数据库布局

‘壹’ 如何布局提升大数据能力

业务篇
1.业务为核心，数据为王
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果。
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
· 比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能篇
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。
4.多学几项技能
大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。

‘贰’ 修改MYSQL 数据库表布局

你是增加字段？又或者你是已经有日期这个字段了要删除含有日期的字段？

‘叁’ 数据库物理模型

数据库物理模型设计的目标是根据选定的Oracle数据库系统特点和航空物探数据管理与服务的业务处理需求,确定航空物探数据库最优的物理环境、存取方法和存储结构。即通过数据库物理设计,以便达到物理数据库结构的优化,使得在数据库上运行的各种事务响应时间少、存储空间利用率高、事务吞吐率大。

一、数据库布局

航空物探信息系统的维护数据(部门、岗位、人员、人员权限、数据入库检查规则及数据字典等)相对比较稳定。入库前数据需经过各种检查校对,确认数据正确后才能归档,存入航空物探资料数据库,所以存入资料库前的数据可能经常需要修改和删除,相对变化较大;而存入资料数据库中的数据一般不允许修改和删除,以免误操作破坏资料库数据造成损失。

图2-12 航空物探数据库逻辑模型

图2-13 航空物探数据库布局与数据采集流程图

据此,我们采用图2-13所示的数据库数据采集流程,并将航空物探数据库分为资料采集数据库、资料数据库、系统维护数据库分别进行存储和管理,实现数据的统一管理和统一使用,便于数据入库和易于维护等。

航空物探资料数据库是航空物探所有数据最终存储的场所。资料采集数据库是数据归档存入资料数据库前的临时“集散地”,在此接收各项检查,在确认数据无误后归档到资料数据库,然后删除资料采集数据库中已归档的数据。此外,资料采集数据库中还保存数据入库、维护、检查日志及归档记录。

系统维护数据库,存储系统维护信息(如系统功能、数据库表清单等)、安全信息(如信息系统用户的角色、权限、授权的系统功能等),数据字典、入库数据检查规则等。将其与航空物探数据分开,有利于系统维护和管理。

二、数据库空间设置

数据库空间设置包括磁盘空间设置、应用系统表空间设置、撤销表空间、临时表空间、日志空间和索引空间设置。

(一)磁盘空间设置

磁盘空间设置的目标:磁盘性能不能阻碍实现数据库性能,数据库磁盘必须专用于数据库文件,否则非数据库将会影响到数据库性能,且磁盘空间必须满足恢复和性能的要求。

航空物探数据库服务器为IBMP620小型机,8块硬盘,每块硬盘36GB空间,每块物理磁盘建立一个文件系统。为了提高磁盘的反应时间和寻道时间,提高I/O的存取效率,除了一块硬盘用于UNIX操作系统外,其余7块磁盘分别存放资料采集数据库、系统维护数据库-日志文件,资料数据库及资料数据库的大字段数据、索引、回滚段和数据日志文件。

(二)应用系统表空间设置

信息系统数据采集过程对数据的事务操作比较频繁,经常进行数据插入(新数据入库)、修改(入库数据有误)和删除操作(数据重新导入或归档入库),因此航空物探资料采集数据库所在的表空间会很活跃。为了不影响其他I/O的竞争,同时也可以提高数据入库的操作效率(50多年的历史数据需要集中入库),分配一个磁盘空间(36GB)为采集库的表空间。由于采集数据归档入资料库后被删除,同时进行数据入库的项目也不是很多,虽仍保留所有的采集日志数据,一个磁盘空间也足够使用。

航空物探资料数据库的二维表和Oracle大字段(BLOB)分别存放在不同的物理磁盘(每个磁盘36GB)上,对同时存在有表格数据和大字段数据的数据库表(如航迹线数据)时,可以提高磁盘I/O效率。随着数据入库的项目越来越多,需要增加相应的物理磁盘或磁盘阵列。

系统维护数据库相对稳定,占用磁盘空间约500M左右。由于系统磁盘有限,把日志文件存放该磁盘中。

(三)撤销表和临时表空间的设置

在Oracle数据库中,撤销的目的是确保事务的回退和恢复。撤销参数有UNDO_MANAGEMENT、UNDO_TABLESPACE和UNDO_RETENTION。

