区块链客服经理是做什么？
广州链盟区块链科技有限公司怎么样？
链盟智能科技（广州）有限公司是一家旨在以AI和区块链技术应用为依托，构建生态平台，为中小微企业提供供应链普惠金融等一系列服务的科技创新型企业。
是经过备案和认定的区块链技术服务企业。
主营业务：
帕克链金融、DApp/DSaaS开发服务、BaaS部署服务；“区块链+”链改服务。
创立于2018年，由英特尔前中国区副总经理等，集区块链技术、人工智能、金融科技、供应链等业界精英组成的专业团队所创立。
是基于人工智能和区块链技术在供应链金融中应用落地、服务实体经济、推进供应链金融创新的先行者。
【自有公链】：
目前部署有自有公链，采用了公链+子链的混合链模式。
【联盟链代表】
【凡宇货的】
已在运行跑数据的子链有华南第一大城配物流企业：凡宇货的，服务于菜鸟物流、阿迪达斯、耐克、李宁、安踏、G2000、红蜻蜓等一众时尚品牌在华南地区的核心商圈配送、零售通、社区店配送业务；
并在帕克链平台上完成供应链金融短期融资。
【上海同岳租赁】
做重型卡车融资租赁业务，是经中华人民共和国商务部批准成立的具有融资租赁资质的外资企业，是国内较早从事重卡融资租赁的专业公司。
涵盖融资租赁业务；租赁业务；向国内外购买租赁财产；租赁财产的残值处理及维修；租赁交易咨询和担保。
【自由鸽科技】
做自由行旅行服务，对在行程路线规划、交通预订、特色住宿预订、房屋实况信息验证、出行安全、用车和司机状况之信用验证、私导信用验证、电子身份管理、消费积分管理、机构信用管理、消费点评等领域的透明公开信息，是保障消费者核心利益的重中之重，因此该行业对区块链技术的分布式、公开透明、不可篡改、可溯源验证等特点有着非常强烈的需求。
【DSaaS系统开发】
目前开发有基于AI+区块链技术的，凡宇货的智慧城配物流平台
基于区块链技术的万德隆特种物流运输平台。
在【AI】研发领域，已经申报了6项专利和5项著作权，目前在餐饮业快速订单生成系统、新零售门店人流智能识别分析系统、物流业包装箱智能识别和运力匹配算法三大领域取得突出成果。部分技术识别成功率达固定端100%，移动端99%
2019年11月，获得了上海众合创投的追加投资。
望采纳！谢谢哦
区块链是什么，怎么用区块链赚钱？
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
区块链的赚钱方法：
1、推广赚佣金。
区块链的做法是，首先注册交易所账号，生成自己的邀请链接，然后推广，有人通过你的链接注册了交易所并产生交易的话，你就有佣金。
2、炒币。
炒币就像炒股。
炒币是区块链赚钱门槛最低的一种方式。
3、挖矿。
比特币中的“挖矿”就是记账的过程。
这个过程需要抢，抢到记账权机会就有奖励，奖励的东西是比特币。
这个行为就是“挖矿”。
4、开发钱包。
钱包是区块链的基础设施，就像区块链的“支付宝”或“微信支付”。
拓展资料：
1、区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。
区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。
2、区块链诞生自中本聪的比特币，自2009年以来，出现了各种各样的类比特币的数字货币，都是基于公有区块链的。
3、2016年1月20日，中国人民银行数字货币研讨会宣布对数字货币研究取得阶段性成果。
会议肯定了数字货币在降低传统货币发行等方面的价值，并表示央行在探索发行数字货币。
中国人民银行数字货币研讨会的表达大大增强了数字货币行业信心。
这是继2013年12月5日央行五部委发布关于防范比特币风险的通知之后，第一次对数字货币表示明确的态度。
区块链——网络百科
年薪百万的区块链职位薪酬存在泡沫吗？
这天中午，31岁的郭杨(化名)刚开完上午的技术会议，接下来还有七八个小时的技术讨论等着他，难得有时间从工作中抽离出来和朋友吃个饭，一听对方说了句“区块链技术总监年薪150万”，手一抖，碗差点翻了。
