① 数据库的作用
网络数据库对企业网站究竟有哪些作用网络数据库对企业网站究竟有哪些作用作为网络的一个重要应用，数据库在网站建设与网络营销中发挥着重要的作用，与普通网站相对而言，具有数据库功能的网站网页我们通常称为动态页面，也就是说页面不是一层不变的，页面上内容（或部分内容）是动态生成的，它可以根据数据库中相应部分内容的调整而变化，使网站内容更灵活，维护更方便，更新更便捷。那么，针对于企业网站，数据库究竟有什么作用，又有什么限制？下面，就我实际工作经验，谈一下个人的体会，希望大家批评指正。
一、数据库的作用
1、收集信息
我们知道，普通的静态页面是无法收集来访人的信息的，而更多情况下我们为了加强网站营销效果，往往需要搜集大量潜在客户的信息，或者要求来访者成为会员，从而提供更多的服务，比如大型的购物、交易网站，注册会员后提供优惠服务等。就象我们在网站上常看到的“会员登录”、“会员注册”等字样，通过注册和登录，网站为访问者提供一个独特的氛围，因为是自愿注册，必定是对相关信息比较感兴趣的访问者或潜在客户，因此，可以在登录后详细地介绍相关服务或提供优惠措施，吸引浏览者参与企业的营销活动，一方面为企业收集大量的潜在客户资源，同时增加了交易的机会。
2、提供搜索功能，方便网站内容的查找
如果你的网站只有几个页面，这种功能似乎没有什么作用，但是，如果你的网站有几十页甚至上百页，或站内提供大量的信息，如果没有方便的搜索功能，浏览者只能依靠清晰的导航系统，而对于一个新手往往要花些时间甚至无法达到目的，从而对网站产生不良影响。这时提供方便的站内搜索不仅可以使网站结构清晰，从而有利于需求信息的查找，节省浏览者的时间，也是吸引顾客、达成网站营销目的的重要手段。
3、产品管理
这也是网站数据库的重要应用，如果你的网站有大量的产品需要展示和买卖，那么通过网络数据库可以方便地进行分类，使产品更有条理、更清晰地展示给客户。这其中重要的是合理地将产品信息电子化归类，从而方便日后的维护、检索与储存。因为如果将之设计成静态页面，日后的维护工作将是相当的烦琐，而且企业必须要有一个熟悉网站维护的工作人员不停地将产品信息、公司信息等发布到网上。对于加入数据库的网站而言，往往在后台有一个维护系统，目的是将技术化的网站维护工作简单化，比如网站中往往会出现产品信息、价格的变更等，或者产品或服务种类的增减，我们完全可以通过后台管理界面从容完成，我们看到的不是复杂的网页制作，而是一系列表格，只要熟悉基本的办公软件如Word等，经过简单的培训即可立即开展工作，而且人工费用不高。更重要的是通过程序与数据库的结合，我们可以统计出一些相当重要的信息，如产品的关注程度、评价信息、销售情况、质量投诉等等，根据这些信息，企业可以迅速作出相应的举措。
4、新闻系统
一些企业网站为了增加营销力度与凝聚力，往往放置行业新闻或相关企业新闻、动态等等，如果网站中要放置新闻，一般而言，其更新的频率很大（否则还不如不放），这时增加数据库功能一方面可以快速的发布信息，另一方面可以很容易地存储以前的新闻，便于浏览者或管理者查阅，更重要的是避免重复直接修改主要页面，从而保持网站的稳定性。
5、BBS论坛
BBS对于企业而言，不仅可以增加与访问者的互动，更重要的是可以加强售前、售后服务和增加新产品开发的途径，我们知道，以顾客需求为导向的营销活动在现代企业营销中发挥着越来越重要的作用，因此，如何加强客户关系管理，增强客户意识，收集反馈信息，将其用于企业营销活动，大多数企业正在绞尽脑汁。利用BBS可以收集客户反馈信息，对新产品、对企业发展的看法、投诉等等，增强了企业与消费者的互动，提高了客户服务质量和效率。
6、Chat聊天室程序
比BBS更进一步，提供即时的对话功能，对于企业而言，除非访问者或客户群的上网比例很大，否则，不仅要专门有人不停地关注，一旦问者寥寥，其功能不仅无法完全发挥，还会影响企业的形象，建议通过与传统媒体的配合，选择固定时段，邀请有一定影响力的行业人士开展专家现场网络咨询、服务等活动，因为聊天室程序比较耗费服务器系统资源，建议仔细考虑再行建设。
7、开发有亲和力的网站环境
我们经常看到再一些网站我们登录后自己的用户名出现在网站中，这样的网站很具有亲和力，就好似对你一个人在交流，从而拉近了企业（网站）与顾客之间的距离，为实现交易创造条件。
8、开发具有特殊功能的网站
范围比较广泛，不仅局限于广域网，在企业内部网络也可以有重要的应用，比如地图查询、交通查询、工作管理、流程管理等等。通过相应的程序与数据库的结合，我们可以将日常工作电子化、智能化，进一步方便我们的工作、提高我们的效率。
二、限制
我们知道，数据库不是独立存在的，它需要软件、硬件和程序的连接与支持，可以说，它只是一个经过系统分类资料库，我们可以通过精心设计的程序访问、存取数据，因此，服务器对于程序运行支持的稳定程度是我们要考虑的一个重要因素；另一方面，要考虑网站建设的投资，因为相对于静态网站而言，数据库的报价一般相对较高，几千元到几万元不等，因此，建议投资网站数据库时最好向专业人士咨询一下，以后要遇到的各种问题，如何事先做好准备，你需要在建站之前就清楚，而这些你是很难从专业公司得到的。
② 数据库有什么用啊
定义
定义1
当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。
严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
定义2
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
定义3 (伯尔尼公约议定书专家委员会的观点)
所有的信息(数据事实等)的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。
数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有：
(1)存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无限量地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。
(2)解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。
(3)数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。
数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。
[编辑本段]数据库发展简史
1. 数据管理的诞生
数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1 9 5 1 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc.）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机地存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。
