1.Analytics Vidhya

这个知识和社区门户网站为分析、数据科学和数据工程社区的初学者和专业人士提供服务，以提升他们的职业生涯。门户网站很简单，通过最新的博客、讨论、机器学习黑客马拉松，数据科学培训、聚会和工作为社区服务。

2.Data Science Central

Data Science Central是大数据从业者的行业在线资源。该网站提供社区体验，包括强大的编辑平台、社交互动、论坛技术支持、最新的技术、工具和趋势以及行业就业机会。

3.KDnuggets

KDnuggets提供了一个连接业务分析、大数据、数据挖掘、数据科学和机器学习的平台。该网站包含新闻、故事、观点、教程、聚会等部分。

4.Reddit

对于熟悉Reddit的人来说，这个subreddit提供了一个舒适的论坛来分享意见并找到对数据科学感兴趣的人。发现趋势主题或询问任何数据科学问题。

5.智能数据集

SmartData Collective是一个编辑独立的审核社区，为企业领导者提供商业智能和数据管理的最新趋势。该网站是公认的全球专家的平台，通过同行贡献、自定义内容发布以及与行业领导者保持一致来分享他们的见解。

6.Data Tau

Data Tau是一个平台，允许用户共享与数据科学相关的资源、教程和项目的链接。这是一个非常简单的界面，让您也可以评论共享链接。

7.Codementor

了解数据科学的最新趋势。您还可以找到教程、帖子和导师，以免费开发您的数据库系统或编程语言技能。

8.Medium

数据科学- 阅读关于数据科学的故事，由Medium上的各种思想领袖提供。随时发现对您最重要的主题，如机器学习、大数据、人工智能、数据可视化和python。

9.D Zone：大数据区

DZone是全球最大的在线社区之一，也是软件开发人员知识资源的领先发布者。该网站汇集了数千名开发人员，通过共享知识了解最新的技术趋势、方法和最佳实践。

10.Cross Validated

Cross Validated是一个Q＆A网站，适用于对统计、机器学习、数据分析、数据挖掘和数据可视化感兴趣的人员。提出自己的问题，或者用自己的知识帮助学习者。

IDC预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从2015年的1301亿美元增加至2030亿美元。而纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展趋势。

小编整理了大数据行业常见的9个关键词，可以管窥这个行业的特点和发展趋势。

1、物联网(IoT)

物联网和大数据是同一枚硬币的两面;数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而，这本身不会引发另一场工业革命，不会改变日常的数字化生活，也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面。结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。

2、数据库(Database) ：一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库，它包含了表格，图等。数据库也可被并入数据库管理系统[Database Management System]，软件用于数据分析。

3、算法与分析法

算法 (Algorithms) -可以完成某种数据分析的数学公式。算法被用于软件处理与分析输入的数据。

分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义。通过分析，无用杂乱的数据可以转化成有益的结论。这里的重点是数据的影响力，而不是复杂的软件系统。这可能就是为何大家使用数据来完成自己的论述。

4、云计算与数据云计算(Cloud computing) 云计算可用于任何时间与地点。它是构建在网络上的分布式计算系统，数据文件是存储于网络（即云端）而非硬盘。

数据库即服务(Database-as-a-Service) –部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web Services)。DaaS为公司们提供了高效快捷的获取数据的方法，也自2015年来在市场中占有着举足轻重的作用。

5、数据科学家（Datascientist）数据科学家能够通过统计变成涉及、开发和调用算法而支持业务决策;管理海量数据;可视化数据以辅助理解。其需要具备三项基本技能：数学/统计、计算机能力、在特定业务领域的知识，被《哈佛商业评论》评委二十一世纪最性感的职业。

6、数据挖掘(Data mining) ：从数据集中发掘特定模式或信息的过程。数据挖掘着重利用大数据作分析，过程也利用了人工智能，机器学习或统计学等知识。

7、可信ID（Trusted device ID）:一般指由第三方提供的，开源或商用的ID服务，其中商用ID服务由于能够提供稳定的，大承载量的系统支持，被比较多的采用。移动互联网时代，设备成为标配，当APP被激活的前提条件为真实设备第一次打开的时候，才判断为该设备是有效的。

8、黑暗数据(Dark Data)：黑暗数据是被收集以及处理的商业信息，但从未被投入真正的用处。黑暗数据可以被理解为在黑暗中等待被分析的信息。很多公司甚至没有意识到他们所有的潜在数据。

