大數(shù)據(jù)專業(yè)英語(yǔ)教程 課件匯 Unit 1 A Big Data Basics -Unit 5 B Big Data Analytics Tools and Their Key Features

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsNewWordsPhrasesPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)1.什么是大數(shù)據(jù)？根據(jù)Gartner的說(shuō)法，大數(shù)據(jù)是大容量、快速和多樣的信息資產(chǎn)，它們需要經(jīng)濟(jì)高效的創(chuàng)新的信息處理形式，以增強(qiáng)洞察力和決策能力。這個(gè)定義清楚地回答了“什么是大數(shù)據(jù)？”這一問(wèn)題。大數(shù)據(jù)是指必須處理和分析的復(fù)雜和巨大的數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)可以使企業(yè)和組織受益的有價(jià)值的信息。但是，大數(shù)據(jù)有一些基本原則，這使得回答什么是大數(shù)據(jù)變得更加簡(jiǎn)單：?它是指大量數(shù)據(jù)，其隨著時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng)。?它是如此龐大，以至于無(wú)法使用常規(guī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行處理或分析。?它包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)可視化。?該術(shù)語(yǔ)是一個(gè)全面的術(shù)語(yǔ)，包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)框架以及用于處理和分析數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)。參考譯文1.大數(shù)據(jù)的特征2.1數(shù)據(jù)量大大數(shù)據(jù)意味著海量數(shù)據(jù)。它曾經(jīng)是員工創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，因?yàn)閿?shù)據(jù)是由機(jī)器、網(wǎng)絡(luò)和諸如社交媒體之類的系統(tǒng)上的人員交互生成的，因此要分析的數(shù)據(jù)量很大。2.2多樣性多樣性指結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有許多來(lái)源和類型。我們?cè)?jīng)存儲(chǔ)來(lái)自電子表格和數(shù)據(jù)庫(kù)等來(lái)源的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)以電子郵件、照片、視頻、音頻、監(jiān)視設(shè)備、PDF等形式出現(xiàn)。各種各樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)、挖掘和分析數(shù)據(jù)帶來(lái)了麻煩。2.3高速性大數(shù)據(jù)速度處理數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)流程、機(jī)器、網(wǎng)絡(luò)以及人類與社交媒體站點(diǎn)交互、移動(dòng)設(shè)備等流入的速度。數(shù)據(jù)流很大而且是連續(xù)的。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以幫助研究人員和企業(yè)做出有價(jià)值的決策，如果您能夠掌握數(shù)據(jù)流入的速度，則可以提供戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和投資回報(bào)率。參考譯文參考譯文2.4真實(shí)性大數(shù)據(jù)真實(shí)性是指數(shù)據(jù)中的偏差、噪聲和異常。存儲(chǔ)和挖掘的數(shù)據(jù)是否對(duì)正在分析的問(wèn)題有意義？在制定大數(shù)據(jù)策略時(shí)，你需要團(tuán)隊(duì)和合作伙伴共同努力，以保持?jǐn)?shù)據(jù)干凈并防止“臟數(shù)據(jù)”在系統(tǒng)中累積。2.5有效性就像大數(shù)據(jù)的真實(shí)性一樣，有效性的問(wèn)題也意味著數(shù)據(jù)對(duì)于預(yù)期用途而言是正確且準(zhǔn)確的。明確有效的數(shù)據(jù)是做出正確決策的關(guān)鍵。2.6易變性大數(shù)據(jù)易變性是指數(shù)據(jù)有效期為多長(zhǎng)時(shí)間以及數(shù)據(jù)應(yīng)存儲(chǔ)多長(zhǎng)時(shí)間。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的世界中，需要確定數(shù)據(jù)在什么時(shí)候不再與當(dāng)前分析相關(guān)。大數(shù)據(jù)顯然涉及的問(wèn)題不僅限于數(shù)量、多樣和速度，還涉及其他問(wèn)題，如真實(shí)性、有效性和易變性。3.大數(shù)據(jù)如何工作？大數(shù)據(jù)背后的主要思想是：對(duì)某一事情了解得越多就越能獲得洞察力，更能做出決定或找到解決方案。在大多數(shù)情況下，此過(guò)程是完全自動(dòng)化的。但要在分析工具、機(jī)器學(xué)習(xí)甚至人工智能的幫助下實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要了解大數(shù)據(jù)的工作原理并正確設(shè)置一切。處理大量數(shù)據(jù)需要一個(gè)真正穩(wěn)定且結(jié)構(gòu)良好的基礎(chǔ)架構(gòu)。它將快速處理海量和不同類型的數(shù)據(jù)，這可能會(huì)使單個(gè)服務(wù)器或群集過(guò)載。這就是為什么需要在大數(shù)據(jù)背后擁有一個(gè)經(jīng)過(guò)深思熟慮的系統(tǒng)。應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)容量考慮所有過(guò)程。對(duì)于大型公司來(lái)說(shuō)，這可能需要成百上千的服務(wù)器。你可以想象，這可能要花費(fèi)大量的資金。當(dāng)你添加所需的所有工具時(shí)，費(fèi)用就多了。因此，你需要了解大數(shù)據(jù)三個(gè)主要操作，以便可以事先計(jì)劃預(yù)算，并構(gòu)建最佳的系統(tǒng)。