他侧耳又听对方重复了一遍，没听错。
郭杨是一家大型互联网公司区块链项目组研发总监，2年多时间全程参与了公司最早、最关键的区块链项目，是团队的中坚力量，但他怎么也想象不到自己所在岗位能有如此高的薪酬水平。
据科锐国际的《人才市场洞察及薪酬指南》部分调研报告指出，预测2018年区块链高级研发工程师的年薪将在30-60万，区块链研发总监和产品总监的年薪在100万-150万。
《BOSS直聘-2018旺季人才趋势报告》这份报告中称，区块链成为风口之后，圈内不可避免地出现一些挂羊头卖狗肉的蹭风口型岗位，只是加上区块链三个字，薪资便能提升一截，国际中高端猎头公司MichaelPage金融服务部门总监LilyLiu认为，现在只要但凡加上区块链这几个字确实工资高，不过存在一定泡沫。
这种泡沫并不存在于大型互联网公司，但郭杨所在公司的区块链团队几乎全部由从内部横向调动而来，大家的薪酬浮动程度都不大。
LilyLiu称，随着企业对区块链技术理解越来越深，逐步发现该行业对于顶级技术人才的需求量并不大。
郭杨回想起7年前的自己，彼时距离中本聪首次提出区块链的概念不久。
他刚从某高校计算机系毕业进入公司做一名程序员，前两年至少有四个月每天12点才下班，“洗澡时候低头一看，头发掉了黑压压一片”，他不由得摸了一把、始终让他自豪的、比同事更茂密的乌发。
2013年他第一次接触比特币。
2013年10月到11月，短短的一个月时间，比特币的价格就从1300元涨到了8000元。
Mastercoin（现更名万事达币OMNI）等区块链项目也在2013年成功启动ICO。
跟上这波热潮的大量炒币者，成功实现了一夜暴富的美梦。
一夜暴富的神话
“最开始就是炒币，1晚上赚一万块，早上醒了就多了一万块”，郭杨兴奋之余，还建议一个朋友买币，对方所投入的十几万资金，在一年内涨到几十万，还没等退出，却又在一轮低谷下跌到1000多。
朋友没卖，觉得反正也没了，一直放到去年，全部涨回来了，赚了几万，一共放了四年。
想到此郭杨觉得自己对不起这位朋友。
但总有人因一夜暴富而在币圈成名，他听说90后大空翼当年在数字货币上投下10万全部身家，握住三年，任他涨十倍百倍千倍也不卖，如今那个币翻了万倍，收益过十亿。
让郭杨困惑的是，总能从外界听说有人赚得一夜暴富，但自己身边的炒币者都亏了。
2014年，郭杨经历了被称为“全民创业’的互联网创业潮，“2个人就能组一个公司，进个咖啡厅跟人聊天你都不好意思说你不在创业”，国家从政策到资源，更多的向创业和创新者倾斜。
他庆幸于公司周围并没有很多咖啡馆和餐厅，他对高档餐厅不感兴趣，觉得花这个钱和时间不值，去聊那些风口上的创业公司更不值。
尤其到2016年后，区块链开始火起来了，很多人很陌生，但是他已经积累了很多认识，并主动学习区块链技术。
2016年，区块链刚开始从一些山寨币的小范围拓展，成为一个新技术新概念。
一时间诸多公司开始布局区块链。
2015年，美国传统的银行机构，摩根、花旗等巨头纷纷投资区块链。
中国平安、浙商银行、中国邮政储蓄银行等中国的金融机构于2016年纷纷拥抱区块链，BATJ等互联网巨头也相继在区块链上拓展自己的业务版图。
布比等创业公司纷纷拿到千万元级别的融资。
郭杨所在公司就是其中一家，该公司当年从各个部门掉配了技术人员组建一支新的团队，打造区块链技术平台，预期是和公司原有的金融部门结合与对接，在金融方面寻找应用场景，做出一款的区块链金融产品。
当下金融被认为是有望成为区块链率先落地的行业，据西班牙桑坦德银行研究显示，利用区块链技术每年能为银行业节省约150亿至200亿美元。
具体来说，区块链在金融领域的应用场景包括了数字货币、跨境支付与结算、票据与供应链金融业务、证券发行与交易等方面。
很快公司领导找到郭杨参与项目。
作为一种内部人员调度方式，这种聘任并未带来郭杨薪资的大幅增长。
而这支队伍也仅有十几人规模，在一个年营收百亿级别、有着数万人规模的大型互联网公司，可以说所有业务部中规模最小的。