9、深度学习

深度学习是一套基于神经网络的机器学习技术，在解决业务问题方面显示出极大潜力。它让计算机能够从大量非结构化数据和二进制数据中找出感兴趣的内容，并且推导出关系，而不需要特定的模型或编程指令。

总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型进行挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目，因此不能了解到事物的真正本质，但随着大数据时代的来临，一切真相将会展现在人们面前。

直复营销的测量都是建立在顾客数据库的基础之上的，这种纯粹以顾客信息为内容的资料库，可以用于一次性的调研测试，更重要的是可以用于持续性的日常消费者测试，对于控制营销活动，防止偏差和不必要的成本开支的发生，有着极为重要的程度。为此，有学者将其列为营销学的一门分支——数据库营销， 直邮公司自有的顾客数据库被称为是影响所有直复营销经营者成败的关键。数据库营销指的就是企业通过搜集和积累消费者的大量信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确的定位，有针对性地设计直接邮件广告和其它信息交流方式，从而达到说服消费者来购买或咨询的目的。 数据库营销的诞生是新时代的要求。首先，大众的消费行为更求时尚化和个性化，为了更好地满足这些需求，企业不得不去适应这一特征，而细分这些特征的指标由于涉及心理因素而变得越来越复杂，企业急需一种具有优良的积累、统计和分类功能的经营工具。其次，随着大规模生产的缩减，大规模营销沟通方法也逐渐失去作用，而大众媒体的费用却有增无减，这迫使企业从诸如30秒商业广告、大规模促销等战术中抽出身来，去寻求一种相对成本更低，效率却更高的，并旨在重新建立生产者和顾客关系的沟通方法。第三，全球性市场的形成，拉大了生产者和消费者的空间距离和文化距离，为了使生产不和消费脱节，生产者需要一种能跨越国界和文化的直接的沟通方法与消费者进行交流，数据库营销就很好地适应了这一需要，使企业可以通过数据库准确地模拟不同文化和经济环境中消费者的消费习惯。最后，从实施数据库营销的可能性上来看，现代通讯技术和计算机技术的发展，使得生产者直接介入消费者的生活有了可能，既避免了信息多环节传递所带来的信息扭曲，又有利于建立顾客的品牌忠诚。 总的来说，数据库营销包括数据库的制作和管理两大部分。这两部分一般又被划分成六个阶段： 1、 数据的收集。收集数据的来源有两个，一是内部信息资源，即企业通过组织市场调查而取得的资料，以及企业通过展示会、促销活动和销售回函所积累的消费者的消费记录；二是外部信息资源，即公共部门保存的数据资料，如人口统计资料、银行的个人资信记录、医院的医疗记录等，都可以有选择地列入直复营销企业的数据库。 当然，在建立的数据库的初期，投资是很大的，但是效果也不可低估。90年代初，百事公司属下的总资产额达36亿美元的快餐公司——Pizza Hut公司，在数据库营销中投入2千万美元的资金，包括建立一个顾客档案库。该公司从1984年开始积累顾客信息，大约9百万名已食用过该公司披萨饼的顾客的资料都被收入库中，从而建立起了一个足以被用于在全国范围内跟踪嗜吃披萨饼的顾客的数据库。 2、 数据存储。收集到的信息还必须经过整理及筛选，才能按一定的索引保存起来。一般的直邮营销公司将顾客分为三大类，一是连续往来的顾客，即那些一年内至少有一次购买本公司产品的顾客；二是待续的顾客，即那些曾购买过本公司的产品，但最近一年内没有购物行为的顾客；三是准顾客，即是公司尽力去发掘的有可能成为本公司顾客的人。区分这三类顾客对直复营销者而言极为重要，因为这三类顾客所适用的营销策略是截然不同的：第一类顾客要“留”，第二类顾客要“转”，第三类顾客要“引”。 3、 数据处理。由于企业的各个部门，如营销部门、R&D部门、技术部门、服务部门对其所需顾客信息的要求是不同的，这就要求数据库处理部门有能力按不同的要求排列和组合顾客资料，以使各个部门都能有效地开展工作。 4、 使用数据。数据库内的资料可以有多种用途。例如，可以用来寻找“最有利可图的顾客”，根据“2080原理”——企业80%的利润是由20%的顾客创造的，这20%的顾客就是最有利可图的人，企业应将营销工作的重心置于这部分顾客身上，留住他们并保持他们对企业的忠诚。又如，从数据库中可以统计有某种特别需求的人数（如侏儒人数），这对于新产品开发，以及根据特殊顾客的购买力进行定价都有参考意义。再如，在设计直邮广告时，可以利用数据库中的顾客资料确定最有效的诉求和传递方式。 5、 扩充和更新数据。在和顾客多次的交易和沟通之后，企业必然会得到更多的顾客资料，这些新的资料要不断地充实到数据库中，并用新的信息更换原有信息，或用更准确的信息替换原来的由推测所得的内容。此外，还要识别那些对企业已经毫无价值的信息，将它们删除，以保证数据库的可使用量的最大化。 6、 数据安全防范。这是数据库管理中最易被忽视的一项内容。数据库是直复营销企业的重要资产，所以保证它的安全和保证厂房、金库的安全同等重要。一方面要防止信息被窃取；另一方面要防止意外的侵害，如计算机病毒的入侵。