參考譯文3.1整合大數(shù)據(jù)總是從許多來(lái)源收集的，因此需要找到處理巨量信息的新策略和技術(shù)。在某些情況下，我們正在談?wù)摿魅肽阆到y(tǒng)的PB級(jí)信息，因此將如此大量的信息集成到你的系統(tǒng)中將是一個(gè)挑戰(zhàn)。你必須按照業(yè)務(wù)需要和客戶可以理解的正確格式來(lái)接收、處理和格式化數(shù)據(jù)。3.2管理如此大量的信息，還需要什么？需要一個(gè)存放它的地方?？梢源鎯?chǔ)在云中、本地或同時(shí)在兩者中。還可以選擇以什么形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以便可以按需實(shí)時(shí)提供數(shù)據(jù)。這就是越來(lái)越多的人選擇云存儲(chǔ)解決方案的原因，因?yàn)樗С之?dāng)前的計(jì)算要求。3.3分析好的，你已經(jīng)接收并存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)，但是需要對(duì)其進(jìn)行分析以便使用。探索你的數(shù)據(jù)并使用它來(lái)做出任何重要的決定，例如了解客戶主要研究了哪些功能，或使用它來(lái)共享研究。使用它來(lái)做你想做的和需要的一切。參考譯文4.大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)4.1改善業(yè)務(wù)流程大數(shù)據(jù)的最大優(yōu)勢(shì)可能是它可以幫助企業(yè)獲得巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。除了能夠更好地了解和定位目標(biāo)客戶之外，分析大數(shù)據(jù)還可以改善和優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的某些方面，例如通過(guò)挖掘大數(shù)據(jù)，零售商不僅可以探索消費(fèi)和生產(chǎn)方式，還可以促進(jìn)庫(kù)存管理、改善供應(yīng)鏈、優(yōu)化分銷渠道等。4.2檢測(cè)欺詐使用大數(shù)據(jù)的這個(gè)優(yōu)勢(shì)來(lái)自實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它可以幫助銀行和其他金融機(jī)構(gòu)經(jīng)常在持卡人都不知道的情況下，檢測(cè)出像用信用卡欺詐購(gòu)買等欺詐行為。4.3改善客戶服務(wù)大數(shù)據(jù)分析程序中最常見(jiàn)的目標(biāo)之一就是改善客戶服務(wù)。當(dāng)今的企業(yè)從不同的來(lái)源（例如客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)、社交媒體以及其他客戶聯(lián)系點(diǎn)）捕獲大量信息。通過(guò)分析大量信息，他們可以了解用戶的口味和喜好。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的幫助下，他們能夠創(chuàng)造比以往任何時(shí)候都更加響應(yīng)靈敏、個(gè)性化和準(zhǔn)確的客戶體驗(yàn)。參考譯文參考譯文5.大數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)盡管大數(shù)據(jù)有很多優(yōu)勢(shì)，但它仍然面臨一些嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)使其實(shí)施變得困難或冒險(xiǎn)。5.1隱私和安全問(wèn)題大數(shù)據(jù)的最大缺點(diǎn)可能是它會(huì)使企業(yè)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊者的軟目標(biāo)。甚至大型企業(yè)也經(jīng)歷過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露的事件。但是，隨著GDPR的實(shí)施，企業(yè)越來(lái)越多地嘗試在流程、協(xié)議和基礎(chǔ)架構(gòu)上進(jìn)行投資，以能夠維護(hù)大數(shù)據(jù)。5.2對(duì)技術(shù)專業(yè)知識(shí)的需求處理大數(shù)據(jù)需要大量的技術(shù)能力，這是大數(shù)據(jù)專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家成為IT領(lǐng)域收入豐厚且令人垂涎的團(tuán)隊(duì)的主要原因之一。培訓(xùn)員工或雇用專家來(lái)處理大數(shù)據(jù)可能會(huì)輕易地顯著增加企業(yè)成本。6.大數(shù)據(jù)未來(lái)的發(fā)展方向在哪？大數(shù)據(jù)已經(jīng)在許多領(lǐng)域改變了游戲規(guī)則，而且無(wú)疑將繼續(xù)增長(zhǎng)。一旦我們周圍的一切都開(kāi)始使用互聯(lián)網(wǎng)（物聯(lián)網(wǎng)），那么使用大數(shù)據(jù)的可能性將是巨大的。我們可得到的數(shù)據(jù)量只會(huì)增加，而分析技術(shù)將變得更加先進(jìn)。用于大數(shù)據(jù)的所有工具也將不斷發(fā)展?；A(chǔ)架構(gòu)要求也將發(fā)生變化。也許將來(lái)我們將能夠?qū)⑺璧乃袛?shù)據(jù)存儲(chǔ)在一臺(tái)機(jī)器上。這可能會(huì)使一切變得更便宜和更容易使用。

參考譯文更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsPhrasesListeningtoTextA大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在當(dāng)今世界上，有很多數(shù)據(jù)。大公司利用這些數(shù)據(jù)促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，他們可以在各種情況下做出明智的決策。1.跟蹤客戶的消費(fèi)習(xí)慣和購(gòu)物行為在像亞馬遜、沃爾瑪及BigBazar等大型零售商店中，管理團(tuán)隊(duì)必須保存客戶消費(fèi)習(xí)慣（客戶消費(fèi)哪種產(chǎn)品、他希望消費(fèi)的價(jià)值范圍及消費(fèi)頻率）、購(gòu)物行為、最喜歡的產(chǎn)品以及最頻繁搜索/銷售的產(chǎn)品。根據(jù)該數(shù)據(jù)，他們可以修訂該產(chǎn)品的生產(chǎn)率/賬款回收率。銀行部門使用與其客戶的消費(fèi)行為相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠向特定客戶提供他喜歡的產(chǎn)品報(bào)價(jià)，客戶可以使用帶有折扣或現(xiàn)金返還的銀行信用卡或借記卡購(gòu)買。這樣，他們可以在合適的時(shí)間向適當(dāng)?shù)娜税l(fā)送正確的報(bào)價(jià)。參考譯文2.推薦通過(guò)跟蹤客戶的消費(fèi)習(xí)慣及購(gòu)物行為，大型零售商店向客戶提供建議。像亞馬遜、沃爾瑪及Flipkart等這樣的電子商務(wù)網(wǎng)站會(huì)推薦產(chǎn)品。他們跟蹤客戶正在搜索的產(chǎn)品，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)向該客戶推薦該類型的產(chǎn)品。假設(shè)有一位顧客在亞馬遜上搜索了床罩。亞馬遜得到的數(shù)據(jù)表明，該客戶可能有興趣購(gòu)買床罩。下次當(dāng)該客戶訪問(wèn)任何Google頁(yè)面時(shí)，將看到各種床罩的廣告。這樣適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品的廣告就發(fā)送給了合適的顧客。YouTube還根據(jù)用戶以前喜歡或觀看的視頻來(lái)推薦視頻。根據(jù)用戶正在觀看的視頻內(nèi)容，在視頻播放過(guò)程中會(huì)顯示相關(guān)的廣告。例如，當(dāng)某人觀看大數(shù)據(jù)課程的視頻時(shí)，在該視頻播放期間將顯示一些其他大數(shù)據(jù)課程的廣告。參考譯文參考譯文3.智能交通系統(tǒng)有關(guān)不同道路交通狀況的數(shù)據(jù)、通過(guò)道路旁的攝像頭收集的數(shù)據(jù)、城市出入口處的數(shù)據(jù)，以及放置在車輛中的GPS設(shè)備（Ola，Uber出租車等）的數(shù)據(jù)。如果對(duì)所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就能給人們提供無(wú)阻塞或較少阻塞的交通方式，從而節(jié)省時(shí)間。