阿里巴巴在大数据领域

『壹』 阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

阿里，腾讯和网络的互联网大数据应用有何不同

网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

BAT的互联网大数据应用有何不同

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。网络的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，网络的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，网络的数据以非结构化数据更多。
网络、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景
网络、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：
（1）数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；
（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；
（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；
（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；
（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如网络通过提供网络舆情、网络代言人、网络指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、网络指数、网络春节迁徙地图）。
（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。
（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。
虽然网络、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。
网络大数据策略
网络大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。网络的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和图片等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。
网络大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的网络大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。
网络大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，网络大数据引擎由以下三方面构成：
开放云：网络的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的网络云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据网络相关人员称，网络开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。网络是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时网络还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。
数据工厂：数据工厂为网络将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。网络数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时网络数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。
网络大脑：网络大脑将网络此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过网络Inside等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。
网络将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用网络大脑的一些智能算法或者数据存放在网络云，自己写算法。
网络大数据引擎的作用
我们可以从两方面来具体看网络大数据引擎的作用：
（1）对于 *** 机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与网络的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用网络大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和网络的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。
（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用网络大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的网络技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用网络的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。
阿里巴巴大数据策略
阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data technology，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：
（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为 *** 所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。
（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：
第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。
另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。
第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。
腾讯大数据策略
腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和网络，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。
腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：
（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。
（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。
（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、TDBank（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。
（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。
总的来看，网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

bat的互联网大数据应用有何不同

这个得从BAT各自的基因来分析。网络主要是以搜索产品，所以大数据对于网络来说主要用于搜索方面，使搜索更加的精准和匹配；阿里巴巴以电子商务为主，所以大数据对于阿里巴巴来说会主要用户商品方面；腾讯主要是社交，所以大数据对于腾讯来说可能更多的应用于社会网络分析。大数据的主要用途为预测，所以BAT对于大数据的共同点都是为了通过对用户的分析，进行更加准确的服务和营销。

看网络，阿里与腾讯是如何利用互联网大数据应用

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

网络里，“互联网”和“所有空间”有何不同？

“互联网”
和
“所有空间”
互联网 就是指Inter上所有的信息
对网络来说
主要就是中文信息
所有空间
就是指网络中的所有用户
建了网络空间
（博客+相册+留言板）
显然搜索后者
是不包括网络空间 以外的博客的

如何获取并应用互联网大数据

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
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互联网大数据培训应用前景如何?

不用担心，学好了就会有好的前景。｛变量9｝

大数据和小数据有何不同？

1.大数据重预测，小数据重解释；2.大数据重发现，而小数据重实证；3.大数据重相关，小数据重因果；4.大数据重全体，小数据重抽样；5.大数据重感知，小数据重精确。

企业数据中心和互联网数据中心有何不同

DCCI互联网数据中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，简称DCCI），互联网监测研究权威机构&数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel软件、代码嵌入、海量数据挖掘、语义信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用...

互联网数据中心：是idc 他是主要存放网络数据的（网站+数据+下载站点等）囊括比较广泛，任何的正规企业或者是中小型站长都是可以进行选择的。
企业数据中心：它的更加具有针对性，它可以隶属于互联网数据中心的一部分的。

『贰』 阿里大数据营销存在哪些问题

问题有如下几点：
1、数据存在失真情况。数据的失真主要体现在两个方面：一方面，消费者在注册时可能会输入虚假的个人信息或者是一人使用多个账户、使用他人账户等，其在网络操作过程中产生的数据信息本身就不真实，另一方面，由于网络技术的发展和消费者的个性化需求促使阿里巴巴每隔一段时间就要进行网站维护与更新，在这个过程中，会有不少用户因为不熟悉新的界面而进行错误的操作，这些错误的操作信息也被阿里巴巴记录，造成数据库中真假信息混杂，严重影响了大数据的质量。
2、消费者的个人权益难以保障。直至目前，阿里巴巴仍没有提出有效预防用户信息泄露的方法或是用户信息泄露之后的维护方法。
3、大数据营销效果易出现两极化。用户在使用淘宝的过程中会将自己的手机号码、邮箱等联系方式提供给阿里巴巴，为了扩大经营，阿里巴巴会进一步分析数据库中的客户需求，针对不同的客户，通过短信、邮件等形式向客户推销产品，这在某些方面增加了客户，然而大多情况下这些信息会被消费者无视，更有甚者，会引起消费者的反感，因此，大数据营销的效果如何，仍存在极大的不确定性，效果难以预料。