郭杨称，领导选择他们是因为在技术上有所积累，同时又对区块链保持很高的热情。
但在成功研发了首个金融领域的区块链项目后，他们便遇到了财务方面交易的问题。
这也是郭杨一直以来困惑的，“区块链技术为基础的虚拟货币究竟能否作为一般等价物”。
这是当下区块链行业最受争议的问题之一。
兴业银行、华福证券首席经济学家鲁政委曾公开称，货币作为一般等价物的特征之一是短期内的价值要相对稳定。
比特币存在的问题恰恰短期内暴涨暴跌。
如果把明天你的工资在改成半个比特币，就会导致整个社会合约频繁变更、交易没有办法履行，因此短期内币值波动是这种货币能否成为一般等价物的一个大问题。
而中共中央党校教授、国际战略研究院世界经济室副主任、中国青年经济学人陈建奇则认为，比特币是有可能成为国际货币的。
它稀缺性决定了其价格将伴随着使用范围的变化而动态调整。
从短期来看，比特币经历了从计算机代码逐步演变为准国际货币的过程。
这种争论常在业界出现，目前央行尚未提出任何正式的数字货币发展规划，也未有官方文件进行讨论或规范。
中国人民大学法学院、人大金融科技研究中心主任杨东公开对区块链政策监管问题进行解读，他称，目前，世界上主流国家对比特币等基于区块链数字货币的监管政策分歧较大，政策态度可以分为严禁、限制与准许三大类。
而资本吸引力强大的国家如美国、英国等发达国家一般准许比特币，对比特币和区块链技术表现出极大的兴趣。
对于这类数字货币能否作为法币兑换，在杨东看来，法定数字货币的技术条件已经具备，但是法定数字货币推行之后，可能带来的对货币体系、经济、金融、社会生活、国家治理等方面的影响，仍然研究不充分。
当下，部分大型互联网公司及传统行业公司在区块链行业的试水，也因为这一不明晰的前景而踌躇不前。
“第一桶金”
这个萦绕在郭杨及所在团队心头的烦恼，恰是袁涛的机遇。
袁涛，互联网行业出身，作为一名连续创业者，7年前首次创业便通过p2p项目赚到第一桶金，不同于郭杨，他认为自己既擅长也乐于在风口行业创业。
目前，他是“三点钟财经”项目的创始人，“三点钟财经”是专注于区块链领域的垂直媒体和社区，作为在2017年底涌现出的众多区块链媒体项目之一，据袁涛称，这个项目仅在构想阶段就融到了天使轮资金，目前可公开的有洪泰基金、信天创投。
而这已经是他第四个或第五个创业项目。
4个月前他还是一家现金贷公司的创始人，后来项目由于政策风向突然转变而被关停。
彼时，区块链行业正值发展高峰，他才开始筹划“三点钟财经”项目。
在袁涛看来，以区块链的技术和商业模式，较低成本地建立一套可信任、去中心化的机制，是对互联网公司长期以来搭建去中心化平台的初衷相反。
而对于一个监管前景并不明确的新兴技术，大型互联网公司从战略上也非重点。
从团队规模来看，郭杨所在公司中专注区块链项目团队人数，比袁涛公司人数要少。
袁涛这家公司的办公地位于北京朝阳门一座办公大楼内，前台没有挂公司的名称和LOGO，袁涛称之前现金贷公司的名称刚刚换下，新公司的标志还在设计中。
走入公司，几百平米的办公场地约有二十几名员工，据袁涛介绍，这里几个月前还拥有一百多名现金贷公司员工，随着他进行一系列裁员、整顿，如今保留了区块链媒体项目需要的二十几人，袁涛嘴角上扬，“保留的团队中不乏有也是跟我共同经历这几次创业项目的员工”。
为了搭建推广渠道，袁涛在2018年1月的几天内建立了400个微信群，都是区块链和币圈的群，“大部分是自己建的，同时每天都有人拉我进群”，袁涛认为，这是公司最具竞争力的推广渠道。
现在的袁涛，仿佛又回到几年前创业现金贷的时光，出席区块链行业会议、沙龙在公开场合发表自己的对区块链行业的看法以及创业经验，然后，就被从台下前来交换名片、加微信的听众们包围起来。
如今，袁涛已是“链圈”的一位知名的创业者了，但他总听到圈内人议论他为什么总是去做风口的产品，他对记者说，如果我做房地产，那么我永远做不过王健林，只有在这样的领域，让我觉得我们之间的差距没有在房地产领域那么遥远。
只有在一个新的领域才让我感到每个人都是平等的。