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以在城市中建立智能交通系統(tǒng)。另一個(gè)好處是可以減少燃油消耗。4.安全的空中交通系統(tǒng)傳感器存在于飛機(jī)的各個(gè)位置（例如螺旋槳等）。這些傳感器捕獲數(shù)據(jù)，例如飛行速度、濕度、溫度及其他環(huán)境條件?；趯?duì)此類數(shù)據(jù)的分析，建立并改變飛行中的環(huán)境參數(shù)。通過(guò)分析飛行器的機(jī)器生成的數(shù)據(jù)，可以估算飛機(jī)再無(wú)誤運(yùn)行多長(zhǎng)時(shí)間，就需要更換/維修。5.自動(dòng)駕駛汽車大數(shù)據(jù)分析有助于駕駛汽車而無(wú)需人工解釋。在汽車攝像頭的各個(gè)位置，都放置了一個(gè)傳感器。它收集諸如周圍汽車的大小、障礙物、與他們之間的距離等數(shù)據(jù)。如果對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就能進(jìn)行各種計(jì)算（例如旋轉(zhuǎn)多少角度、應(yīng)該多少速度、何時(shí)停止等）。這些計(jì)算有助于自動(dòng)采取措施。6.虛擬個(gè)人助理工具大數(shù)據(jù)分析可幫助虛擬個(gè)人助理工具（例如AppleDevice中的Siri、Windows中的Cortana、Android中的GoogleAssistant）為用戶提出的各種問(wèn)題提供答案。這個(gè)虛擬的個(gè)人助理工具可以跟蹤用戶的位置、他們的本地時(shí)間、季節(jié)、與所問(wèn)問(wèn)題相關(guān)的其他數(shù)據(jù)等。通過(guò)分析所有此類數(shù)據(jù)，它可以提供答案。例如，一個(gè)用戶問(wèn)“我需要帶雨傘嗎？”，該工具收集用戶位置、季節(jié)和該位置的天氣狀況等數(shù)據(jù)，然后分析這些數(shù)據(jù)以得出是否有會(huì)下雨，最后提供答案。

參考譯文7.物聯(lián)網(wǎng)制造公司將物聯(lián)網(wǎng)傳感器安裝到機(jī)器中以收集運(yùn)行數(shù)據(jù)。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，公司可以預(yù)測(cè)機(jī)器可以正常工作多長(zhǎng)時(shí)間、何時(shí)需要維修，以便公司可以在機(jī)器面臨很多問(wèn)題或完全癱瘓之前采取行動(dòng)。這樣可以節(jié)省更換整個(gè)機(jī)器的成本。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)正在發(fā)揮重要作用。放置在患者附近的物聯(lián)網(wǎng)傳感器可不斷跟蹤病人的各種健康狀況（例如心跳速率、血壓等）。只要任何參數(shù)超過(guò)安全極限，就會(huì)向醫(yī)生發(fā)送警報(bào)，這樣他們可以很快遠(yuǎn)程采取措施。8.教育領(lǐng)域在線教育課程組織機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)來(lái)搜索對(duì)該課程感興趣的人員。如果有人搜索有關(guān)某個(gè)主題的YouTube教程視頻，則有關(guān)該主題的在線或離線課程提供商將在線向該人發(fā)送有關(guān)其課程的廣告。參考譯文9.能源領(lǐng)域智能電表每15分鐘讀取一次用電量，并將讀取的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后可以估算出一天中整個(gè)城市的用電負(fù)荷較少的時(shí)間。該系統(tǒng)建議制造廠或管家在夜間使用重型機(jī)器，這時(shí)電力負(fù)荷較小，他們要交的電費(fèi)也少。10.媒體和娛樂(lè)領(lǐng)域Netflix、AmazonPrime、Spotify等媒體和娛樂(lè)服務(wù)提供公司會(huì)對(duì)從其用戶那里收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。他們收集并分析用戶觀看的視頻類型、最常聽(tīng)的音樂(lè)、用戶在網(wǎng)站上花費(fèi)的時(shí)間等數(shù)據(jù)，以設(shè)置下一個(gè)業(yè)務(wù)策略。參考譯文更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsNewWordsNewWordsPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是符合數(shù)據(jù)模型、具有定義明確的結(jié)構(gòu)、遵循一致順序并且可以由人或計(jì)算機(jī)程序輕松訪問(wèn)和使用的數(shù)據(jù)。它通常存儲(chǔ)在定義明確的架構(gòu)（例如數(shù)據(jù)庫(kù)）中。它通常是表格形式，具有明確定義其屬性的列和行。SQL通常用于管理存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。1.1結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征?數(shù)據(jù)符合數(shù)據(jù)模型，并具有易于識(shí)別的結(jié)構(gòu)。?數(shù)據(jù)以行和列的形式存儲(chǔ)。?數(shù)據(jù)井井有條，因此具有明確的定義、格式和含義。?數(shù)據(jù)位于記錄或文件的固定字段中。?將相似的實(shí)體組合在一起以形成關(guān)系或類。?同一組中的實(shí)體具有相同的屬性。?數(shù)據(jù)易于訪問(wèn)和查詢，因此其他程序可以輕松使用。參考譯文1.2結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來(lái)源?SQL數(shù)據(jù)庫(kù)?電子表格，例如Excel?OLTP系統(tǒng)?在線表格?傳感器，例如GPS或RFID標(biāo)簽?網(wǎng)絡(luò)和Web服務(wù)器日志?醫(yī)療設(shè)備1.3結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)?結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有定義明確的結(jié)構(gòu)，有助于輕松存儲(chǔ)和訪問(wèn)數(shù)據(jù)。?可以基于文本字符串和屬性為數(shù)據(jù)建立索引。這使搜索操作變得輕松自如。?數(shù)據(jù)挖掘很容易，即可以輕松地從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)。?由于具有結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)形式，因此更新和刪除等操作很容易。?可以輕松進(jìn)行諸如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之類的商業(yè)智能操作。?如果數(shù)據(jù)有增加，則可以輕松擴(kuò)展。?很容易確保數(shù)據(jù)的安全性。注意：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占數(shù)據(jù)的20％，但其高度的組織性和性能使其成為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。