而很多。地方都会用得到的，后面的我们再讲一点关于，一个大数据的这种，我们说自动化角色的系统，这系统的一般框架是什么？大概在我这画了个图，我把它了解一下，一般的这种决策的系统的样子，这个图里呢，我们是以广告或者推荐这样的系统为例来说明 一般的这种数据自动化系统的样子啊，而是非常干燥的，他大概分为这么几个部分，中间的是有一个战线的投放引擎或者角色引擎。

对广告来说呢就是，做广告处罚和排序的这样一个引擎，嗯，推荐也是一样，都有这么一个模块就来了一个。价格，就是就大概一个月，就是你要想减少前面的三个问题解决了，说你找到了一个m想的很好的应用，用big data你找到行为数据能够去改造你的业务，那你建立这个事不说。系统很难搭建的成本很高呢，很多人问这个问题是吧？

就刚才那个价格来说，其实搭建这样的系统非常简单，因为我们在今天都有大量的，很好的开源软件可以使用，今天咱们这个这个讲座呢，不是来给大家介绍开业了呢，所以呢，我是针对大家的问题，那放了这么一个帅哥告诉大家，游戏有很多传统行业过来的朋友 你看下软件是有顾虑的，都开了软件也确实不是说万能的，或者说什么都好，那它的优势和顾虑有什么呢？

我们总结一下，帮助大家去在，做产品选型的时候能够有所参考，它的优势是这样的，那你现在想到的任何一个小任务是把比方说那个k外流的，存储的一个数据库，或者说你要做一个，高一致性的一个数据传输，或者地狱之行，高吞吐率。各种细分的场景，都有，一总有一款适合你，都有着不错的开源软件，来供你选择，这些体验就是太远零元跟传统的这个，饿软件领域理念是不一样的，传统的软件的应用。

我在微软做，我知道微软做做产品的思路是什么大耳环，一个沃尔得恨不得有17000种功能，可是用到了两三种就够了。嗯，看啥呢？不是这样，他解决一个内存的问题，他就在这一个厂里下能够用得好，但是他要在这一个厂家做的最好，啊，这是整个开源社区的，反正有人说是不开源的东西，我任性不好，其实不是这样，因为现在大量的开源工具是，大型的互联网公司开出来的。

雅虎共享很多人还都不熟的东西是吧，飞速twitter。肯定啊，酷狗现在开园了，这个季节就贪腐录像，这种大型的公司开源出来的产品，骑车经过非常充分的测试，而且不客气的讲，它源于他的这个测试的强度，远远不是你在小公司能想象的，也不要回复我，他开源那个士官。据说他经过每秒钟10t的数据，这样一个极限的测试，真想不通，连这个场景或者你一个团队想去厕所都给你都受不了，所以它的质量呢。

我觉得它是今天来看的大公司开源的，不是所有工具就好的工具，他质量甚至说比原来的专门的软件公司生产的是要高的，就是因为这个项目太多。你还是要有一定能力去鉴别好的项目，不太好的想法，经过一定的探索也会采取坑，另外呢，如果真的碰到这个项目有，深层次的bug，你也没什么办法说，你只能等着社区自己去净化，当然这一点我觉得不算什么历史。

因为那必然的软件里面玩儿的，你要碰上一个吧，可能也没什么办法，你只能等着升级，而这倒是一个，嗯，不是看这两天都特别困，但还有一点，我是要提醒大家，我觉得你的核心业务逻辑啊，比如说对于广告来说，什么是核心业务的就是，你那个广告的排序和，这个repo就是，出发和排序的算法，指核心业务逻辑，对个人征信来说这是核心业务的核心业务逻辑。

我觉得，嗯，不宜使用开源的东西。为什么呢？因为这里的核心竞争力，而是既然是你的核心竞争力，他的变化就别带很快，你不能让别人东西被替代的特殊跟你的框架，刚才我们那个徒弟给的那个框架，如果大家有兴趣，我们可以私信在交流那个框架，用开源搭起来非常的快，但是里边儿几个核心的业务片段，这个逻辑的组织不能，依赖于开源，要自己写啊，再看一遍。