1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
数据库系统的萌芽出现于60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要。能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS 软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
最早出现的是网状 DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发成功的IDS（Integrated DataStore）。1961年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统—— 集成数据存储（Integrated DataStore IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征。但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码来生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统。并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。
网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。
层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的。最着名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS
（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60 年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有3 0 年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。
1973 年Cullinane 公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich 公司的IDMS 改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。
2. [编辑本段]数据库发展阶段
数据库发展阶段大致划分为如下几个阶段：
人工管理阶段；
文件系统阶段；
数据库系统阶段；
高级数据库阶段。
[编辑本段]数据库的基本结构
数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。
(1)物理数据层。
它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。
它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。
[编辑本段]数据库的主要特点
(1)实现数据共享。
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
(2)减少数据的冗余度。
同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。
(3)数据的独立性。
数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。
(4)数据实现集中控制。
文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
(5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。
主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用；④故障的发现和恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏
(6)故障恢复。
由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
[编辑本段]数据库结构与数据库种类
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
1.数据结构模型
(1)数据结构
所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS＝(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS＝(D，R)，即一个数组。
(2)数据结构种类
数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。
目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。
2.层次、网状和关系数据库系统
(1)层次结构模型
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。
按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)网状结构模型
按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
(3)关系结构模型
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。
由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。
在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。
[编辑本段]常用数据库
1. IBM 的DB2
作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是sql/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。
4. Sybase
Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和“database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。
5. SQL Server
1987 年，微软和IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。
6. PostgreSQL
PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.
