需要分析多少用戶量數(shù)據(jù)客戶分析數(shù)據(jù)量越大越要考慮非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。上圖展示了選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)的思路。不同的數(shù)據(jù)庫(kù)處理數(shù)據(jù)有不同的能力。如果打算1T以下處理數(shù)據(jù)的話，可以用Postgres或者M(jìn)ySQL，但是如果把數(shù)據(jù)的量提升到5T以上，就需要在可伸縮性上做一些努力了。

數(shù)據(jù)技術(shù)的體系包括以下幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ):大數(shù)據(jù)技術(shù)的首要任務(wù)是收集和存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。這包括從各種來(lái)源獲取，例如傳感器、日志文件、社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)。同時(shí)要選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，如分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)萊克、NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)等。，來(lái)容納和管理海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加工分析:大型數(shù)據(jù)技術(shù)需要加工分析龐大數(shù)據(jù)集。這包括數(shù)據(jù)清洗、改造、整合等。數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程，以及數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)的應(yīng)用，如統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。

數(shù)據(jù)可視化與交互:大數(shù)據(jù)技術(shù)需要可視化數(shù)據(jù)并提供交互界面以便用戶直觀地理解和探索數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化可以以圖表、圖形、儀表盤(pán)等多種形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，并在實(shí)時(shí)中進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)安全與隱私:大數(shù)據(jù)技術(shù)需要關(guān)注數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。這包括數(shù)據(jù)的加密、訪問(wèn)控制和身份認(rèn)證技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性和可用性。

large 數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察力和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。“大-2”技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于專業(yè)地處理這些有意義的數(shù)據(jù)信息。換句話說(shuō)，如果把Da 數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

大型數(shù)據(jù)無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式架構(gòu)。其特點(diǎn)在于海量數(shù)據(jù)的分布式挖掘。但它必須依靠云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。擴(kuò)展資料:Big 數(shù)據(jù)只是現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一種表征或特征。沒(méi)有必要將其神話或保持敬畏。在以云計(jì)算為代表的技術(shù)革新的背景下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始被輕松使用。通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，big 數(shù)據(jù)開(kāi)始被使用。

數(shù)據(jù)data warehouse又稱為enterprise數(shù)據(jù)warehouse，是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù) aggregate存儲(chǔ)系統(tǒng)，反映了歷史的變化。它將由不同的來(lái)源構(gòu)成。用于商業(yè)智能領(lǐng)域的比較分析，數(shù)據(jù) warehouse是一個(gè)包含多種數(shù)據(jù)的知識(shí)庫(kù)，高度模型化。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的作用可以實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)線、跨系統(tǒng)的集成，為管理分析和經(jīng)營(yíng)決策提供統(tǒng)一的支持。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用主要體現(xiàn)在企業(yè)決策、分析、計(jì)劃、應(yīng)對(duì)四個(gè)方面。數(shù)據(jù)Lake數(shù)據(jù)data Lake是Pentaho公司的CTOJamesDixon提出的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)概念，即在系統(tǒng)或存儲(chǔ)庫(kù)中以自然格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方法，數(shù)據(jù)作為一個(gè)集中式存儲(chǔ)庫(kù)，lake可以存儲(chǔ)任何規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù) Lake中，可以存儲(chǔ)不需要結(jié)構(gòu)化的數(shù)。