他目前的任务是招募区块链媒体团队，将区块链新闻内容做优从而获得流量。
关于如何在项目中搭建区块链技术，他也常和投资人沟通。
据他所称，如果将分为“链圈”和“币圈”，投资人对项目的侧重点多在“币圈”，或者更关注一个区块链项目中的Token机制（一种“代币”概念）。
对该问题，多位业内人士表示，当下区块链对传统行业的改造中，大多数项目只有沿用Token机制才能发挥区块链的价值。
对于一度在去年11月被央行、银监会叫停的“代币”，如何进行合规改造让商业价值得意发挥，这也是数百个地点分布在北京各个区域的区块链沙龙所探讨的话题之一。
作为区块链技术一种最巧妙的实现，清华大学互联网产业研究院院长、IEEE计算机学会会员、清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授认为，token的价值在于，借助这样一种手段，让讲信用的人获得回报。
例如每个人都可以发行“股票”，让你的诚信、你一辈子积攒的高贵品格，能够被社会认知，并兑现其价值。
BitsAngel创始合伙人马强就是其中之一，作为第一个进入“币圈”的风险投资人，他在业内被称为“小马哥”。
常出席行业沙龙、峰会等公共场合并发表演讲，聚光灯下，一副金丝边框眼镜一闪一闪的。
2017年马强所在的机构投资了比特大陆（Bitmain）公司，作为世界范围内主要的矿机生产商之一，这家成立不到5年的公司在2017年获得了25亿美元营收，这个业绩水平在同一时期几乎与美国芯片巨头英伟达持平。
从2014年开始看区块链项目的马强，至今几乎看过行业全部创业项目，对于Token机制的商业价值，马强认为，如果是公有链，Token作为一种新的经济模型是有价值的，但如果是私有链，例如联盟链，本身能够采取一个分布式账本和去中心化的机制时，Token就不是一个必要条件了。
“百万年薪”传说
尽管马强看到，相比“链圈”，当下“币圈”的投资更活跃，但无论两者前景如何，区块链底层技术都是刚需，2018年他在投资方面将偏重于主链、侧链、跨链、稳定币的基础设施领域。
正如被区块链百万年薪吓了一跳的郭杨，业内一直存在着一些并未采用Token机制的“链圈”探索者。
张作义就是其中一个，他是京东Y事业部区块链研发负责人，在他眼里行业的普遍薪酬并没有高到“年薪150万”这个水平。
与郭杨的经历类似，2016年京东开始开展区块链技术在供应链领域落地应用的研究工作，张作义加入并承接了产品预研和规划、落地推进工作。
对他来说，进入新的部门薪酬并没有比原来高出多少，所以在记者会上被提问的时候，他才第一次知道竟然有百万年薪的产品经理。
京东数据研究院院长刘晖称，张作义所在的岗位是需求非常大。
但在他看来，区块链对技术的要求并没有外界想象那么深奥，也并非一种颠覆性技术，他认为，除了抓研究方向的技术专家以外，对团队其他成员，只要选有一定技术背景，经过几个月的培训就可以上任，所以他选择了集团内横向调动。
他面试了一部分集团内的员工，张作义是为数不多的经他一轮轮面试筛选下来的。
刘晖认为，除了技术背景外，一个不忽视的标准是，这是一个真正热衷于区块链本身的人，因为这足以抵御这个徒然间攀上风口却前路未明的技术，对从业者带来的诱惑和迷惘。
彼时，张作义正在准备京东区块链白皮书的发布会现场，这是他第一次对外界汇报自己几年以来热衷的事业——区块链。
同时，这次分享会这是集团将他所在团队这几年精心打造的产品。
听着前三位的演讲，终于轮到他上场了，这是他第一次对外界汇报自己几年以来热衷的事业，他用手整了整衣角，拿起话筒，胸前京东红色的工牌。
灯光照在面颊上，更衬得他肤色比前三位演讲者黑了几分。
这是他作为一名区块链项目的产品经理，在探索以区块链解决农业问题的过程中，常常下乡的结果。
他们第一个项目针对农业场景中防伪、溯源的问题，他和团队的构想是，从一个小牛犊生下来给他戴一个耳标，养殖的过程中，比如农户信息，打的什么预防针，吃什么长大的，所有的信息和合作种养殖的企业同步这些信息，这些信息每天产生，可以理解为生长型的数据，以前这些数据对于大部分非技术农业种养殖的企业这些信息完全没有的。