參考譯文參考譯文2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是不符合數(shù)據(jù)模型并且沒(méi)有易于識(shí)別的結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，因此不易被計(jì)算機(jī)程序所使用。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不是以預(yù)定義的方式組織的，也不具有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，因此它不適用于主流的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。2.1非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征?數(shù)據(jù)既不符合數(shù)據(jù)模型也不具有任何結(jié)構(gòu)。?數(shù)據(jù)不能以行和列的形式存儲(chǔ)。?數(shù)據(jù)不遵循任何語(yǔ)義或規(guī)則。?數(shù)據(jù)缺少任何特定的格式或序列。?數(shù)據(jù)沒(méi)有易于識(shí)別的結(jié)構(gòu)。?由于缺乏可識(shí)別的結(jié)構(gòu)，不易被計(jì)算機(jī)程序使用。2.2非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來(lái)源?網(wǎng)頁(yè)?圖像（JPEG、GIF、PNG等）?視頻?備忘?報(bào)告?Word文檔和PowerPoint演示文件?調(diào)查2.3非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)?它支持缺少正確格式或序列的數(shù)據(jù)。?數(shù)據(jù)不受固定模式的約束。?由于沒(méi)有模式，因此非常靈活。?數(shù)據(jù)是可移植的。?它具有很好的可擴(kuò)展性。?它可以輕松處理數(shù)據(jù)源的異構(gòu)性。?它可以應(yīng)用于具有各種商業(yè)智能和分析。2.4非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)?由于缺乏模式和結(jié)構(gòu)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)很難存儲(chǔ)和管理。?索引數(shù)據(jù)很困難，并且由于結(jié)構(gòu)不清晰且沒(méi)有預(yù)定義的屬性而導(dǎo)致錯(cuò)誤，因此搜索結(jié)果不太準(zhǔn)確。?確保數(shù)據(jù)的安全性是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

參考譯文2.5存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)面臨的問(wèn)題?需要大量存儲(chǔ)空間來(lái)存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。?很難存儲(chǔ)視頻、圖像、音頻等。?由于結(jié)構(gòu)不清楚，因此更新、刪除和搜索等操作非常困難。?與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，存儲(chǔ)成本很高。?索引非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)很困難。2.6用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可能解決方案?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換為易于管理的格式。?使用內(nèi)容可尋址存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。?根據(jù)其元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并且為存儲(chǔ)在其中的每個(gè)對(duì)象分配唯一的名稱。根據(jù)內(nèi)容而不是其位置檢索對(duì)象。?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以XML格式存儲(chǔ)。?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在支持BLOB的RDBMS中。參考譯文2.7從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有任何結(jié)構(gòu)。因此，傳統(tǒng)算法不能輕易解釋它。標(biāo)記和索引非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也很困難。因此，從中提取信息是一項(xiàng)艱巨的工作。這里是一些可能的解決方案。?分類法或數(shù)據(jù)分類有助于按層次結(jié)構(gòu)組織數(shù)據(jù)，這將使搜索過(guò)程變得容易。?數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在虛擬存儲(chǔ)庫(kù)中并被自動(dòng)標(biāo)記。?使用XOLAP之類的應(yīng)用程序平臺(tái)。XOLAP幫助從電子郵件和基于XML的文檔中提取信息。?使用各種數(shù)據(jù)挖掘工具。參考譯文參考譯文3.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是不符合數(shù)據(jù)模型但具有某種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。它缺乏固定或嚴(yán)格的模式。數(shù)據(jù)不是駐留在合理數(shù)據(jù)庫(kù)中，但具有一些使其更易于分析的組織屬性。通過(guò)一些方法，我們可以將它們存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。3.1半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征?數(shù)據(jù)不符合數(shù)據(jù)模型，但具有某種結(jié)構(gòu)。?不能以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。?半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含標(biāo)簽和元素（元數(shù)據(jù)），這些標(biāo)簽和元素可用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并描述數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。?將相似的實(shí)體組合在一起并按層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織。?同一組中的實(shí)體可能有也可能沒(méi)有相同的屬性。?它沒(méi)有足夠的元數(shù)據(jù)，這使得數(shù)據(jù)的自動(dòng)化和管理變得困難。?屬性相同的一組數(shù)據(jù)其大小和類型可能不同。?由于缺乏明確定義的結(jié)構(gòu)，無(wú)法容易地被計(jì)算機(jī)程序使用。3.2半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來(lái)源?電子郵件?XML和其他標(biāo)記語(yǔ)言?二進(jìn)制可執(zhí)行文件?TCP/IP數(shù)據(jù)包?壓縮文件?來(lái)自不同來(lái)源的整合數(shù)據(jù)?網(wǎng)頁(yè)3.3半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)?數(shù)據(jù)不受固定模式的約束。?靈活，即可以輕松更改架構(gòu)。?數(shù)據(jù)是可移植的。?可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。?它為無(wú)法用SQL表達(dá)需求的用戶提供支持。?它可以輕松處理數(shù)據(jù)源的異構(gòu)性。