万能的但是没有开源的今天，可能是万万不能的，嗯，医疗大数据的研究，整个大数据行业是这样啊，他整个是工业的主导的，因为在在学术界呢，大数据并不是方法上有什么很先进的东西，它是理念上的变化是吧，我们刚才说的三个人里面上的变化你不是学术也特别关注的，学术就可能只关注一点，就这个分部是这种，低成本的这种分布式框架，高效的分布式框架怎么做？这可能学啥关系呢？

但是，在这个技术让你具体的业务里拿到这个怎么用？这事儿还学术界，我觉得中国还关心多一点，这国外就是还没有那么太，热心，他不像人工智能。荣荣，这是个技术驱动型的东西，所以说，嗯，你说哪个学校或者研究所做的比较好，我觉得很难跟他不可能有那么多数据，啊。把你所有的行为数据，比方说，你上个月在哪就在哪，你花个几笔钱，你的这个算个什么网站？

把这所有的数据，我刚才说是我人为的看，我知道你上个月在福建，这可能是个，危险的点，但是我回去做可不是这样，谁做我是把这些事都为了毛里去，阿猫子，然后你有些伤口，我知道这些人是，有问题了，你用猫都来自动的。你说他是不是有问题最后那个飞身而起作用的，有时候在这个假设我没有逼迫你的话，你会发现很难解释，不像我刚才说的那么简单。

不知道这个人，上个月在福建，这就是一个问题，你看这结果，让爱他的预测得准就可以了，嗯，不是正绝对，不是个洞察，用着肯定是自动化的过程个前面可能，大家，嗯，但我还是我不在你的问题的回答，我单讲这样的，可能大家所有人都能听见，我特别要强调一点，嗯，首先呢，在讨论大数据的这个方法论，和具体的产品技术之前先要有一个观点是什么？好了，本文到此结束，谢谢观赏。

随着社交网络、电子商务以及移动通信的发展，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。以“PB”（1024TB）为单位的大数据时代已经来临。“大数据”一词由英文“Big Data”翻译过来。麦肯锡全球研究所报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》对“大数据”的定义为：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

　　大数据走近人们视野不久，但业界公认的大数据有四个“V”字开头的特征：Volume（容量），Variety（种类），Velocity（速度）和最重要的Value（价值）。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性，数据量级已从TB发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。Variety则意味着数据类型繁多，越来越多地表现为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。Velocity是指数据传递速度快时效高，更快地满足实时性需求。Value则是大数据的终极作用——满足人类的需求，在尽可能短的时间内发掘其价值[1]。

　　科学数据是人类社会从事科技活动所产生的原始观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、遥感数据、统计数据、研究数据以及相关的元数据和按照某种需求系统加工的数据，具有科学价值和使用价值[2]。科学数据是信息时代一种特殊的社会资源，具有明显的潜在价值和可开发价值，并在应用过程中得以增值。很显然，大数据这一宽泛的概念包括科学数据，科学数据也是大数据的内容之一。　　 国家战略需求　

　大数据时代的到来使得数据成为一种资产，正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素。科学数据这一具有战略作用的资源，更是成为社会的重要资产。一个国家和企业的发展在很大程度上取决于其科技创新水平，而对科学数据进行系统的综合分析是实现科技进步与创新的重要方式。无论是资源、能源的开发，还是高新技术产业化，无不是在科学数据的积累与支持下，实现理论与技术创新的结果。特别是在以知识为基础的经济中，越来越多的以知识、信息和数据应用为主要目的信息管理、加工与发布的产业，在现代信息技术引领下正在拉动“数字经济”[3]，也就是现在正在发生的“大数据经济”。长期以来，我国已经积累了较为丰富的科学数据资源，但大多数仍存在于资料堆或档案柜中，没有经过有效的整理和建库，数字化程度较低，很多数据库往往局限于本部门、本单位使用，甚至个人使用，造成了科技资源的巨大浪费。所以打破科学数据壁垒，实施科学数据共享，是国家发展战略的必定要求。　　科学研究的要求　　