用京东集团的供应链整合能力，以及与合作品牌商的信息管理能力结合。
那段日子他在集团的办公室常常是空的，人总是去乡下体验并于农户们沟通场景，他深刻感到农业是一个潜藏着巨大活力的市场。
有一次他去了用于屠宰、加工的工厂，他发现他们用的分割机器已经实现了自动化，一头完整的牛，到变成无数块小肉，“然后我们可以把每一块小肉跟这一头牛的对应关系进行精准的记录。
”这让他更坚定了用区块链解决农业问题的决心。
张作义现在的目标，就是以相同的方法完成区块链技术在其他场景的改造，他称，随着团队做的越来越多，大家看到有三百多上线的品牌商，已经有将近八千多个商品，就像搭积木一样，正在一些品牌商合作的基础上再建立起他合作关系。
郭杨此刻也踌躇满志。
晚间9点，他加完班和朋友在公司食堂一边用餐，一边讲述区块链项目的最新进展，经历了区块链行业的起伏，也听了一些或悲或喜的消息，反倒觉得区块链这项技术更有生命力，更值得去探索。
想到此，觉得当下工作让自己的野心得到了释放，并期待着建立一份真正属于区块链技术的事业。
聊聊BasS-区块链即服务
1.什么是Bass
行业发展的趋势与挑战?
1.什么是Bass？
1.1定义：BassBlockchainasservice，区块链即服务。
即根据需求为开发者、创业者提供一站式的区块链服务。
BasS是云计算与区块链技术结合的方式之一。
一种是区块链在云上，一种是区块链在云里。
即区块链Bass服务，第二种方式相对第一种对开发者来说，更简单，开发成本更低。
像腾讯云和蚂蚁区块链都是直接提供的BasS服务，对他们老说，本身就是云服务提供商，所以与云服务结合，成本较低，实现方便。
对用户来说，当然使用门槛更低，可以直接调用接口就好。
但是我们这种中小平台一般是提供第一种方式，鉴于我们服务器采购成本及客户信息数据的安全、隐私考虑，在实施阶段，我们一般都是让客服提供服务器（云服务或者自己搭建的硬件服务都可），我们有专门的技术人员到客户的服务器上把链搭起来。
根据用户的需求提供密钥管理方案、并为用户提供与区块链交互的API,（除了标准化的API，我们会根据用户的需求帮助用户去定义一些API字段，并给到用户前台应用与区块链结合的升级建议），根据用户的需求为用户搭建底层的可视化（区块链浏览器）和管控系统（权限管理系统、可视化管理系统），大数据处理系统、可视化大屏方案等。
注：IasS（InfrastructureasaService），即基础设施即服务。指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式
PasS（platformasaservice）PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。
这节省了你在硬件上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。
阿里云是iaas还是paas？
阿里云应是属于IaaS，而新浪云、网络云与网络开放云平台则属于PaaS。
IaaS其实提供的就是服务器，用户可以自行在服务器安装配置各种软件环境。
可以很灵活的实现各种功能。
PaaS目前主要是WEB环境的应用，通常支持PHP、Java、Python和GO语言。
必须在云计算服务商的框架内开发。
IaaS需要自己搭建程序运行环境，优势是灵活，缺点就是需要自己配置
PaaS不需要自己做环境配置，缺点是必须使用指定的开发语言，遵循平台的开发规范。
1.2Bass模式的技术特点
1.技术框架：性能相对稳定，通用性高，合理的分层解耦要素
2.产品体系，具备商业化一站式能力，提供功能闭关和错场景适配能力
3.生态建设，在区块链安全，区块链工具，区块链业适配领域行程合作伙伴矩阵，加速商业化落地
4.应用实践，具备价值可衡量，通用性、模板化、兴业灵活适配等核心能力
1.3BaaS和BTaaS的区别.