參考譯文3.4半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)?缺乏固定的和嚴(yán)格的架構(gòu)，因此存儲(chǔ)數(shù)據(jù)困難。?因?yàn)榧軜?gòu)和數(shù)據(jù)沒(méi)有分離，很難解釋數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。?與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，查詢效率較低。3.5存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)面臨的問(wèn)題?數(shù)據(jù)通常具有不規(guī)則的部分結(jié)構(gòu)。一些源具有隱式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這使解釋數(shù)據(jù)之間的關(guān)系很困難。?模式和數(shù)據(jù)通常緊密耦合，即它們不僅鏈接在一起，而且彼此依賴。同一查詢可能會(huì)同時(shí)更新架構(gòu)和數(shù)據(jù)，而架構(gòu)會(huì)經(jīng)常更新。?模式和數(shù)據(jù)之間的區(qū)別非常不確定或不清楚。這使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)復(fù)雜化。?與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，存儲(chǔ)成本很高。參考譯文參考譯文3.6存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可能解決方案?數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在專門為存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的DBMS中。?XML被廣泛用于存儲(chǔ)和交換半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它允許用戶定義標(biāo)簽和屬性，以分層形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。模式和數(shù)據(jù)在XML中并沒(méi)有緊密耦合。?對(duì)象交換模型（OEM）可用于存儲(chǔ)和交換半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OEM以圖形形式構(gòu)造數(shù)據(jù)。?通過(guò)將數(shù)據(jù)映射到關(guān)系模式，然后將其映射到表，可以使用RDBMS來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。3.7從半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息由于數(shù)據(jù)源的異構(gòu)性，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有不同的結(jié)構(gòu)。有時(shí)它根本不包含任何結(jié)構(gòu)。這使標(biāo)記和索引數(shù)據(jù)很困難。因此，從中提取信息是一項(xiàng)艱巨的工作。這里是一些可能的解決方案。?基于圖形模型（例如OEM）可用于索引半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。?OEM中的數(shù)據(jù)建模技術(shù)允許將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在基于圖形模型中?；趫D形模型中的數(shù)據(jù)更易于搜索和索引。?XML允許按層次結(jié)構(gòu)排列數(shù)據(jù)，從而可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和搜索。?使用各種數(shù)據(jù)挖掘工具。

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsPhrasesPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)建模是將復(fù)雜的軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)記錄為易于理解的圖的過(guò)程，該圖使用文本和符號(hào)來(lái)表示數(shù)據(jù)需求流動(dòng)的方式。該圖可用于確保有效利用數(shù)據(jù)，作為構(gòu)建新軟件或重新設(shè)計(jì)舊版應(yīng)用程序的藍(lán)圖。數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)科學(xué)家或其他參與數(shù)據(jù)分析的人員的一項(xiàng)重要技能。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)模型在項(xiàng)目的分析和設(shè)計(jì)階段建立，以確保充分理解新應(yīng)用程序的需求。數(shù)據(jù)模型也可以在數(shù)據(jù)生命周期的稍后階段調(diào)用，以使程序員最初在臨時(shí)基礎(chǔ)上創(chuàng)建的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)更合理。1.數(shù)據(jù)建模方法數(shù)據(jù)建模可能是一個(gè)艱苦的前期過(guò)程，有時(shí)被視為與快速開(kāi)發(fā)方法不符。隨著敏捷編程已被更廣泛用于加速開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，在某些情況下正在采用事后建模的數(shù)據(jù)建模方法。通常，數(shù)據(jù)模型可以看作是流程圖，它說(shuō)明了數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。它使利益相關(guān)者能夠在編寫(xiě)任何編程代碼之前識(shí)別錯(cuò)誤并進(jìn)行更改?；蛘?，可以將模型作為逆向工程工作的一部分引入，以從現(xiàn)有系統(tǒng)中提取模型，如NoSQL數(shù)據(jù)所示。參考譯文數(shù)據(jù)建模人員經(jīng)常使用多個(gè)模型來(lái)查看相同的數(shù)據(jù)，并確保已識(shí)別所有流程、實(shí)體、關(guān)系和數(shù)據(jù)流。他們通過(guò)收集業(yè)務(wù)利益相關(guān)者的需求來(lái)啟動(dòng)新項(xiàng)目。數(shù)據(jù)建模階段大致分成創(chuàng)建多種邏輯數(shù)據(jù)模型，這些邏輯數(shù)據(jù)模型顯示特定的屬性、實(shí)體以及實(shí)體與物理數(shù)據(jù)模型之間的關(guān)系。