当前的科学是多学科交叉的科学，是围绕数据展开的全球研究，并将越来越依赖于数据。科学研究就是科学数据的生产过程，一些科学数据本身就是其重要的研究成果。科学数据资源既是研究的成果与积累，又是支持更为复杂的创新研究所不可替代的资源存量。尤其在大数据时代，科学数据量激增，科学研究越来越依赖于系统的、高可信度的基础科学数据分析。21世纪以来全球科技活动不断增强，一系列重大科学工程的兴起、复杂科学理由研究的提出、大型科学研究计划的产生，导致前所未有的国际合作局面的形成，也导致了全球范围内对科技信息资源交流、互通的客观需求。

4.3 系铃铛的玩具猫-数据库的前世今生

大数据时代

小奈：表哥，为什么浏览器好像什么都知道的？我只是刚刚搜了下感冒怎么治，现在就弹出xx医院广告了。大仁：当xx公司有了海量的数据，再根据这些数据进行精准营销（广告），他们每年都可以挣一大笔广告费。

大仁：广告虽然令人厌恶，但是数据推荐还是必要的，尤其是在信息大爆炸的时代，让信息更精准的出现在你手里。

大数据时代：人还需要隐私么？（不授权不给用）

用个人信息支付有打折，然后信息就被卖了

DBA

小奈：表哥，公司最近好像在招聘DBA(数据库管理员)，后端工程师不就可以管理数据库的么？数据库和后端有什么区别？数据库又是什么呢？大仁：看来你们公司是大公司喔，一般小公司没有dba的岗位。其实我们常说的后端工程师，他们也设计和管理数据库。但是如果数据到了一定量级，数据库性能调优、安全稳定就需要专业的dba。

image.png

数据库是什么？

大数据背后的一块块基石，则是数据库。

数据库背后有好多故事，你可能不知道数据库，但是最近火的不行区块链，其实就是去中心化的分布式数据库。说完高大上的区块链，我们开始回溯数据库的发展吧

文件&文件系统

内存篮子

最开始是计算机的出现，那时候没有硬盘，只有内存，数据不会进行存储，一般只用于科技计算，计算完输出结果后，程序就撤出内存了。后来技术发展，才有了硬盘、文件，在文件的基础上有了文件系统。文件系统可以满足数据存放和查找的需求。

数据库的诞生

文件系统作为数据库用了一段时间，当数据越来越多、规模越来越大后，数据查找特别麻烦。数据很容易重复（冗余）、占用存储空间多，数据结构化被迫推进。

文件系统 vs 数据库

文件系统和数据库的主要区别是？简单举个例子，如上图所示。我们理解的数据和文件比较接近，例如文件1存放了玩具狗的数据，文件2存放了系铃铛的狗的数据。但其实玩具狗、玩具猫都是玩具，铃铛和玩具是可以拆分的。数据库的结构化（玩具库架子），让数据不会重复，玩具狗可以系铃铛，也可以不系。

关系型数据库

数据库出现后，慢慢演化出关系型数据库，之后又演化成非关系型数据库。我们首先介绍关系型数据库，什么是关系型数据库？关系数据就是指数据之间是有关系的。像是上图中系铃铛的玩具狗，铃铛是属于（系在）玩具狗，那我把铃铛取下来放到玩具猫上可以么？可以，那关系就变了，铃铛在数据库里的记录变更为属于猫。其实数据库有个（存储的关系规范）数据库范式，第一范式到到第五范式。玩具狗与铃铛的拆分只是满足了第一范式，越往下数据的压缩率就越高，相应的存储也会变慢（需要关系范式验证）。

结构化、共享访问的

数据库的除了是结构化存储、它还可以共享给程序访问。文件系统时候，程序a读取文件1（小明的玩具），数据库时代，所有程序只要有权限就可以访问所有数据库里的数据（大家的玩具共享）。

数据表长什么样

数据：例如玩具狗，他的各个字段：玩具名称、是否有耳朵、多少条腿等等，玩具狗的所有信息算是一条数据。数据表：玩具表就像一个excel表格，里面存了所有玩具的数据。

玩具表

铃铛表

nosql

随着经济发展，村里小孩越来越多了（云计算的到来），玩具厂每年生产的玩具也多了。一个玩具库（单机）不够用了，所以要多建立几个公共玩具库，玩具存放在不同的玩具库（多台计算机）。为了满足数据爆发式增长的存储需求，数据库部署在多台计算机上，也就是分布式数据库，但是分布式和单机不同的地方在于关系严格性上，分布式要求数据关系不那么严格（半结构化），主要是扩容和大数据存储，所以Nosql（not only sql）就诞生了。常见的Nosql有mongodb、hbase等，这里以mongodb为例。

数据库连接

var mongoose = require('mongoose')var db = 'mongodb://127.0.0.1/test';mongoose.connect(db, {server: { poolSize: 20 }}, function (err) {if (err) {console.log('connect to %s error:', db, err.message)process.exit(1)} else {console.log('connected')}})