UNDO_MANAGEMENT参数用于数据库中管理撤销数据的方式,航空物探数据库设置为自动模式(auto)。

UNDO_TABLESPACE参数用于指定数据库中保存撤销数据的撤销表空间名称,航空物探数据库撤销表空间名称为UNDO_ARGS_TBSPACE,空间大小设置为20GB,以确保在保留时间内进行恢复。

UNDO_RETENTION参数用于指定已经提交事务的撤销数据在能够覆盖之前应该保留多长时间,本数据库系统设置为60min。

临时表空间是用以存储大量的排序,与撤销表空间存放在一个物理磁盘上,本数据库系统临时表空间设置为500M。

(四)日志空间设置

日志的主要功能是记录对数据库已做过的全部操作。在系统出现故障时,如果不能将修改数据永久地写入数据文件,则可利用日志得到该修改,所以不会丢失已有操作结果。

日志文件主要是保护数据库以防止故障。为了防止日志文件本身的故障,航空物探数据库系统分别在一个独立磁盘和系统维护库磁盘中存放日志文件。若系统出现故障,在下次打开数据库时Oracle数据库系统自动用日志文件中的信息来恢复数据库文件。

根据航空物探数据库信息系统同时登录的用户数及使用的功能,将日志文件大小设置为10GB。

(五)索引表空间设置

为了提高航空物探信息系统的查询和统计速度,把所有索引空间与应用表空间完全分开,从而提高I/O存取效率。航空物探索引表空间大小设置为10GB。

聚集是表的一种存储方法,一般每个基本表是单独组织的,但对逻辑上经常在一起查询的表,在物理上也邻近存放,这样可减少数据的搜索时间,提高性能。

当几个关系(表)以聚集方式组织时,是通过公共属性的值为表聚集的依据。航空物探数据库系统是以项目标识(PROJ_ID)建立聚集的,所有涉及项目标识的数据库表直接引用项目标识聚集。航空物探聚集表空间与索引表空间相同。

三、数据库参数设置

在数据库创建前需要对如下数据库参数进行设置,航空物探参数文件名为Inito-raargs.ora,各种参数设置如下:

DB_block_size=16384

DB_name=oraagrs

DB_domain=oraargs.com

Compatible=9.1.0

Nls_characterset=ZHS16GBK

Open_Cursors=100

DB_files=100

DB_file_mutliblock_read_count=16

Log_checkpoint_interval=256000

Processes=200

四、内存设置

航空物探数据库服务器物理内存为4GB,除部分用于系统开销外,其余全部用于数据库。

Oracle使用共享系统全局区(System Globla Area,SGA)内存来管理内存和文件结构,包含DB_block_Bufers、DB_cache_size、Shared_pool_size、Log_Buffer参数。航空物探数据库系统的全局区内存参数设置如下。

DB_block_Buffers参数为SGA中存储区高速缓存的缓冲区数目,每个缓冲区的大小等于参数DB_block_size的大小,DB_block_Buffers=19200(约300MB)。

Shared_pool_size参数为分配给共享SQL区的字节数,是SGA大小的主要影响者,Shared_pool_size=1228800000(1.2GB)。

DB_cache_size参数是SGA大小和数据库性能的最重要的决定因素。该值较高,可以提高系统的命中率,减少I/O,DB_cache_size=1024000000(1GB)。

Log_Bufer参数为重做日志高速缓存大小,主要进行插入、删除和修改回退操作,Log_buffer=5120000(5MB)。

五、优化设置

由于航空物探信息系统的采集软件和应用软件是采用MS.NETC#进行开发的,应用程序与数据库之间的连接有传统的ODBC和OLEDB两种方式。为了支持ODBC在OLEDB技术上建立了相应的OLEDB到ODBC的调用转换,而使用直接的OLEDB方式则不需转换,从而提高处理速度。

