所有非關系型數(shù)據(jù)庫都可以轉化為關系型數(shù)據(jù)庫？數(shù)據(jù)庫的問題:關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別？NoSQL非關系型數(shù)據(jù)庫和關系型數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別。

作者|網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)源|行業(yè)智能官數(shù)據(jù)處理是對復雜海量數(shù)據(jù)價值的提煉，最有價值的地方是預測分析，可以通過數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計模式識別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式，幫助數(shù)據(jù)科學家更好地理解數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結果得出預測決策。主要工作環(huán)節(jié)包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應用、大數(shù)據(jù)安全等。).

現(xiàn)在人們可以使用NoSQL 數(shù)據(jù)庫 architecture來解決他們的新數(shù)據(jù)需求，也可以將這些新技術與傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)相結合，從大數(shù)據(jù)中挖掘出新的價值。直到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)作為深入業(yè)務洞察力來源的潛力仍然受到其結構的限制。如果沒有新的數(shù)據(jù)庫技術，只能采用標準的后臺設計方法，將數(shù)據(jù)限制在一個剛性的框架內(nèi)，無法體現(xiàn)實際數(shù)據(jù)結構的多樣性。

非關系型數(shù)據(jù)庫架構的持續(xù)流行，使得數(shù)據(jù)管理成為一個轉折點。最新的技術是一些新的橫向擴展非結構化數(shù)據(jù)庫，更適合解決一些問題，而傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫在其他領域仍然保持原有的地位。隨著技術的發(fā)展，各種組織不再受限于數(shù)據(jù)庫架構的選擇。隨著競賽負責人發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫方法來滿足特殊的數(shù)據(jù)要求，我們在2012年看到了以下三大變化:1。隨著數(shù)據(jù)架構師開始接受架構和設計工具套件的開發(fā)，他們從關系型數(shù)據(jù)庫轉變?yōu)樘砑痈鞣N成熟的非關系型技術(NoSQL 數(shù)據(jù)庫 system)。

目前大數(shù)據(jù)涉及的技術很多，都可以幫助你更好的了解大數(shù)據(jù)的相關知識。在本文中，我們將重點介紹商業(yè)智能和非關系型數(shù)據(jù)庫，希望通過我們的介紹，你能真正了解這些關于大數(shù)據(jù)的知識。1.BusinessIntelligence商業(yè)智能一般稱為BI，是商業(yè)智能的縮寫。商業(yè)智能(Business intelligence)是一個完整的解決方案，用于有效整合企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，快速準確地提供報表，提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。