增删改查

var UserSchema = new Schema({name: { type: String},phone: { type: Number}})var User = mongoose.model('User', UserSchema);//create 增加var user1 = new User();user1.name = 'jack1';user1.phone = 123456;user1.save(function (err) {if (err) {console.log(err.message)}})var user2 = new User();user2.name = 'jack2';user2.phone = 234567;user2.save(function (err) {if (err) {console.log(err.message)}})//查找User.find(function (err, users) {if (err) {return console.error(err)}else {console.log(users)}})

分布式vs集群

很多人可能会混淆分布式和集群的概念，分布式更像是业务拆分到不同服务器上，集群则是多台服务器一起处理同个业务。比较复杂，后续再解释。

数据库图鉴

目前市面上常见的数据库品牌，主要有关系型和非关系型数据库两种。计算机世界发展快速，数据库就像一个大生态，愈发多态化多样化。

关系型：Oracle、mysql、Postgresqlnosql: mongodb、hbase

数据库图鉴

区块链：去中心化的分布式数据库

回到区块链，大数据时代无隐私，区块链的去中心化能否保护隐私？首先得介绍下去中心化，那么中心化又是什么？中心化就是我们常见的通讯模型，客户端需要以服务器获取数据（服务端和数据库交互），上次我们也讲过 输入url 后发生的事情，如果两个客户端之间互相知道彼此的地址，他们可以直接建立通讯。p2p技术常用于资源共享、音视频等。

中心化vs去中心化

区块链本质上是一种去中心化的分布式数据库，该数据库是由一串使用密码学方法产生的数据区块按时间顺序有序连接而成，每个数据块中包含了一段时间内的全网产生的无法篡改的数据记录信息。区块链技术让我们的隐私得到了一定程度上的保护。关于网络通讯、区块链后续继续展开。

失控

最后引用下凯文*凯里在《失控》里的一段话:

没有强制性的中心控制，次级单位具有资质的性质：次级单位之间批次高度连接，点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系。

计算机的高速发展，数据库不断进化，大数据越来越精确化，越来越智能，但用户也需要隐私，区块链这种去中心化、自组织的形态会不会成为新趋势？

信息技术是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。作为其伟大的产物“互联网”带给人们莫大的方便。其中一个典型的应用就是“大数据”。

作为信息技术的一个里程碑是不能不提互联网的。实际上Internet表示的意思是互联网，又称网际网路，根据音译也被叫做因特网、英特网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一且巨大的全球化网络，在这个网络中有交换机、路由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和数不尽的计算机、终端。使用互联网可以将信息瞬间发送到千里之外的人手中，它是信息社会的基础。

互联网作为信息传递的枢纽，范围遍布全球。就像一张无比巨大的网，将全球各各地方的移动终端连接起来，使人们的信息可以及时快速的传给远隔他乡的人。

互联网之所以能成为信息社会的基础，不仅仅在于其高效的传播方式。其庞大的数据库才是现代信息技术发展的关键。就“百度”而言，其庞大的数据库大大提高了人类检索信息的效率。其影响不单单只局限于提供人们所需的知识。同样为现代社会的发展，奠定了必不可少的基础。

“大数据时代”作为而今信息技术日趋成熟的成果。其诞生和数据库是密不可分的。而从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来‘大数据’这场信息社会的变革。

而今的大数据，凭着其庞大的数据库，和卓越的分析能力，在社会各方面有着广泛的应用。在各个方面都看得到大数据的影子，如而今日渐精确的天气预报，到心理学，社会学的伦理研究，再到日后不流血的网络战争。对于人类生活方面，大数据等信息科技也给我们的生活带来了如下的的便利。

1、高速、大容量。速度越来越高、容量越来越大，无论是通信还是计算机发展都是如此。

2、综合化。包括业务综合以及网络综合。

3、数字化。

4、个人化。即可移动性和全球性。

一个人在世界任何一个地方都可以拥有同 样的通信手段，可以利用同样的信息资源和信息加工处理的手段

地理信息数据管理现状

大数据为地理信息行业带来了全新机遇，伴随大数据技术的发展，获取地理信息的各种新技术也在不断涌现。传统的地理信息采集是专业任务，强调几何精确性，测绘遥感是主要的采集手段。而大数据地理信息采集手段更为丰富和自由，传感器网络、个体出行过程、网络行为、消费记录等均可能成为大数据地理信息采集手段。这些地理数据具有体量大、来源广、多样化、多时项、多尺度、高维度、高复杂性和非结构化特点。