BTaaS，即BlockchainTechnologyasaservice，中文为区块链技术服务，指利用区块链技术，去构建一个新的区块链，并结合真实业务的需求，在链上开发应用或者与应用相结合。
由此，其实我们提供的服务更接近于BTaaS吧。
1.4相关数据预测，2024年，区块链BasS市场将会超过300亿美元。
并不晓得怎么预测的！其实我自己是应该找资料，认真的想一下，这个市场到底怎么样！
发展趋势和挑战
2.1趋势
前景较为广阔，发展较为迅速，区块链即服务这个概念提出以来，世界上重多巨头纷纷入局，随着区块链技术的发展，Bass市场会迎来大规模爆发。
多寡头和垂直领域BaaS并存发展，不只是巨头，重多垂直领域的区块链厂商也纷纷入局BasS,比如专注做版权的纸贵，也推出了自己的BasS平台。
技术差异较小，产品和服务为特色
大部分区块链底层平台都采用的超级账本或者借鉴以太坊的框架，技术上的差异其实相对不大，未来的竞争力更在于产品的想法和服务能力。?
BasS平台离真正去中心化还有一段路要走。
真正的去中心化，其实还是要依赖公链，公链的运转除了币之外，还有其它的激励措施吗？需要思考
但是我一直相信，未来会有一条高性能的公链链接整个世界，而我们可以搭建自己的链，把需要的数据选择性的链接到这条公链上，实现公开可信！
2.2挑战
区块链技术本身的局限性，：受限于区块链技术本身的性能，TPS达不到，很多看似很好的应用落地都比较困难，比如金融领域的交易、结算等。
其它技术的发展：除了交易之外，区块链技术本身也只是一种可信的存储方式，他只能保证链上的真实性，每次与现实世界的交互都要有信用背书才行，他的很多应用场景，比如溯源等，其实也依赖于物联网、数字身份等其他技术的发展和应用，且需要制度和规则上的保证。
人们的认知：区块链技术还处在一个非常早期的发展阶段，大部人对它不懂，甚至并不太乐意接受，所以真正落地的应用并不多。
mcex交易所？
MCEX是全球领先的数字资产交易平台，注册于开曼群岛，核心运营团队分布于新加坡、纽约、香港等城市。核心成员来自于顶级互联网和金融公司，大部分成员是深度比特
大数据5大关键处理技术
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
一、数据采集如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。
因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。
那么什么是大数据采集技术呢？数据采集(DAQ)： 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。
数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。
?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。
?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。
?大数据的主要来源（人、环境、物体等，互联网，物联网等）：1）商业数据2）互联网数据3）传感器数据数据采集与大数据采集区别传统数据采集1. 来源单一，数据量相对于大数据较小2. 结构单一3. 关系数据库和并行数据仓库大数据的数据采集1. 来源广泛，数据量巨大2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化3. 分布式数据库传统数据采集的不足传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性大数据采集新的方法?系统日志采集方法很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
?网络数据采集方法网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。
该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。
它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
?其他数据采集方法对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
二、大数据预处理高质量的决策必须依赖高质量的数据，而从现实世界中采集到的数据大多是不完整、结构不一致、含噪声的脏数据，无法直接用于数据分析或挖掘。
数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。
这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
通常数据预处理包含三个部分：数据清理、数据集成、变换以及数据规约。
一）、数据清理并不是所有的数据都是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，有些甚至是完全错误的干扰项。
因此要对数据过滤、去噪，从而提取出有效的数据。
数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
遗漏数据可用全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等方法处理；噪音数据可用分箱（对原始数据进行分组，然后对每一组内的数据进行平滑处理）、聚类、计算机人工检查和回归等方法去除噪音；对于不一致数据则可进行手动更正。
二）、数据集成与变换数据集成是指把多个数据源中的数据整合并存储到一个一致的数据库中。
这一过程中需要着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
由于来自多个数据集合的数据在命名上存在差异，因此等价的实体常具有不同的名称。
如何更好地对来自多个实体的不同数据进行匹配是如何处理好数据集成的首要问题。
数据冗余可能来源于数据属性命名的不一致，在解决数据冗余的过程中，可以利用皮尔逊积矩Ra,b来衡量数值属性，绝对值越大表明两者之间相关性越强。
对于离散数据可以利用卡方检验来检测两个属性之间的关联。
数据集成中最后一个重要问题便是数据值冲突问题，主要表现为来源不同的统一实体具有不同的数据值。
为了更好地对数据源中的数据进行挖掘，数据变换是必然结果。
其主要过程有平滑、聚集、数据泛化（使用高层的概念来替换低层或原始数据）、规范化（对数据）以及属性构造等。
三）、数据规约数据规约主要包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。