邏輯數(shù)據(jù)模型用作創(chuàng)建物理數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)，該物理數(shù)據(jù)模型針對(duì)要實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)模型可以成為構(gòu)建更詳細(xì)的數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)。2.分層數(shù)據(jù)建模隨著數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）的使用興起，數(shù)據(jù)建模作為一門學(xué)科于1960年代開(kāi)始出現(xiàn)。數(shù)據(jù)建模使組織能夠使數(shù)據(jù)處理具有一致性、可重復(fù)性和有序開(kāi)發(fā)。應(yīng)用程序的最終用戶和程序員能夠?qū)?shù)據(jù)模型用作與數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)人員進(jìn)行溝通的參考。參考譯文參考譯文以樹(shù)狀、一對(duì)多的方式排列數(shù)據(jù)的分層數(shù)據(jù)模型標(biāo)記了這些早期工作，并在許多流行的用例中取代了基于文件的系統(tǒng)。IBM的信息管理系統(tǒng)（IMS）是分層方法的主要示例，該方法在企業(yè)（尤其是銀行業(yè)務(wù)）中得到了廣泛的應(yīng)用。盡管從1980年代開(kāi)始，分層數(shù)據(jù)模型在很大程度上被關(guān)系數(shù)據(jù)模型所取代，但是分層方法在當(dāng)今的XML（可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）和地理信息系統(tǒng)（GIS）中仍然很普遍。在DBMS的早期，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型也應(yīng)運(yùn)而生，它是一種為數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)人員提供其系統(tǒng)的廣泛概念視圖的方法。這樣的例子之一是數(shù)據(jù)系統(tǒng)語(yǔ)言會(huì)議（CODASYL），該會(huì)議成立于1950年代后期，旨在指導(dǎo)可在各種類型的計(jì)算機(jī)上使用的標(biāo)準(zhǔn)編程語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)。3.關(guān)系數(shù)據(jù)建模盡管與基于文件的系統(tǒng)相比，它降低了程序的復(fù)雜性，但分層模型仍然需要詳細(xì)了解所采用的特定物理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。作為替代分層數(shù)據(jù)模型的提議，關(guān)系數(shù)據(jù)模型不需要開(kāi)發(fā)人員定義數(shù)據(jù)路徑。關(guān)系數(shù)據(jù)建模最早是在1970年由IBM研究人員E.F.Codd撰寫(xiě)的技術(shù)論文中描述的。Codd的關(guān)系模型為行業(yè)使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)奠定了基礎(chǔ)，與將數(shù)據(jù)隱式連接在一起的分層模型不同，它通過(guò)使用表將數(shù)據(jù)段顯式地連接在一起。關(guān)系數(shù)據(jù)模型一經(jīng)問(wèn)世便與結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）結(jié)合使用，并在企業(yè)計(jì)算中立足日益穩(wěn)固，成為處理數(shù)據(jù)的有效手段。4.實(shí)體關(guān)系模型關(guān)系數(shù)據(jù)建模在1970年代中期又向前邁出了一步，因?yàn)閷?shí)體關(guān)系（ER）模型的使用變得越來(lái)越普遍。實(shí)體關(guān)系模型與關(guān)系數(shù)據(jù)模型緊密集成，使用圖表以圖形方式描述數(shù)據(jù)庫(kù)中的元素并簡(jiǎn)化對(duì)基礎(chǔ)模型的理解。通過(guò)關(guān)系建模，可以確定數(shù)據(jù)類型，并且數(shù)據(jù)類型很少隨時(shí)間變化。實(shí)體包括屬性；例如，員工實(shí)體的屬性可以包括姓、名、受雇年限等。關(guān)系被可視化地映射，為將數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)傳達(dá)給數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)中的各個(gè)參與者提供了現(xiàn)成的手段。隨著時(shí)間的流逝，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構(gòu)師都廣泛使用包括Idera的ER/Studio、ErwinDataModeler和SAPPowerDesigner在內(nèi)的建模工具。

參考譯文5.面向?qū)ο竽Ｐ碗S著1990年代面向?qū)ο缶幊痰陌l(fā)展，面向?qū)ο蟮慕Ｗ鳛樵O(shè)計(jì)系統(tǒng)的另一種方式受到了廣泛的關(guān)注。面向?qū)ο蟮姆椒m然與實(shí)體關(guān)系方法有些相似，但區(qū)別在于它們專注于現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體的對(duì)象抽象。對(duì)象按類層次結(jié)構(gòu)分組，此類類層次結(jié)構(gòu)中的對(duì)象可以從父類繼承屬性和方法。由于具有這種繼承特性，在確保數(shù)據(jù)完整性和支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系方面，面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型相對(duì)于實(shí)體關(guān)系建模具有一些優(yōu)勢(shì)。在1990年代還出現(xiàn)了專門針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求的數(shù)據(jù)模型。值得注意的示例是雪花模式和星型維度模型。6.圖形數(shù)據(jù)模型層次圖和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建模的一個(gè)分支是屬性圖模型，它與圖數(shù)據(jù)庫(kù)一起已越來(lái)越多地用于描述數(shù)據(jù)集內(nèi)的復(fù)雜關(guān)系，尤其是在社交媒體、推薦器和欺詐檢測(cè)應(yīng)用程序中。設(shè)計(jì)人員使用圖數(shù)據(jù)模型將其系統(tǒng)描述為節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的連接圖，這與他們對(duì)實(shí)體關(guān)系或?qū)ο髷?shù)據(jù)建模所做的工作很相似。圖形數(shù)據(jù)模型可用于文本分析，創(chuàng)建可揭示文檔內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間關(guān)系的模型。參考譯文更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA數(shù)據(jù)收集1.如何收集數(shù)據(jù)1.1確定要收集的信息你需要做的第一件事是選擇要收集的詳細(xì)信息。你需要確定信息將涉及哪些主題、希望從誰(shuí)那里收集信息以及需要多少數(shù)據(jù)。你的目標(biāo)——希望使用數(shù)據(jù)完成的目標(biāo)——將決定這些問(wèn)題的答案。