7.mySQL
mySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是： www.mysql.com
8.Access数据库 美国Microsoft公司于1994年推出的微机数据库管理系统。它具有界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活等特点，是典型的新一代桌面数据库管理系统。其主要特点如下：
(1)完善地管理各种数据库对象，具有强大的数据组织、用户管理、安全检查等功能。
(2)强大的数据处理功能，在一个工作组级别的网络环境中，使用Access开发的多用户数据库管理系统具有传统的XBASE(DBASE、FoxBASE的统称)数据库系统所无法实现的客户服务器(Cient/Server)结构和相应的数据库安全机制，Access具备了许多先进的大型数据库管理系统所具备的特征，如事务处理/出错回滚能力等。
(3)可以方便地生成各种数据对象，利用存储的数据建立窗体和报表，可视性好。
(4)作为Office套件的一部分，可以与Office集成，实现无缝连接。
(5)能够利用Web检索和发布数据，实现与Internet的连接。 Access主要适用于中小型应用系统，或作为客户机/服务器系统中的客户端数据库。
9.FoxPro数据库
最初由美国Fox公司1988年推出，1992年Fox公司被Microsoft公司收购后，相继推出了FoxPro2.5、2.6和VisualFoxPro等版本，其功能和性能有了较大的提高。 FoxPro2.5、2.6分为DOS和Windows两种版本，分别运行于DOS和Windows环境下。FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进，主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件，进一步提高了系统的开发能力。
③ 互联网大数据有哪些好处多
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。
为什么使用大数据？
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显着的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。
更完整的解析
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。
现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么？
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：
量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅维基网络的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如下好处：
根据数据背景获得更完整的情况
利用数据驱动做出更好的商业决策
降低商业风险
市场上最好的解决方案
开发出更好的定制化产品或服务
更好的预测客户的需求和想法
迅速适应市场
在实时数据的趋势和预测上更加主动
建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型
阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据）
对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据）
并不适用所有人
请记住，大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分，那么你就没有为大数据做好准备。
如果你把谷歌分析使用到了极限，特别是由于他的采样数据。那么你已经准备好接触大数据的皮毛了。
入门级大数据解决方案
目前有一大批面向企业级的大数据解决方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。下面我们将讨论数据分析的输出，并且分享两个相对廉价的解决方案，从而帮助你开始使用大数据分析。
分析结果的输出
目前对于大多数企业而言，数据分析主要还是针对核心数据。然而在未来，数据分析将不会采用采样数据，并且会结合其他来源的数据，使用更加复杂的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一个伟大的工具，但是你能获得的结果目前已经到达极致了。
汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。
如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）
如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。
