大數(shù)據(jù)的行業(yè)問(wèn)題是什么？1.什么是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)？大數(shù)據(jù)的概念包括幾個(gè)方面。1.數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)，比如TB、PB甚至EB，都需要分析處理，如果需要分析大數(shù)據(jù)，可以使用Hadoop等開(kāi)源大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，或者永宏套件等國(guó)內(nèi)商用大數(shù)據(jù)BI工具，數(shù)據(jù)庫(kù)多表大數(shù)據(jù)查詢?nèi)绾蝺?yōu)化。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)思維的四大核心思想(用戶至上、體驗(yàn)為王、免費(fèi)商業(yè)模式、顛覆式創(chuàng)新)和九大思維(用戶思維、簡(jiǎn)單思維、極端思維、迭代思維、流量思維、社交思維、大數(shù)據(jù)思維、平臺(tái)思維、跨界思維)是所有行業(yè)都應(yīng)該深思和深入理解的時(shí)代課題。運(yùn)用這四個(gè)核心觀點(diǎn)和九大思維，可以幫助企業(yè)快速提升創(chuàng)新能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力。下面怒蛙網(wǎng)從三段話開(kāi)始，為大家分析這四個(gè)核心觀點(diǎn)和九大思維。

大數(shù)據(jù)對(duì)游戲精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的意義大數(shù)據(jù)時(shí)代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)有哪些？大數(shù)據(jù)背景下如何實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)？未來(lái)手游如何與大數(shù)據(jù)結(jié)合找到自己的對(duì)等？帶著這一系列的問(wèn)題，我們今天來(lái)看看騰訊數(shù)據(jù)平臺(tái)部的王濤是怎么理解的。王濤:騰訊數(shù)據(jù)平臺(tái)部高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理。曾在百度數(shù)據(jù)部工作。在基于大數(shù)據(jù)的移動(dòng)分析架構(gòu)設(shè)計(jì)、移動(dòng)APP運(yùn)營(yíng)、移動(dòng)信息推送方面有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。他是騰訊云分析和騰訊移動(dòng)的信鴿推送項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。

王濤:手游和端游頁(yè)游最大的區(qū)別是渠道的整合。端游時(shí)代，沒(méi)有專門的渠道把游戲放在一起。玩家可能只知道CF或者DNF，但很難知道這些游戲的競(jìng)品是什么，在哪里。但是在移動(dòng)游戲或者移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，游戲或者應(yīng)用會(huì)因?yàn)锳PPStore、GooglePlay和國(guó)內(nèi)很多渠道而被放在一起比較。這導(dǎo)致了兩個(gè)結(jié)果。第一，用戶非常清楚自己有多少選擇，他們會(huì)知道每個(gè)游戲或者應(yīng)用的分?jǐn)?shù)是多少。

問(wèn)題1:什么是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)？大數(shù)據(jù)的概念包括幾個(gè)方面。1.數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)，比如TB、PB甚至EB，都需要分析處理。2.要求快速反應(yīng)，市場(chǎng)變化快，要求對(duì)變化做出及時(shí)快速的反應(yīng)。對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快，對(duì)性能有更高的要求，所以數(shù)據(jù)量對(duì)于速度來(lái)說(shuō)似乎有些“大”。3.數(shù)據(jù)多樣性:來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，需要經(jīng)過(guò)清洗、排序、過(guò)濾，成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

很多行業(yè)都會(huì)有大數(shù)據(jù)需求，比如電信行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等容易產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)。很多傳統(tǒng)行業(yè)，如醫(yī)藥、教育、礦業(yè)、電力等行業(yè)，都會(huì)有大數(shù)據(jù)需求。隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)是持續(xù)的。大數(shù)據(jù)行業(yè)包括新興的數(shù)據(jù)分析行業(yè)，或供應(yīng)商。如果需要分析大數(shù)據(jù)，可以使用Hadoop等開(kāi)源大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，或者永宏套件等國(guó)內(nèi)商用大數(shù)據(jù)BI工具。

問(wèn)題1:目前有哪些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品？大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的分類是狹義的。從用戶角度看，可以是內(nèi)部用戶，外部公司客戶，外部個(gè)人客戶。從產(chǎn)品發(fā)展形態(tài)上，從最初的報(bào)表類型(如靜態(tài)報(bào)表、儀表盤、即席查詢)到多維分析類型(OLAP等工具數(shù)據(jù)產(chǎn)品)，再到定制服務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，再到智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。普通的報(bào)表數(shù)據(jù)產(chǎn)品過(guò)于蒼白，可視化能力有限，而多維分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品更適合專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，而不是業(yè)務(wù)或運(yùn)營(yíng)人員，使用局限性越來(lái)越大，所以未來(lái)的趨勢(shì)可能是定制化的面向服務(wù)和智能化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

view唯一的好處就是簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)時(shí)的SQL查詢，在效率上和直接查詢沒(méi)什么區(qū)別。實(shí)體表可用于聚合，雖然查詢很快，但是缺點(diǎn)是靜態(tài)的。如果客戶信息發(fā)生變化，必須重新匯總，以確保信息的準(zhǔn)確性，聚合是在后臺(tái)執(zhí)行的，使用預(yù)定的批處理或使用oracle的作業(yè)，聚合的sql在每天凌晨1點(diǎn)左右運(yùn)行一次。聚合之后前臺(tái)可以直接查詢這個(gè)靜態(tài)表，然后呈現(xiàn)的時(shí)候分頁(yè)就可以了。