例如，你可能決定收集在你的網(wǎng)站上哪種類型的文章最受18至34歲訪問(wèn)者歡迎的數(shù)據(jù)。你還可以收集上個(gè)月內(nèi)從你的公司購(gòu)買了產(chǎn)品的訪問(wèn)者平均年齡的信息。1.2設(shè)置數(shù)據(jù)收集時(shí)間表接下來(lái)，你可以開(kāi)始制定如何收集數(shù)據(jù)的計(jì)劃。在計(jì)劃過(guò)程的早期階段，你應(yīng)該為數(shù)據(jù)收集建立時(shí)間表。你可能需要連續(xù)收集某些類型的數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)涉及交易數(shù)據(jù)和網(wǎng)站訪問(wèn)者數(shù)據(jù)時(shí)，可能希望建立一種長(zhǎng)期跟蹤該數(shù)據(jù)的方法。但是，如果你要跟蹤特定商業(yè)活動(dòng)的數(shù)據(jù)，則會(huì)在定義的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行跟蹤。在這些情況下，你應(yīng)制定數(shù)據(jù)收集開(kāi)始和結(jié)束的時(shí)間表。參考譯文1.3確定你的數(shù)據(jù)收集方法在此步驟中，你將選擇構(gòu)成數(shù)據(jù)收集策略核心的數(shù)據(jù)收集方法。要選擇正確的收集方式，需要考慮要收集的信息類型、獲取信息的時(shí)間范圍以及確定其他方面。1.4收集數(shù)據(jù)最終確定計(jì)劃后，你可以實(shí)施數(shù)據(jù)收集策略并開(kāi)始收集數(shù)據(jù)。你可以在DMP（數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）中存儲(chǔ)和組織數(shù)據(jù)。確保遵守你的計(jì)劃并定期檢查其進(jìn)度。創(chuàng)建一個(gè)計(jì)劃，確定檢查數(shù)據(jù)收集進(jìn)展情況的時(shí)間，尤其是連續(xù)收集數(shù)據(jù)時(shí)，這可能會(huì)很有用。隨著條件的變化和獲得的新信息，你可能希望對(duì)計(jì)劃進(jìn)行更新。2.數(shù)據(jù)收集方式因此，你如何收集實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的數(shù)據(jù)？有多種收集原始定量數(shù)據(jù)的方法。有些涉及直接向客戶詢問(wèn)信息，有些涉及監(jiān)管你與客戶的互動(dòng)，而其他涉及觀察客戶的行為。合適的方法取決于你的目標(biāo)和收集的數(shù)據(jù)類型。以下是當(dāng)今使用的一些最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)收集類型。參考譯文參考譯文2.1調(diào)查調(diào)查是你可以直接請(qǐng)求客戶提供信息的一種方式?？梢允褂盟鼈儊?lái)收集定量或定性數(shù)據(jù)，或兩者兼而有之。一項(xiàng)調(diào)查由受訪者僅用一個(gè)或兩個(gè)詞回答的查詢列表組成，通常會(huì)為參與者提供可供選擇的答案列表。你可以在線、通過(guò)電子郵件、通過(guò)電話或親臨現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行調(diào)查。一種最簡(jiǎn)單的方法是在你的網(wǎng)站或第三方托管的網(wǎng)站上創(chuàng)建在線調(diào)查。然后，你可以在社交媒體上、通過(guò)電子郵件和網(wǎng)站上的彈出窗口共享該調(diào)查的鏈接。2.2在線跟蹤你公司的網(wǎng)站以及你的應(yīng)用程序（如果你有的話）都是收集客戶數(shù)據(jù)的絕佳工具。有人訪問(wèn)你的網(wǎng)站時(shí)，他們會(huì)創(chuàng)建多達(dá)40個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。訪問(wèn)此數(shù)據(jù)，你可以查看有多少人訪問(wèn)過(guò)你的網(wǎng)站、他們?cè)诰W(wǎng)站上停留了多長(zhǎng)時(shí)間、點(diǎn)擊了什么等等。你的網(wǎng)站托管提供商可能會(huì)收集此類信息，并且你也可以使用分析軟件。你還可以放置和讀取Cookie來(lái)幫助跟蹤用戶行為。Lotame可以幫助你完成此在線數(shù)據(jù)收集過(guò)程。2.3交易數(shù)據(jù)跟蹤無(wú)論你是在實(shí)體店、在線商店還是同時(shí)在線和在線銷售商品，交易數(shù)據(jù)都可以為你提供有關(guān)客戶和業(yè)務(wù)的寶貴見(jiàn)解。你可以將交易記錄存儲(chǔ)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中。這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自你的網(wǎng)上商店、與你簽約進(jìn)行電子商務(wù)的第三方或你的店內(nèi)銷售點(diǎn)系統(tǒng)。這些信息可以為你提供有關(guān)銷售多少產(chǎn)品、最受歡迎的產(chǎn)品類型、人們通常從你那里購(gòu)買的頻率以及更多的見(jiàn)解。2.4在線營(yíng)銷分析你還可以通過(guò)市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)收集有價(jià)值的數(shù)據(jù)，無(wú)論是在搜索、網(wǎng)頁(yè)、電子郵件還是其他任何地方運(yùn)行它們。你甚至可以從你運(yùn)行的離線營(yíng)銷活動(dòng)中導(dǎo)入信息。你用來(lái)放置廣告的軟件可能會(huì)為你提供有關(guān)誰(shuí)點(diǎn)擊了你的廣告、他們什么時(shí)間點(diǎn)擊的、他們使用什么設(shè)備等數(shù)據(jù)。LotameInsights還可以幫助你收集營(yíng)銷活動(dòng)的數(shù)據(jù)。例如，如果想通過(guò)詢問(wèn)客戶了解你的品牌的方式來(lái)跟蹤離線廣告的效果，則可以將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入DMP。

參考譯文2.5社交媒體監(jiān)控社交媒體是另一個(gè)極好的客戶數(shù)據(jù)來(lái)源。你可以瀏覽你的關(guān)注者列表，以了解誰(shuí)關(guān)注你以及他們的共同特征，以加深你對(duì)目標(biāo)受眾的了解。還可以通過(guò)定期搜索品牌名稱、設(shè)置提醒或使用第三方社交媒體監(jiān)控軟件來(lái)監(jiān)控社交媒體上對(duì)你品牌的提及。許多社交媒體網(wǎng)站還為你提供有關(guān)帖子效果的分析。第三方工具也許能夠?yàn)槟闾峁└钊氲囊?jiàn)解。2.6收集訂閱和注冊(cè)數(shù)據(jù)給客戶一些東西，讓他們提供自身的信息，可以幫助你收集有價(jià)值的客戶數(shù)據(jù)。你可以要求那些要注冊(cè)電子郵件列表、獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃或其他類似計(jì)劃的客戶或網(wǎng)站訪問(wèn)者提供一些基本信息。這種方法的一個(gè)好處是，你獲得的潛在客戶很可能會(huì)轉(zhuǎn)化，因?yàn)樗麄円呀?jīng)積極展示了對(duì)你品牌的興趣。創(chuàng)建用于收集此信息的表格時(shí)，必須在所需的數(shù)據(jù)量之間找到適當(dāng)?shù)钠胶狻Ｋ魅∵^(guò)多可能會(huì)阻止人們參與，而索取不足意味著你的數(shù)據(jù)將無(wú)法發(fā)揮應(yīng)有的作用。