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

作者|網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)源|行業(yè)智能官數(shù)據(jù)處理是對(duì)復(fù)雜海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，最有價(jià)值的地方是預(yù)測(cè)分析，可以通過數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地理解數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果得出預(yù)測(cè)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(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)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(shù)與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)相結(jié)合，從大數(shù)據(jù)中挖掘出新的價(jià)值。直到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)作為深入業(yè)務(wù)洞察力來源的潛力仍然受到其結(jié)構(gòu)的限制。如果沒有新的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，只能采用標(biāo)準(zhǔn)的后臺(tái)設(shè)計(jì)方法，將數(shù)據(jù)限制在一個(gè)剛性的框架內(nèi)，無法體現(xiàn)實(shí)際數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的持續(xù)流行，使得數(shù)據(jù)管理成為一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。最新的技術(shù)是一些新的橫向擴(kuò)展非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，更適合解決一些問題，而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在其他領(lǐng)域仍然保持原有的地位。隨著技術(shù)的發(fā)展，各種組織不再受限于數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的選擇。隨著競(jìng)賽負(fù)責(zé)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?cè)?012年看到了以下三大變化:1。隨著數(shù)據(jù)架構(gòu)師開始接受架構(gòu)和設(shè)計(jì)工具套件的開發(fā)，他們從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)變?yōu)樘砑痈鞣N成熟的非關(guān)系型技術(shù)(NoSQL 數(shù)據(jù)庫 system)。

目前大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)很多，都可以幫助你更好的了解大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí)。在本文中，我們將重點(diǎn)介紹商業(yè)智能和非關(guān)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(guān)于大數(shù)據(jù)的知識(shí)。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(gè)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(zhǔn)確地提供報(bào)表，提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。