在建立数据库表时,参数Pctfree和Pctused设置不正确可能会导致数据出现行链接和行迁移现象,即同一行的数据被保存在不同的数据块中。在进行数据查询时,为了读出这些数据,磁头必须重新定位,这样势必会大大降低数据库的执行速度。因此,在创建表时应充分估计到将来可能出现的数据变化,正确地设置这两个参数,尽量减少数据库中出现的行链接和行迁移现象。

航空物探资料采集数据库表的插入、修改和删除的频率较高,Pctfree设置为20,Pctused设置为40;系统维护数据库表相对稳定,Pctfree设置为10,Pctused设置为15;资料数据库表除了增加数据外基本不进行修改和删除操作,Pctfree设置为10,Pctused设置为5。

六、扩展性设置

多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用:CPU的快速发展使得Oracle越来越重视对多CPU的并行技术的应用,一个数据库的访问工作可以用多个CPU相互配合来完成。对于多CPU系统尽量采用并行查询选项方式进行数据库操作。航空物探数据库服务器为2个CPU,在程序查询中采用了并行查询的方式。

在航空物探工作量统计、飞行小时统计、测量面积统计和岩石物性统计中,为了加快统计效率,在相应的查询语句中增加了并行查询语句。

随着航空物探高精度测量程度的不断提高,测量数据将越来越大。为了满足航空物探查询效率及发展,将航磁测量数据与校正后航磁测量数据按比例尺分1:20万以下、20万~50万、1:50万以上分别存放3张不同的数据库表。

七、创建数据库

在完成数据库布局、空间设置、内存设置、数据库参数设置、扩展性设置和优化设置后,进行航空物探数据库物理模型设计,即航空物探数据库实体创建。由于航空物探空间数据库逻辑模型是采用ESRI提供的ArcGIS UML构建的Geodatabase模型,因此,使用ESRI公司提供的CaseTools将航空物探数据UML模型图转成空间数据库(Geodatabase)实体(图2-14)。

航空物探属性数据库表(二维表)是采用Power Designer数据库设计平台直接把数据库关系模型生成数据库脚本来创建的。

经过数据库的概念设计、逻辑设计和物理设计,最终生成航空物探数据库。

图2-14 航空物探数据库物理模型实现

八、空间数据的索引机制

对于海量的空间数据库而言,数据库的操作效率是关系到数据库成败的关键问题。为了提高数据的访问、检索和显示速度,数据在加载到数据库时,要素类数据建立了空间索引,栅格数据构建了金字塔结构,对象类数据采用与数据库直接联接的访问机制。

(一)空间索引

为了提高要素类数据的查询性能,在建立航空物探空间数据库时,创建了空间索引机制。常用的空间索引有格网索引、R树索引、四叉树索引等。Geodatabase采用格网索引方式。所谓格网索引是将空间区域划分成适合大小的正方形格网,记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)以及每一个实体的封装边界范围,即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时,首先计算出用户查询对象所在格网,然后通过格网编号,就可以快速检索到所需的空间实体。

确定适合的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大,在一个格网内有多个空间实体,查询检索的准确度降低。格网太小,则索引数据量成倍增长和冗余,检索的速度和效率较低。数据库的每一数据层采用不同大小、不同级数的空间索引格网单元,但每层最多级数不能超过三级。格网单元的大小不是一个确定性的值,需要根据对象的大小确定。空间索引格网的大小与检索准确度之间的关系如图2-15所示。

选择格网单元的大小遵循下列基本原则:

1)对于简单要素的数据层,尽可能选择单级索引格网。减少RDBMS搜索格网单元索引的级数,缩短空间索引搜索的过程,例如航迹线要素类。

图2-15 索引格网大小与检索准确度的关系

2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大,应选择2或3级索引格网。Geodata-base最多提供三级格网单元。每一要素封装边界在适合的级内,减少了每一封装边界有多个格网的可能性。在空间索引搜索过程中,RDBMS则必须搜索所有3个格网单元级,这将消耗大量的时间。

3)若用户经常对图层执行相同的查询,最佳格网的大小应是平均查寻空间范围的1.5倍。

4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小,为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性,格网单元的大小应取平均格网单元的3倍。最佳格网单元的大小可能受图层平均查询的影响。