目前，各行业用户拥有的地理数据普遍存在着数据分散、重复布局、更新维护困难等情况，严重影响到数据资源的共享、开发、利用。用户迫切需要一款数据管理平台，帮助自己实现海量数据资源的统一管理与维护。

‘安徽·天地图’政务版平台数据管理经验

安徽基础测绘信息中心应用捷泰天域睿图数据库管理系统建立了一套“高效、灵活、实用”的数据资源管理平台，完成了安徽省天地图“母库”库体建设，实现了全省基础矢量数据、影像数据、地名地址数据、三维数据、街景数据、瓦片数据等各类数据资源的高效管理和可视化应用，提高了中心数据资源管理水平与成果应用效能。

系统平台建立了灵活、可配置的数据查询体系，实现了数据查询、统计、提取的一体化；建立了融合数据与母库数据同步机制，形成母库与融合数据的良性互补，减少了重复建设；采用众筹思维模式，建立了需求牵引的快速同步更新机制，通过迭代方式快速更新产品库热点区域数据，然后与母库同步更新，从而完善、提高母库数据质量。

专业数据管理平台——睿图数据库管理系统

捷泰天域为了解决当前海量数据管理难题，推出睿图数据库管理系统，是以空间对象为主体的地理信息综合管理系统，以数据模型为核心，采用插件式开发框架，实现对基础地理信息数据、专题数据、影像数据、文档资料等各类数据的统一组织和有效管理。支持数据模型定制，可以根据实际情况跟随业务进行调整；支持开发定制，满足各种类型地理信息数据库的快速搭建和定制扩展。

用户仅需使用极低的成本，即可获得地理信息数据资源的统一存储和高效管理。捷泰天域数据库管理系统帮助用户实现数据资源的统一管理、更新、维护、分发、共享，使数据更好的为业务应用和数据挖掘提供支撑。

产品的核心价值包括以下几个方面：

数据资源一体化管理

为用户提供从数据质检、数据建库、数据更新到数据查询、数据展示、数据分发、数据共享全流程的一体化管理，减少用户进行数据管理、查找、更新、维护工作量。

灵活的数据建模能力

产品采用数据模型组织管理数据资源，用户可根据需要建立相应的数据模型。模型具备可扩展性，满足未来用户数据管理内容扩展的需要。

高效检索，快速、精确定位

用户无需担忧如何从海量的数据中快速获得到想要的那份数据，首先，产品采用ElasticSearch智能高效检索技术，提升海量数据的检索效率；其次，产品提供多种检索方式，包括空间检索、元数据检索、空间与元数据组合检索等，帮助用户快速、精确的找到需要的数据。

要素级更新能力

产品具备要素级更新能力，支持要素级更新数据的历史管理。帮助用户实现要素级的历史回溯。

提供二次开发接口

产品具备定制开发能力，用户可以通过库管产品提供的二次开发接口，结合自己的业务需求进行二次开发扩展。

目前睿图数据库管理系统产品已面向政府、企事业单位和各行业各层面用户提供了专业的数据管理解决方案，并且产品已服务于时空信息云平台大数据管理、天地图母库管理、大数据中心建设等多个应用领域。

进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。随着时间的推移，人们也逐渐认识到数据对于企业的重要性，为此，当下“数据库营销”也成为一种越来越被看重的营销模式。

（一）什么是数据库营销

数据库营销看似一个很专业深奥的名词，实则理解起来也不难，它是指企业通过收集和积累会员（用户或者消费者）信息，经过分析筛选后有针对性地使用电子邮件、短信、电话、信件等方式进行客户深度挖掘与关系维护的营销方式。

（二）数据库营销有以下5个特点

1、精准

通过数据库营销，我们可以快速、精确地找到最终目标用户。同时还可以做到非常有针对性地于用户一对一沟通。

2、性价比高

通过数据库营销，我们可以最大化地将新用户转化成老用户，同时深入开发和挖掘老用户的价值。而不管是前者还是前者还是后者，都将极大地压缩成本，提高收益。

　3、竞争隐蔽化

常见的一些网络广告、软文营销、新闻营销等营销方式，都是竞争对手只要稍微花点心思就可以知道的营销策略，而数据库营销相比上述的营销方式则是把竞争隐蔽化的，除了内部相关人员，外部人员也不知道我们具体是如何实施的。