（注：你可能也注意到了其他的可以导出谷歌分析未采样数据的工具，但是不同的是，这是我们的主要工作。作为一个谷歌分析工具的咨询公司，我们不得不经常帮助客户导出未采样的数据做报告用。但是当我们发现了其他工具的一些问题时，我们不得不自己创建一个更可靠的解决方案。）
一旦你导出了你的数据，你可以做好准备把它导入到一个大数据分析工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。
④ 智能立体仓库的优势是什么
首先，我们来看一下立体仓库的种类有哪些。
自动化立体仓库简称高架仓库，根据国际自动化仓库会议的定义，所谓自动化立体仓库就是采用高层货架存放货物，以巷道堆垛起重机为主，结合入库出库周边设备来进行作业的一种仓库。它把计算机与信息管理和设备控制集成起来，按照控制指令自动完成货物的存取作业，并对库存货物进行管理。显而易见它是物流系统的核心之一，并在自动化生产系统中占据了非常重要的地位。
货架自动化立体仓库简称立体仓库。一般是指采用几层、十几层乃至几十层高的货架储存单元货物，用相应的物料搬运设备进行货物入库和出库作业的仓库。由于这类仓库能充分利用空间储存货物，故常形象地将其称为“立体仓库”。
按货架高度分类
并可根据货架高度不同，还可细分为高层立体仓库（15米以上）、中层立体仓库（5～15米）及低层立体仓库（5米以下）等。
由于高层立体仓库造价过高，对机械装备要求特殊、且安装难度较大，因而相对建造较少；低层立体仓库主要用于老库改造，是提高老库技术水平和库容的可行之路；目前较多的是中层立体仓库。
按货架构造分类
1）单元货格式立体仓库
单元货格式立体仓库是一种标准格式的通用性较强的立体仓库，其特点是每层货架都是由同一尺寸的货格组成，货格开口面向货架之间的通道，装取货机械在通道中行驶并能对左、右两边的货架进行装、取作业。每个货格中存放一个货物单元或组合货物单元。
货架以两排为一组，组间留有通道。所以这种仓库需留有较多的通道，面积利用率不太高（约为60%），空间利用率较高。
单元货格式立体仓库，可用多种起重装卸机械进行作业。一般而言，中、高层主要采用沿轨道行驶的巷道起重机，以保证能在狭窄的巷道内进行作业，低层立体仓库和中层立体仓库中高度较低者，也采用一般叉车或高架叉车进行作业，为减少叉车转弯所需的通道宽度，叉车不从正面进行作业，而采取侧叉式叉车作业。
2）贯通式立体仓库
贯通式立体仓库又称流动型货架仓库，贯通式立体仓库是—种密集型的仓库，这种仓库货架之间没有间隔，不留通道，货架紧靠在一起，实际上成了一个货架组合整体。这种货架独特之处在于，每层货架的每一列纵向贯通，象一条条隧道，隧道中能依次放入货物单元，使货物单元排成一列。货架结构一端高一端低，使贯通的通道成一定坡度。在每层货架底部安装滑道、辊道或在货物单元装备（如货箱、托盘）底部安装轮子，则货物单元便可在其自身重力作用下沿坡道高端自动向低端运动。如果单元货物容器有自行运行机构，或货架中安装相应机构，货架也可水平安装而不需坡度。
这种货架运行方式是从货架高端送人单元货物（进货），单元货物自动向低端运动，从低端出库。或一端送入，在行走机构推动下运动到另一端。
这种立体仓库主要优点是：
这种货架全部紧密排列，因而仓库平面利用率和容积利用率可大幅度提高，可达90%。 只在高低两端进行作业,也大大节省子设备和机械运行消耗。 这种仓库严格实行货物的先进先出，有效防止呆滞货存在。 这种仓库的货架两端是独立的进库和出库操作区域，有利于规划仓库作业区，防止进出库作业互相干扰及管理混乱的问题有利于文明管理和提高工作效率。 这种货架储存单元货物，每单元货物又有各自的托盘或货箱保护，又不需堆码，所以可减少货物的损失。 各条货格通道中分别存放不同物资，所以不会发生一般仓库不同货格混存时常见的混杂、混乱等差错事故。 有利于多品种、多规格、小批量、多批次商品储存和规划有利于有秩序地进货和出货。 规划整齐，有利于无人自动操作和电子计算机管理。
这种货架主要缺点是：
每一通道中只能存人同种物资，所以存货种类有限，也很难灵活进行存储。 由于通道大小、长度一样，每一种货物存储容量大致相同，或成倍相差，因此，往往出现某些通道货位不够、某些通道有多余货位的不平衡，也会降低利用率。 这种仓库技术要求较高，设备制造及仓库建筑的精密度要求较高，对托盘、货箱等单元载体要求也较高，要防止重力滑动中的卡死，一旦卡死，故障排除难度较大。 这种仓库结构是钢结构，造价较高也是其缺点。
这种仓库的适用领域：
在拥挤地区的工厂或流通仓库的储备库，主要用于减少占地面积而提高储存量。 用做配送中心的拣选仓库，尤其是成单元件的自动拣选。 用于站台发货仓库，发货端于站台之上，有利于提高装车速度，减少装车距离。
3）自动化柜式立体仓库
自动化柜式立体仓库是小型可移动的封闭式立体仓库，由柜外壳、控制装置、操作盘、贮物箱及传动机构组成。其主要特点是小型化、轻量化、智能化，尤其是封闭性强，有很强的保密性。适合于贵重的电子元件、贵金属、首饰、资料文献、档案材料、音象制品、证券票据等的储存。
4）条型货架立体仓库