『叁』 大数据技术与应用前景 好就业吗

大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位。

大数据技术与应用专业就业前景

大数据领域可以说是未来发展几大领域当中比较有前景的领域之一，毕业之后就业的前景也是比较好的，比如说我们现在熟知的阿里巴巴就在从事着大数据领域，而负责大数据领域的主要人物之一就是王坚，相信很多人都听过王坚王坚在阿里巴巴属于天才性的人物，他的命运也是比较坎坷的，在成功的道路上充满着荆棘，但是他却从未忘记自己的初心，紧握手中的信念，硬生生杀出了一条血路，成功之后，稳坐全球前三的大数据公司之一，从这一点就可以看出大数据的前景是非常好的。

大数据技术与应用发展前景

1、大数据自身能够创造出更多的价值

大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

2、大数据推动科技领域的发展

大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。

3、大数据产业链逐渐形成

经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

『肆』 阿里巴巴涉及哪些领域 生活已经离不开阿里巴巴

阿里巴巴一个在中国无人不知的公司，很多人知道阿里巴巴是通过的淘宝或者天猫，但是在实际的生活中阿里巴巴涉及了很多领域，可以毫不夸张的说，在每一个领域都有阿里巴巴的身影，下面就具体来瞧瞧吧。

电商领域

这里大家用的最多的就是淘宝和天猫，这也是阿里巴巴收入的主要来源，其实除了上面的两个阿里巴巴还有聚划算、1688、阿里妈妈、一淘等等，这些都是阿里巴巴的电商领域，其实在阿里巴巴自有电商平台的基础上还投资了苏宁、卡行天下、360shop等等，这也会让电商业务得到延伸。

金融领域

说到这里大家首先想到的是支付宝，现在大街上随便一个小摊都可以扫支付宝付款，让我们免去了带现金的烦恼，在支付宝里还可以进行各种理财，支付宝中的芝麻信用在我们出行上起到了很大作用。在金融领域阿里巴巴还投资布局了天弘基金、众安保险、德邦基金等等，这些也是金融领域发展所必须的。

大数据和阿里云

在现在的生活中如果没有大数据的话，就不可能推送我们那么多感兴趣的商品，其实这都是根据我们的购买习惯计算后推送的，这展现了阿里技术的强大，还有就是阿里云为个人或者公司提供的服务器，相信很多人都使用过。

文化娱乐

现在阿里巴巴在娱乐领域也有很多的产业，比如优酷、阿里影业、淘宝的阅读等等，在世界杯期间优酷拿到了转播权，增加了很多的用户，除了自有的产业外，阿里巴巴还投资了恒大淘宝俱乐部、华谊兄弟、华数传媒、虾米音乐等等，这些布局让我们的生活就不可能离开阿里的身影。

生活服务领域

这个领域首先要给大家说的就是饿了么，现在饿了么占据外卖市场40%的份额，而且用户还在不断的增加。还有就是哈罗单车也是阿里巴巴投资的，在三四线城市哈罗单车的占有率比较高，为我们的出行提供了方便。

其它的领域

在健康领域阿里巴巴有阿里健康；在教育领域阿里巴巴拥有淘宝同学、淘宝大学和湖畔大学；在物流方面有菜鸟联盟；汽车领域和荣威汽车有合作；在搜索领域有神马搜索；旅游方面有飞猪旅行和阿斯兰等等。

从上面就可以看出阿里巴巴的领域已经延伸到生活的各个方面，在未来随着互联网的飞速发展，它涉及的领域可能会更加的多，到时候我们可能会离不开阿里巴巴。

『伍』 阿里云计算服务系统属于大数据系统吗

阿里云计算服务系统属于大数据系统。

阿里云计算依托阿里巴巴集团在电子商务领域的宝贵经验积累，阿里云计算汇集来自国内外顶尖的技术人才，专注互联网和电子商务的技术创新，打造未来互联网和电子商务的新体验，用世界一流的技术让阿里巴巴成为世界最有影响的互联网企业和最大的电子商务服务商。