4、个性化

世界上是没有完全相同的两个人，所以做营销的最理想状态是有针对性地实施，数据库营销通过对用户的行为分析，针对性地展开营销，所以它可以有个性化的特点。

5、反馈率

用户反馈时我们掌握用户心理及需求的一个重要手段，所以在营销过程中，提升用户反馈率，搜集用户反馈信息，是一项重要工作。而数据库营销的用户反馈率是极高的，通过数据库营销，能够让我们很容易地把握到用户的心理和需求。

（三）数据库营销可以有以下方面作用

　1、维护客户关系

想让你的用户持续消费，首先就是要维护好客户关系。但往往客户的群体都是非常庞大的，要有效地维护，就需要通过数据库进行分析，这样可以大大地降低维护成本。

2、开发老客户

在《增长黑客》这本书里有提到美国贝恩公司的一个调查，说把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。可见，老用户对于一个企业、商家来说，是非常的重要，如何让老客户重复购买，建立数据库就是第一步要做的。能够记录下用户的喜好和消费习惯数据，并经常推荐一些符合用户、消费者喜好的产品，这样就能大大地提升营销效果。

　3、实施精准营销

数据库是精准营销中的一个重要环节，没有数据库的支持，很难做到精准。

而数据库营销的实施步骤又是如何呢？篇幅有限，我们留待下次介绍。请继续关注我们的账号动态。对此文有感，欢迎点赞或评论，小编甚是期待。

声明：本文由“汇桔宝-人工智能大数据企业产业化云平台”的作者创作，文章内容仅代表作者个人观点，转载请注明出处。

信息数据以及数据处理与存储他们之间大概可以表示为信息数据以及数据处理的综合在经过处理过程，然后转化为我们所需要的信息当然这个过程是需要存储的，这就涉及到了数据存储。

而涉及到数据存储就不得不提及到数据管理的发展演变过程，数据的管理呢，在50年代中期以前呢，一般是人工管理。而人工管理用到的也就是基本的应用程序1和应用数据组1。然后，应用程序2和数据组2张，一一对应。以至于到应用程序n和数组n，每个应用程序的使用背后都有对应的应用数据组，呈分布式排列。

而从50年代后期到60年代中期，这一阶段，人工管理转变成了文件系统，所有的应用程序以及数据组全都与文件管理系统息息相关。不管是应用程序还是数据组都是从文件管理系统中调取，从而形成了以文件管理系统为核心的发散式分布。

而60年代后期开始呢，有文件系统转变为了数据库系统，而此时的核心就是数据库管理系统。所有的应用程序全都对接于数据库管理系统，数据库管理系统背后的操盘手就是数据库。数据库就是所有数据库管理系统的集合，他可以直接由应用程序调用，。更甚者有数据库集合，在数据库内分库分表以完成更高紧密度配合的数据处理以及管理分析。

数据库是在计算机内长期储存有组织可大量共享数据的集合。而这种结合的特点是，可以数据独立性比较高，统一管理和控制比较方便，应用程序对数据资源可以共享，具有最小的冗余度。

这样就是数据库的用户从以前不能直接通过操作系统访问数据库文件中的数据到如今用户可以通过DBMS访问数据库文件中的数据，经过数据库管理系统从操作系统的进程管理，内存管理，文件管理，设备管理等服务中调用。而这些都取自于数据库容器，而数据库容器中的数据对象都是以文件为单位存储在外存中这就是我们通常所说的表，视图以及索引。

而数据库操作系统就是在用户与操作系统之间的一层数据管理应用。它可以帮助用户有效的存储和组织数据，以及更加高效的获取有用的数据信息，同时也是维护和管理数据库的软件。而它通常包括的几个主要功能，其中有数据库的运行和管理功能，数据库的维护和建立功能，数据库的操纵功能以及数据库的定义功能。

数据模型在现实数据库管理的过程中起着关键作用，而数据模型也是数据库技术发展的主线现有的数据库基本上是基于某种数据模型。

而数据库都是依赖于数据模型来实现对于现实世界中的某些特征的模拟和抽象，比如我们数学中经常用matlab软件制作的数学模型，用来把抽象的场景具体化为模型，这就好比现实世界中理解和认识起来比较抽象的概念，用数据模型表达出来，这种数据模型就是数据库系统支持的逻辑数据模型，而这种模型又进一步转化为存储的物理数据模型这就是现实世界中客观对象的抽象过程，首先，现实世界的概念模型，是由数据库的设计人员完成，其次，概念模型和逻辑模型，也是由数据库设计人员完成，而最终，逻辑模型物理模型是数据库管理系统完成。

对于数据库，小编知之甚少，现学现卖，不知道有哪位大神还可以多为我补充指点一二？