货架每层都伸出支臂，专门利用侧式叉车进出货，用于存放条型、筒型货物的立体仓库。
分类
1）一体型立体仓库
高层货架与建筑物是一体，高层货架不能单独拆装。这种仓库，高层货架兼仓库的支撑结构，仓库不再单设柱、梁。货架顶部铺设屋面，货架也起屋架作用，是一种永久性设施，这种仓库造价可获一定程度的节约。
2）分离型立体仓库
建筑物与高层货架不是联结为一体，而是分别建造。一般是在建筑物完成之后，按设计及规划在建筑物内部安装高层货架及相关的机械装备。
分离型立体仓库可以不形成永久性设施，可按需要进行重新安装和技术改造，因此比较机动。一般说来，由于是分别建造，造价较高。分离型立库仓库也适合旧库改造时采用。
一体型立体仓库一般层数较高，采用钢结构或钢筋混凝土结构，而分离型立体仓库一般层数较低，主要是钢结构，可装配，也可拆移，有一定机动性。
现代物流系统中，储存型的物流中心，吞吐量及储存量较大的仓库，配送中心的存货库等多采用一体型立体仓库，而车间仓库、配送中心的配货部、转运中心等多采用分离型立体仓库。
图片来源：天地精华Newamstar立体仓库
按立体仓库装取货物机械种类分类
1）货架叉车立体仓库
立体仓库中所用的叉车有三种，一种是高起升高度（高扬程）叉车，一种是前移式叉车，一种是侧式叉车。后两种叉车也需要有一定的起升高度。叉车由地面承重，不是固定设施，因而较机动。但叉车运行所占通道宽度较宽，且最大起升高度一般不超过6米，因此，只适用于中、低层立体仓库使用。
2）巷道堆垛机立体库
立体库的货架间通道采用巷道堆垛机，所用的巷道堆垛机主要是上部承重的下垂式和上部导轨限定的下部承重两种方式。主要用于中、高层立体仓库。
按操作方式分类
1）人工寻址、人工装取方式。由人工操作机械运行并在高层货架上认址，然后由人工将货物由货架取出或将搬运车上的货物装入货架。
2、自动寻址，人工装取方式。按输入的指令，机械自动运行寻址认址，运行到预定货位后，自动停住，然后由人工装货或从货架中取货。
3）自动寻址、自动装取方式，是无人操作方式。按控制者的指令或按计算机出库、入库的指令进行自动操作。
以上三方式，人工寻址、人工装取主要适用于中、低层立体仓车，另两种适用于中、高层立体仓库。
按功能分类
1）储存式立体仓库，以大量存放货物为主要功能，货物种类不多，但数量大，存期较长。各种密集形货架的立体仓库都适于做储存式仓库。
2）拣选式立体仓库，以大量进货，多用户、多种类、小批量发出为主要功能的立体仓库。这类仓库要创造方便拣选和快速拣选的条件，因此，往往采取自动寻址认址的方式。由于用户需求差异较大，难以整进整出，因此，不适合用自动化无人作业方式，而使用人工拣选。拣选式立体仓库较多用于配送中心。
新美星智能立体仓库系统优势论点而言，无非是可以在计算机系统控制下完成单元货物的自动存取作业，并利用自动化存储设备同计算机管理系统的协作来实现立体仓库高层放置的合理化，从而减少差错，加快货物的存取节奏，提高作业效率；提高空间利用率，减少库存，节省土地投资成本；减轻劳动强度，改善工人工作环境，降低人力成本；实现系统整体优化，提高企业生产效益和现代化管理水平。同时实现食品安全的快速可靠追溯。
⑤ 传统数据库与新型数据库的优缺点
一：传统数据库
(1）传统索引不适于海量数据
传统行存数据库索引需要手工设定，对应用不完全透明，随场景和需求的变化需要不断调整，人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大，甚至高于数据本身，造成查询效率的下降。
（2）数据装载速度慢
因为索引需要重新创建，加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题，必须最大限度地减少磁盘 I/O ，提升查询效率，减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术，使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。
二：新型数据库
新型数据库采用分布式并行计算架构，部署于X86通用服务器，满足大数据实时交易需求，成本低、扩展性高，突破了传统数据库性能瓶颈。
分布式非关系型数据库技术创新
非关系型数据库即NoSQL，抛弃了关系数据库复杂的关系操作、事务处理等功能，仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询，换取高扩展性和高性能，满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单操作需求。主要技术创新为:
(1) 简单的数据操作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据)，不支持对非关键字数据列的高效查询;因数据操作简单、数据间一般不需要关联操作，故系统可支持高并发和较快的响应速度。