在未来的电子商务中云计算将会成为一种随时、随地并根据需要而提供的服务，就像水、电一样成为公共基础服务设施，高效的绿色数据中心以及能支持不同互联网和电子商务应用的大规模分布式存储和计算是营造下一代互联网和电子商务的服务平台所需的最基本的核心技术。

阿里云简介

阿里云创立于二零零九年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业。

包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行记录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，开服的区域包括中国华北、华东、华南、香港、新加坡、美国美东、美西、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

『陆』 7.阿里大数据——大数据建模

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
适合业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得以下好处：

大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。

不管是Hadoop、Spark还是阿里巴巴集团的MaxCompute系统，仍然在大规模使用SQL进行数据的加工和处理，仍然在用Table存储数据，仍然在使用关系理论描述数据之间的关系，只是在大数据领域，基于其数据存取的特点在关系数据模型的范式上有了不同的选择而已。

从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。数据仓库中的3NF与OLTP中不同过，有以下特点：

ER模型建设数据仓库的出发点是整合数据，为数据分析决策服务。建模步骤分为三个阶段：

维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。其典型代表事星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。其设计步骤如下：

它是ER模型的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性、可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合。该模型由一下几部分组成：

Anchor对Data Vault模型做了进一步规范化处理，设计的初衷是一个高度可扩展的模型，其核心思想是所有的扩展只是添加而不是修改，因此将模型规范到6NF，基本变成了k-v结构化模型。组成如下：

经历了多个阶段：

『柒』 大数据技术与应用就业方向 有哪些岗位

大数据领域可以说是未来发展几大领域当中比较有前景的领域之一，毕业之后就业的前景也是比较好的，比如说我们现在熟知的阿里巴巴就在从事着大数据领域。

就业方向有两个去向

（1）行业客户：对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等，从事数据采集、管理、分析与挖掘工作

（2）专业公司：专门为行业客户提供大数据服务的专业化公司，比如管理咨询公司，信息咨询公司、还有从事大数据技术和产品研发与服务的高科技公司，如网络、阿里、腾讯等。

具体的岗位有

（1）大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上，

（2）大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R. 这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。

（3）算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

大数据的前景是非常好的

1、有一个体面的学历

首先我们一定要知道大数据属于高科技领域，在这方面所要求的起步是非常高的，所以应局毕业生应该尽量有一个较高的学历，虽然高学历并不能代表高能力，但这最起码可以代表一个敲门砖，如果没有高学历的话是很难进入这个行业的，因此我建议大家在这方面要多努力一下。

2、有真本领

仅仅有一个体面的学历是不够的，想要找到一份好的工作，而且非常有发展的话，需要有一定的真本领，也就是说我们在这个领域方面的专业技术一定要非常强，上面我们所提到的王坚就是在计算机领域非常厉害的一个人，因此我建议大家多注重一下自己专业技能的锻炼。

3、有推荐人

在毕业之后想要快速的在一家非常好的公司就业的话，我建议最好的方法是有一个推荐人帮助你推荐一下，对于人脉资源比较贫乏的大学生来说，我们可以在实习阶段多帮别人做一做事，用以打通我们的人脉关系，这样在就业的时候会显得更加容易一些。

『捌』 阿里巴巴大数据真的很牛吗

刚刚参来加完阿里巴巴在北大的技术自论坛。有些可以作为回答而分享。
阿里巴巴在08年就把大数据作为一项公司基本战略，要知道那个时候甚至还没几个人开始谈论“大数据”，可以说在大数据方面相比于国内其他互联网公司，阿里是走在前面的。
按马云的话讲，我们正从information technology转向data technology。数据是灵魂。也许并不能保证大数据能给阿里巴巴赚很多钱，但是阿里认为数据对人类有用，所以他们做了。
举一个阿里CTO认为大数据应用和价值的例子：淘宝小贷团队，很小的队伍，完全依赖数据对客户的信用程度作分析，将数据转化为信用，将信用转化为财富，这是传统商业银行冗杂的审核程序，低效和高成本所不能比的。更重要的是，这个项目给近百万的小商户提供了生命线，哪怕只贷一元钱。没有哪个银行会这么做。
我认为阿里巴巴已经是国内互联网大数据的先驱，他们在做有意义的事情。