般情況下,如果當前的工具無法處理一個數據集的話,那么這個數據集在當下就會被稱之是大數據集;目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備Volume、Velocity、Variety和Value四個特征，簡稱“4V”，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低。大數據采集：社交系統會產生大量的內容數據，以及線上行為數據。徐匯區智能大數據培訓
大數據的效果當電子商務、數字家庭、物聯網、移動互聯成為了新一代的信息技術的使用形態，而這些使用所產生的大量數據，是大數據所進行運算與處理的根底，只有通過與新一代信息處理技術不斷的有用融合，才能創造出更為巨大的價值。同時，大數據的存在，也是提高了企業的關鍵競爭力的主要條件。通過了解大數據的相關特點和效果，相信一定可以讓大家對大數據分析有了更為準確的認識，從而更好的對其進行使用。大數據，是一種規模非常大的，在分析、管理、儲存和獲取等方面都超出了傳統的數據庫軟件所具有的功能處理范圍的巨大數據的調集。徐匯區智能大數據培訓大數據的趨勢：數據管理成為關鍵競爭力：數據管理成為關鍵競爭力，直接影響財務表現。
云數據庫的優勢：輕松部署：用戶能夠在RDS控制臺輕松的完成數據庫申請和創建，RDS實例在幾分鐘內就可以準備就緒并投入使用。用戶通過RDS提供的功能完善的控制臺，對所有實例進行統一管理。高可靠：云數據庫具有故障自動單點切換、數據庫自動備份等功能，保證實例高可用和數據安全。提供7天數據備份，可恢復或回滾至7天內任意備份點。低成本：RDS支付的費用遠低于自建數據庫所需的成本，用戶可以根據自己的需求選擇不同套餐，使用很低的價格得到一整套專業的數據庫支持服務。
數據服務指提供數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理（包括計算、分析、可視化等）、數據交換、數據銷毀等數據各種生存形態演變的一種信息技術驅動的服務。企業數據被存儲在多個系統中，要想與之交互需要多個接口或多種機制。此外，數據服務還要給不同渠道（分支機構、在線業務、呼叫中心）和機制（事件驅動、隨需應變、批處理）提供服務，這也給數據服務帶來了挑戰。對于數據消費者，要是沒有一個抽象層將之與這種復雜性相隔離，企業中數據源和數據消費者之間的集成將會以一種意大利面式的點對點集成而收場。大數據采集系統需要采集大量的視頻、音頻、照片等非結構化數據。
云數據庫是指被優化或部署到一個虛擬計算環境中的數據庫，可以實現按需付費、按需擴展、高可用性以及存儲整合等優勢。根據數據庫類型一般分為關系型數據庫和非關系型數據庫（NoSQL數據庫）。云數據庫的特性有：實例創建快速、支持只讀實例、讀寫分離、故障自動切換、數據備份、Binlog備份、SQL審計、訪問白名單、監控與消息通知等。云數據庫簡稱為“云庫”。它把各種關系型數據庫看成一系列簡單的二維表，并基于簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。傳統關系型數據庫通過提交一個有效地鏈接字符串即可加入云數據庫。云數據庫解決了數據集中與共享的問題，剩下的是前端設計、應用邏輯和各種應用層開發資源的問題。使用云數據庫的用戶不能控制運行著原始數據庫的機器，也不必了解它身在何處。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率明顯正相關。徐匯區智能大數據培訓
大數據分析的產生旨在于IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合。徐匯區智能大數據培訓
大數據的產生：從采用數據庫作為數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大致經歷了3個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才導致大數據的產生。1）運營式系統階段。數據庫的出現使得數據管理的復雜度降低，在實際使用中，數據庫大多為運營系統所采用，作為運營系統的數據管理子系統，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等。2）用戶原創內容階段。互聯網的誕生促使人類社會數據量出現第二次大的飛躍，但是真正的數據爆發產生于Web2.0時代，而Web2.0的重要標志就是用戶原創內容。這類數據近幾年一直呈現爆性的增長。3）感知式系統階段。人類社會數據量第三次大的飛躍導致了大數據的產生，現在我們正處于這個階段。這次飛躍的根本原因在于感知式系統的普遍使用。隨著技術的發展，人們已經有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，并開始將這些設備普遍地布置于社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。徐匯區智能大數據培訓
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