(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略，NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略，可根据应用场景进行对应配置。例如，对写入操作频繁，但数据读取最新版本要求并不严格的应用，如互联网网页数据的存储和分析应用，可以采用最终一致性策略;而对订购关系存储的应用，则必须用强一致性策略，保证总是读取最新版本数据
⑥ 人工智能与数据库相结合,未来能给我们的生活带来哪些改变
生活越来越智慧
一脸通行园区，门禁 食堂 电梯 考勤签到 乘车 等全靠刷脸
根据自己的喜欢习惯，自动调节室内空调温度 电灯光亮度 窗帘的开关等等等
⑦ 智能仓储的优点有哪些
智能仓储系统是运用软件技术、互联网技术、自动分拣技术、光导技术、射频识别(RFID)、声控技术等先进的科技手段和设备对物品的进出库、存储、分拣、包装、配送及其信息进行有效的计划、执行和控制的物流活动。主要包括：识别系统、搬运系统、储存系统、分拣系统以及管理系统。
智能仓储是我国仓储行业发展的必经之路
在人力成本上升、土地资源有限、经济转型升级等背景下，许多制造业企业开始以物流端为切入点进行自动化转型升级。作为智能制造的后端环节，在产品多样化、个性化的趋势下，智能仓储物流承担着提升效率、提升客户体验、提升企业核心竞争力的重任，随着大数据、物联网、机器人、传感器等技术的不断进步，智能仓储作为以上技术的载体，有望迎来高速发展。
未来发展智能仓储，减少人工及土地的使用，降低物流费用是我国仓储行业发展的必经之路。
智能仓储系统是运用软件技术、互联网技术、自动分拣技术、光导技术、射频识别、声控技术等科技手段和设备对物品的进出库、存储、分拣、包装、配送等进行有效的计划、执行和控制的物流活动。
从构成上来看，智能仓储系统由自动化物流装备和物流管理信息系统组成。自动化物流装备主要包括自动化仓库系统、自动化搬运与输送系统、自动化分拣系统等，物流管理信息系统则主要包括仓库管理系统、仓库控制系统等。
——更多物流行业相关规划、项目及数据分析请参考于前瞻物流产业研究院。
⑧ 智能数据库和传统数据库的区别
智能数据库和传统数据库的区别主要在于效率。
智能数据库通过有效组织，效率高；传统数据库方式冗杂，效率低。
智能数据库是研究利用人的推理、想象、记忆原理，实现对数据库的存储、搜索和修改。通过有效的组织，能够满足人们快速检索和修改数据库的要求。传统数据库是关系型数据库，开发这种数据库的目的，是处理永久、稳定的数据。
⑨ 智能仓储三大优点有哪些
智能仓储解决了设备与业务系统与管理人员之间壁垒的问题。
举个例子，仓库某个货物在极短时间内进行了移库又移回原位，理货员不知道这个情况，货物记录为未移动，但是使用了智能设备，可以即时读取货物信息，随时知道货物移动情况，管理人员通过GIS地图可以随时“看到”仓库实际情况等等。
从物流的发展史可以看出。人、车、物、空间四大方面资源管理，是物流管理的核心。在多环节的流通过程中，由于每个环节对于资源预测存在误差，信息不对称，响应和校对又需要投入大量成本，所以随着流通环节增加，误差被放大。这其中造成的资源浪费，是阻碍物流企业发展的一座大山。因此，随着技术的快速发展，信息化管理成了更多企业的选择。WMS、TMS等应用迈出了物流行业信息化的第一步，高精度定位、自动化、云计算等技术的广泛应用，又使得信息化更加落地。
航天信息物流资源管理平台作为一款应用于物流行业的资源综合管理平台，实现了对资源的透明化管理，企业管理者能够对人、车、物、空间资源进行综合管理。通过定位技术、大数据算法，即时感知资源的动态变化，大大降低因信息不对称而造成的风险；通过实时监控、数据溯源，确保资源的调用合规高效，降低管理者验证数据真实性的大量人力投入。
航天信息深圳物联网中心
物流资源管理平台作为综合性管理平台是针对于物流行业的一体化解决方案，依托于其综合性数据管理的能力，将不同的数据集中到平台上进行统一管理，可以接入不同的业务系统， 例如WMS、TMS、OMS等；可以接入不同的感知设备，例如RFID电子标签、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等；可以接入不同的插件，例如叉车防撞系统、车辆在途监控系统、月台管理系统、库位管理系统、三维可视化系统等。功能模块化，更灵活更高效，用户可以根据自身需求，集成不同的业务系统、感知设备和插件，打通业务系统和设备之间的壁垒，满足更多定制化需求。
航天信息物流资源管理平台，链接资源数据，让物流管理更透明、更高效。
⑩ 数据库的概念及用途
数据库（Database ）：是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。
数据库的用处
使用数据库可以高效且条理分明地存储数据，主要体现在以下几个方面：
1可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问。
例如：google、图书馆书籍查询等基于数据库和数据库分类技术。
2 可以有效地保持数据信息的一致性、完整性，降低数据冗余。
例如：火车票售票系统。
3可以满足应用的共享和安全方面的要求。
例如：校园点播系统
4 能够方便智能化地分析，产生新的有用信息。
例如：数据挖掘、联机分析等。