空间域是按照要素数据集定义的,空间索引格网是按照要素类设置的。它们都是在创建Geodatabase数据库时设置,并一经设置,中间不许改变;所以一定要在充分分析数据的情况下确定它们的值。航空物探数据主要是简单要素类,空间跨度为70°。根据上述原则,航空物探数据选择单级索引格网,格网大小为20°。

(二)金字塔结构

金字塔结构的核心是将栅格数据逐级进行抽稀,形成多级分辨率的重采样数据,并将其分割成块,按一定的文件格式(金字塔文件格式)存储成磁盘文件;在以后进行图像显示处理时,只需将要显示的部分所覆盖的块从磁盘文件直接读进内存缓冲区显示即可。从金字塔的所有层中寻找与所要求显示的比例相近或匹配的一层,并将该层的从某一点起的一定范围的图像所覆盖的所有块加载到内存缓冲区,提取所需部分并形成图像。

金字塔算法(图2-16)是通过获取显示时所需要的一定分辨率的数据来提高显示速度。使用金字塔数据格式后,在显示全图时仅需要显示一个较低分辨率的数据,这样既能加快显示速度,又不会影响显示效果。放大图像,尽管显示图像分辨率提高,由于显示区域减小,所以显示速度不会下降。如果没有为栅格数据建立金字塔数据,则每次显示都会读取整个数据,然后进行重采样得到显示所需要的分辨率,明显地降低了显示速度。

图2-16 金字塔压缩示意图

金字塔数据重采样方式有:最近邻法、双线性内插和立方卷积。其中最近邻法适用于离散数据,而双线性内插法和立方卷积法适合于连续数据。

在ArcGISEngine中提供了IRasterPyramid和IRasterPyramid2接口来实现金字塔数据的建立,而建立的数据保存在*.rrd格式的文件中。

(三)空间域定义

空间域是指数据的有效空间范围,即Geodatabase数据库的最大等效坐标的值域范围,其定义主要是指比例系数和MinX、MinY的计算。

因为使用整数比浮点数有更高的压缩率,并且对整数进行二进制搜索比较快,所以多用户Geodatabase以4字节正整数存储坐标,其最大值为32位正整数所能表示的范围是21.4亿(2147483647),整数的范围称为空间域。在创建Geodatabase数据库时需要定义合适的比例系数。大的整数值将消耗大量的计算机物理内存,所以选定的比例系数最好不要大于必须的比例系数。空间域随坐标系的单位变化而变化。

比例系数和空间域之间成反比例关系,比例系数越大(存储单位越小),表达的空间域也越小。为了使目标数据都存储在系统中,需要谨慎地设置比例系数。将目标数据的宽度和高度较适中的数值乘以比例系数,如果结果小于21.4亿,则比例系数是合适的。

航空物探数据模型是为我国的航空物探行业数据建库设计的,它支持的空间数据的坐标范围为我国领土覆盖的海陆空间,最低纬度为赤道。根据概念设计的分析,航空物探数据模型采用的是地理坐标系,坐标系单位是度,基准是Beijing_1954,要求存储的坐标数据精度达到0.01m。在赤道处,赤道圆周长为40075694.6m,则每度弧长=40075694.6×100/360cm=11132137.389cm,即1cm对应8.983000883E-8°。所以,航空物探数据模型的比例系数取为8.98E-8,即存储单位为8.98E-8°,可满足1cm精度要求。

将空间域移动到目标数据范围之前,首先找到空间域在存储单位的中心位置,目的是在必要时向各个方向扩展。4字节正整数可表示的坐标范围:2147483647×8.98E-8=192.84。我国的领土范围是东经70°~140°,北纬0°~60°。所以,选取的比例系数是合适的。把空间域坐标系中心定为90°,然后,计算空间域的MinX、MinY。

MinX=((70+140)÷2)-90=15

MinY=((0+60)÷2)-90=-60

所以坐标的存储数据是:

X_Storage=(X-MinX)/8.98E-8

Y_Storage=(Y-MinY)/8.98E-8

‘肆’ 如何布局大数据处理分析能力

当下，大数据作为最流行的一个方向，被很多企业重视。那么如何提升企业的大数据能力，以发掘出它最大的价值？（远标-ITjob）

一个成年人平均每天做出70个有意识的决定，一年就要做出超过25000个决定。企业的大部分决定是不重要的，但这其中会有一些决定给企业带来重大的机遇或者严重的后果。企业无法避免做出坏的决定，但是可以通过提升数据和分析能力降低做出坏决定的概率。（远标-ITjob）

数据和分析并不是一个新的概念，早在上个世纪的两股宏观经济潮流中就已形成。第一股潮流是劳动力，从劳动力密集型产业向技术密集型产业转型。第二股潮流是二十世纪六十年代，企业引入了决策支持系统。（远标-ITjob）

随着不断增加的智力工作者从事高科技工作，存储的资料和数据量也随之提升，大数据分析在企业决策制定和执行中扮演越来越重要的角色。（远标-ITjob）

但是企业在初期是很难整合数据并将数据分析应用于他们的日常运营中。他们所收集的数据变量有限，且数据以不同的格式和结构存储在不同的地方。从这些含有噪音的数据中过滤出相关的，有效的数据困难程度会随着数据量的增大呈指数级数上升。据IDC研究报告：2005年到2012年，全球的数据量翻了27番，约达到2.5ZB，其中仅有25%的数据是有用的。（远标-ITjob）

许多具有行业领导地位的企业已经意识到需要提升组织内部收集、存储和分析数据的必要性。企业需要为提升大数据能力投入更多的资源，以让其全面发挥潜在的作用。对大数据能力的投资需要遵循数据分析的价值链，布局于5个方面。（远标-ITjob）

(1)、大数据的收集与前期准备：要有效地收集和管理大规模、复杂的数据集。企业数据产生于各地独立的数据库。为了后期最大化数据的使用，企业应制定相应的数据标准，确保数据的准确性、一致性和可转换性。（远标-ITjob）

(2)、大数据处理：数据必须能被实时处理。在一些竞争激烈的领域，对企业来说，比竞争对手提前几天可能就能存活下来。因此企业需要评估基础架构、算法，编程语言，以提高数据的处理速度。（远标-ITjob）

(3)、大数据可视化：处理完的数据需要以简单易懂的方式呈现出来。人脑对大规模数据或文本数据的处理是缓慢的，因此企业可使用可视化工具提升对数据认知、洞察的能力。（远标-ITjob）

(4)、大数据分析技术：可视化数据应被解读正确地解读。企业应尽量避免错误的数据解读对认知造成的偏差。仅靠直觉亦或是极端推崇数据结论都可能将企业引向歧途。（远标-ITjob）

(5)、改进：智力工作者必须提供反馈与指导。企业要促进利益相关者的反馈机制，形成反馈闭环。这种反馈机制能够连续的分析、学习、问题识别给予支持，从而扩大信息的数量与范围。（远标-ITjob）

企业要获得大数据的潜在价值的困难是艰巨的。这些困难横跨多个领域，如预算、技术的可获得性、已有基础架构的使用、运作模式等等。然而，能够有效使用数据、洞悉先机的企业将在行业里占有优势地位。而从长远来看，这样的企业将变成这个行业的领导者而非仅仅是参与者。
（远标-ITjob）

‘伍’ 多媒体数据库管理系统层次结构有哪几个层次

多媒体数据库的层次结构(1)物理层物理层是多媒体数据库的物理存储描述，即形式描述多媒体数据在计算机的物理存储设备上是如何存放的。对多媒体数据库而言，实际的数据允许分散在不同的数据 库中。例如在多媒体的人事档案管理中，某人的声音和照片可能保存在声音数据库和图像数据库中，他的其他的人事记录可能保存在关系数据库中。 (2)概念层概念层表示的是现实世界的抽象结构，是对现实世界事物对象的描述。多媒体应用开发人员通过该层提供的数据库语言可以对存储在多媒体数据库中的各种多媒体数据进行统一的管理。 概念层由一组概念对象构成。概念对象涉及的对象可能来自几个数据库。例如，人是由人事记录、照片等描述，它们可能分别来自一般的关系数据库和图像数据库。在概念层上，模式必须按照几个数据库的概念模式来定义。 (3)表现层表现层可以分为视图层和用户层。用户层是多媒体数据库的外部表现形式，即用户可见到的表格、图形、画面和播放的声音等。用户层可由专门的多媒体布局规格说 明语言来描述，并向用户提供使用接口。多媒体数据管理系统的表现模式在多媒体数据库系统的研究中是一个需要重视的问题。由于各种非格式数据的表现形式各不 相同，同时它们之间存在一定的关联性，所以表现层在多媒体数据库系统较之在传统的数据库中显得格外重要。