假若根据业务需求，从数据仓库中获取了分析所需要的数据，这个数据集可能非常庞大，而在海量数据上进行数据分析和数据挖掘的成本又极高。
使用数据规约技术则可以实现数据集的规约表示，使得数据集变小的同时仍然近于保持原数据的完整性。
在规约后的数据集上进行挖掘，依然能够得到与使用原数据集近乎相同的分析结果。
三、存储及管理技术在大数据时代的背景下，海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。
云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。
为了有效应对现实世界中复杂多样性的大数据处理需求，需要针对不同的大数据应用特征，从多个角度、多个层次对大数据进行存储和管理。
一）大数据面临的存储管理问题●存储规模大大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。
●种类和来源多样化，存储管理复杂目前，大数据主要来源于搜索引擎服务、电子商务、社交网络、音视频、在线服务、个人数据业务、地理信息数据、传统企业、公共机构等领域。
因此数据呈现方法众多，可以是结构化、半结构化和非结构化的数据形态，不仅使原有的存储模式无法满足数据时代的需求，还导致存储管理更加复杂。
●对数据服务的种类和水平要求高大数据的价值密度相对较低，以及数据增长速度快、处理速度快、时效性要求也高，在这种情况下如何结合实际的业务，有效地组织管理、存储这些数据以能从浩瀚的数据中，挖掘其更深层次的数据价值，需要亟待解决。
大规模的数据资源蕴含着巨大的社会价值，有效管理数据，对国家治理、社会管理、企业决策和个人生活、学习将带来巨大的作用和影响，因此在大数据时代，必须解决海量数据的高效存储问题。
二）我国大数据的存储及处理能力挑战当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。
我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。
在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。
而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。
因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。
三）大数据存储管理技术近年来，企业也从大数据中受益，大幅度推动支出和投资，并允许他们与规模更大的企业进行竞争。
所有事实和数字的存储和管理逐渐变得更加容易。
以下是有效存储和管理大数据的三种方式。
●不断加密任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。
然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。
因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。
将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。
如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
●仓库存储大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。
因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。
然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。
然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。
毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。
这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。
●备份服务 – 云端除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。
数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。
如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。
三）结论目前原有的存储模式以及跟不上时代的步伐，无法满足数据时代的需求，导致信息处理技术无法承载信息的负荷量。
这就需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究，跟上数字化存储的技术的发展步伐，给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。
根据大数据的特点的每一种技术都各有所长，彼此都有各自的市场空间，在很长的一段时间内，满足不同应用的差异化需求。
但为了更好的满足大数据时代的各种非结构化数据的存储需求，数据管理和存储技术仍需进一步改进和发展。
可能有些中小企业无法自己快速的获取自己的所需的数据进行分析，这就需要到了第三方的数据平台进行大数据分析。
四、大数据分析及挖掘技术数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
一）数据挖掘对象：根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
二）数据挖掘流程1）定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
2）数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;3）数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
4）数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
5）结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
三）数据挖掘分类直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。
四）数据挖掘的方法1、神经网络方法神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
2、遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。
遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
3、决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。
粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
4、覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。
首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。
与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。
按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。
5、统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。
可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。
6、模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。
系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
大数发掘技术，目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
五）着重突破技术1. 可视化分析不论是分析专家，还是普通用户，在分析大数据时,最基本的要求就是对数据进行可视化分析。
经过可视化分析后,大数据的特点可以直观地呈现出来，将单一的表格变为丰富多彩的图形模式，简单明了、清晰直观，更易于读者接受。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。
为了创建该模型，算法将首先分析用户提供的数据，针对特定类型的模式和趋势进行查找。
并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数，将这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，数据挖掘的算法多种多样，不同的算法基于不同的数据类型和格式会呈现出数据所具备的不同特点。
各类统计方法都能深入数据内部，挖掘出数据的价值。
为特定的分析任务选择最佳算法极具挑战性，使用不同的算法执行同样的任务，会生成不同的结果，而某些算法还会对同一个问题生成多种类型的结果。
3. 预测性分析大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。
从纷繁的数据中挖掘出其特点，可以帮助我们了解目前状况以及确定下一步的行动方案，从依靠猜测进行决策转变为依靠预测进行决策。
它可帮助分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，运用这些指标来洞察预测将来事件，并作出相应的措施。
4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统地去分析，提炼数据。
语义引擎是语义技术最直接的应用，可以将人们从繁琐的搜索条目中解放出来，让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息，提高用户的互联网体验。
5. 数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理无论是在学术研究还是在商业应用领域都极其重要，各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。
可能有些中小企业无法自己快速的获取自己的所需的数据进行分析，这就需要到了第三方的数据平台进行大数据分析。
五、大数据应用大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
最后，是展现，主要是可视化，现在有很多工具，可以直接展现出各种静态和动态效果，非常酷炫。
在此不做描述。
数据中台与数据仓库的区别
数据中台与数据仓库，都是企业数据管理的重要组成部分，但它们在概念、目标、数据来源、应用方向以及依赖平台等方面存在显著区别。
数据中台强调的是“一站式解决平台”，涵盖了数据集成、大数据计算、数据治理、数据工具、数据模型、数据应用、市场集成等多个方面，旨在实现全域数据的采集、加工、管理和提供数据服务，以支撑业务的快速响应和决策支持。
数据中台的核心在于数据资产管理和数据赋能，其目标是构建数据弹药库，为整个组织提供数据管理和服务。
与此不同的是，数据仓库平台主要关注于跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。
随着数据仓库的发展，其功能从BI报表为主逐渐转变为分析为主、预测为主，并最终目标为操作智能，以适应业务需求的变化。
数据中台与传统数据仓库在数据来源、建立目标、数据应用方面存在差异。
数据中台期望全域数据的整合，包括业务数据库、日志数据、埋点数据、爬虫数据、外部数据等，支持结构化和非结构化数据的处理。
而传统数据仓库则主要关注业务数据库中的结构化数据。
在目标上，数据中台聚焦于融合企业全部数据，打通数据之间的隔阂，确保数据标准和口径一致。
数据中台通过清洗、整合多方面基础数据，按照主题域概念进行组织，提供统一的数据服务。
数据中台的数据应用不仅仅局限于BI报表，还包括营销推荐、用户画像、AI决策分析、风险评估等领域。
这些应用轻量且易于快速开发，因为重要的数据分析工作已经在数据中台完成并沉淀，使得之前的成果能够被多个应用共享。
相比之下，传统的数据仓库主要面向报表或高级可视化应用，数据应用建设往往针对确定的主题内容，在数据建模、数据追踪、深度挖掘等方面存在局限性。
数据中台依赖分布式计算平台和存储平台，理论上可以无限扩展计算和存储能力。
而传统的数据仓库工具大多基于传统关系数据库和单一服务器部署，当数据量增大时，可能会遇到存储、效率、计算等问题，后续扩展成本和时间较高。
数据中台经历了从概念到现实的转变，从阿里巴巴等企业的实践可以看出，数据中台的发展阶段特征包括数据量的指数级增长、依靠IOT设备收集非结构化数据、使用智能端自动化获取数据、云平台存储和处理数据、以及打通其他领域数据。
未来，数据中台将更加依赖AI驱动，整合计算平台、算法模型和智能硬件，帮助企业打通业务数据，建立线上线下触达和服务消费者的能力。
国云数据作为专注于数字化转型的公司，通过独创的数字合伙人方式为客户提供战略、技术、人才三位一体的数字化转型落地服务。
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