‘陆’ 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。

‘柒’ access中怎样将当前数据库设置“启用布局视图”

方法是：

1、首先，打开一个的MicrosoftOfficeAccess的数据库管理界面当中。点击左上角中的更多菜单的选项。

‘捌’ 数据库报表的布局设置为递阶在哪设置

数据库报表的布局设置为递阶在哪设置
可以再设计界面更改,在报表的排列选项卡中可以更改为堆积和表格,以及网格线!

‘玖’ 字节跳动万亿级图数据库ByteGraph架构是怎样的

字节跳动万亿级图数据库ByteGraph架构挺好的。

北京字节跳动的发展：

2021年6月21日，字节跳动全资子公司入股上海斓星网络科技有限公司。

2021年6月30日，北京字节跳动科技有限公司全资子公司的北京吉云互动科技有限公司入股合肥皖音智服科技有限公司。

2021年8月报道，字节跳动将以50亿元人民币收购VR初创企业Pico。

字节跳动的全球化布局始于2015年 ，“技术出海”是字节跳动全球化发展的核心战略，其旗下产品有今日头条，西瓜视频，抖音，火山小视频，皮皮虾，懂车帝，悟空问答等。

‘拾’ 为什么很多国内外的科技巨头都要把数据库放在贵州

一、基础网络能力强悍，是数据中心的必须的基础设施

中国移动、中国联通和中国电信三大运营商大数据中心的建立为贵阳奠定了产业发展的基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元；中国移动（贵州）数据中心项目用地275亩，总投资20亿元；中国联通（贵安）云计算基地用地500亩，总投资50亿元。

三、电力充足

对于大数据中心来说，断电或者电力不足是非常恐怖的事情。而贵阳，点亮充足，也是建立数据中心的亮点。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。

四、均衡城市资源，以获取更多的政府资源扶持

苹果公司目前已经在北京和深圳建立或开建了研发中心，并计划在上海和苏州也建立研发中心。对于都希望苹果落地支持的各大城市来说，苹果公司自然也得平衡一下各方的需求，同时分散到不同的城市也非常利于谈判，获得优厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、苏州等落地或者即将落地，在选择一个新城市，就合情合理了。另一个原因，贵阳地处西部，也是布局数据中心的合理地方之一，西部无非成都，其次就是贵阳可选了。

五、优惠政策

在吸引公司前来投资方面，政府也做出了出色的工作，推出了试点工程，并为用电等的使用提供优惠。

事实上很多互联网企业数据中心放在一般意义的中西部省份，确实是存在的。除了贵州以外，其实还包括宁夏固原、内蒙古的乌兰察布等地区都有一些大型企业的数据和计算中心进驻，包括题主提到的这些企业，还有亚马逊云、华为等。

这些企业的计算和数据中心落户这些地区，可能出于如下原因：第一，地方政府出于发展地方经济，招商引资的结果。因为计算和数据服务业，属于典型的生产性服务业，附加值高，利于地方经济发展和区域品牌打造。第二，对企业而言，计算和数据中心等放在一线城市和中心城市成本偏高，而基础设施较好的中西部地区成本（空间成本、能源成本、运维成本等）相对要低很多。第三，安全考虑。数据和计算中心是互联网企业的命脉，特别是大型互联网企业，更是如此。在这种情况下，类似于美国把最前沿的科技研究放在人迹罕至的51区，很多大型互联网企业把数据中心放在不引人注目中西部地区就可以理解了。

最后，贵州一直得到国家支持建设信息产业基地，各种人才政策、财税政策和产业政策大力倾斜，这也是吸引互联网企业进驻，或者建设数据和计算功能性总部的原因吧。