參考譯文2.7店內(nèi)流量監(jiān)控如果你有實(shí)體商店，還可以通過(guò)監(jiān)視那里的人流來(lái)收集見(jiàn)解。最簡(jiǎn)單的方法是在門上設(shè)一個(gè)人流量計(jì)數(shù)器，以幫助你跟蹤一天中有多少人進(jìn)入你的商店。此數(shù)據(jù)將顯示你最忙的日子和時(shí)間。它還可以幫助你了解在特定時(shí)間吸引顧客到你商店的原因。你還可以安裝帶有運(yùn)動(dòng)傳感器的安全系統(tǒng)，以幫助你跟蹤整個(gè)商店中客戶的移動(dòng)方式。該傳感器可以為你提供商店里哪個(gè)部門最受歡迎的數(shù)據(jù)。參考譯文更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA云儲(chǔ)存1.什么是云存儲(chǔ)？云存儲(chǔ)允許你可以將數(shù)據(jù)和文件在異地保存，你可以通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)或?qū)Ｓ玫乃接芯W(wǎng)絡(luò)連接進(jìn)行訪問(wèn)。第三方云提供商負(fù)責(zé)把存儲(chǔ)在異地的數(shù)據(jù)傳輸給你。提供者負(fù)責(zé)托管、保護(hù)、管理和維護(hù)服務(wù)器及相關(guān)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，并確保你可以隨時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)。云存儲(chǔ)提供了一種經(jīng)濟(jì)高效、可擴(kuò)展的替代方案，可以將文件存儲(chǔ)在本地硬盤驅(qū)動(dòng)器或者存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)上。計(jì)算機(jī)硬盤驅(qū)動(dòng)器只能存儲(chǔ)有限數(shù)量的數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶的存儲(chǔ)空間用完時(shí)，他們需要將文件傳輸?shù)酵獠看鎯?chǔ)設(shè)備。傳統(tǒng)上，組織會(huì)建立和維護(hù)存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）來(lái)存檔數(shù)據(jù)和文件。SAN的維護(hù)成本很高，因?yàn)殡S著存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，公司必須增加服務(wù)器和基礎(chǔ)架構(gòu)的投資來(lái)適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的需求。云存儲(chǔ)服務(wù)提供了彈性，這意味著你可以在數(shù)據(jù)量增加時(shí)擴(kuò)展容量，或者在必要時(shí)降低容量。通過(guò)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中，你的組織可以通過(guò)為存儲(chǔ)技術(shù)和容量即服務(wù)付費(fèi)來(lái)節(jié)省資金，而不是投資建設(shè)和維護(hù)內(nèi)部存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。你只需為使用的容量付費(fèi)。盡管隨著時(shí)間的流逝，成本可能會(huì)增加，以容納更大的數(shù)據(jù)量，但不必為預(yù)計(jì)增加的數(shù)據(jù)量超前投資。參考譯文2.云存儲(chǔ)如何運(yùn)作？像本地存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)一樣，云存儲(chǔ)使用服務(wù)器來(lái)保存數(shù)據(jù)。但是，數(shù)據(jù)將發(fā)送到異地服務(wù)器。你使用的大多數(shù)服務(wù)器是托管在物理服務(wù)器上的虛擬機(jī)。隨著存儲(chǔ)需求的增加，提供商將創(chuàng)建新的虛擬服務(wù)器來(lái)滿足需求。通常，你可以使用網(wǎng)絡(luò)門戶、網(wǎng)站或移動(dòng)應(yīng)用程序通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或?qū)Ｓ盟接芯W(wǎng)連接到存儲(chǔ)云。你所連接的服務(wù)器會(huì)將你的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到位于一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器池中，具體取決于云提供商的運(yùn)營(yíng)規(guī)模。作為服務(wù)的一部分，提供商通常將相同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上以實(shí)現(xiàn)冗余。這樣，如果進(jìn)行維護(hù)或發(fā)生故障而關(guān)閉服務(wù)器時(shí)，你仍然可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)。云存儲(chǔ)可在私有云、公共云和混合云中使用。?公共云存儲(chǔ)：在這種模式下，你可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接到由云提供商維護(hù)并由其他公司使用的存儲(chǔ)云。提供商通常提供幾乎可以從任何設(shè)備（包括智能手機(jī)和臺(tái)式機(jī)）訪問(wèn)的服務(wù)，并讓你根據(jù)需要進(jìn)行擴(kuò)展和縮小。?私有云存儲(chǔ)：私有云存儲(chǔ)設(shè)置通常復(fù)制云模型，但它們駐留在你的網(wǎng)絡(luò)中，這樣就可以利用物理服務(wù)器創(chuàng)建虛擬服務(wù)器實(shí)例以增加容量。你可以選擇完全控制本地私有云，也可以聘用云存儲(chǔ)提供商來(lái)構(gòu)建可以通過(guò)私有連接訪問(wèn)的專用私有云。由于處理和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)具有私有性，因此更喜歡私有云存儲(chǔ)的組織可能包括銀行或零售公司。參考譯文參考譯文?混合云存儲(chǔ)：此模型結(jié)合了私有云和公共云的元素，使組織可以選擇將哪些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪個(gè)云中。例如，對(duì)歸檔和復(fù)制有嚴(yán)格控制要求的數(shù)據(jù)通常更適合私有云環(huán)境，而敏感度較低的數(shù)據(jù)（例如不包含商業(yè)機(jī)密的電子郵件）可以存儲(chǔ)在公共云中。一些組織使用混合云，用公共云存儲(chǔ)來(lái)補(bǔ)充其內(nèi)部存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。3.云存儲(chǔ)的利弊與任何其他基于云的技術(shù)一樣，云存儲(chǔ)具有一些明顯的優(yōu)勢(shì)。但這也給公司帶來(lái)了一些擔(dān)憂，主要是在安全性和管理控制方面。云存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)包括：?異地管理：你的云提供商負(fù)責(zé)維護(hù)和保護(hù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。這使你的員工擺脫了與存儲(chǔ)相關(guān)的任務(wù)，例如采購(gòu)、安裝、管理和維護(hù)。因此，你的員工可以專注于其他優(yōu)先事項(xiàng)。?快速實(shí)施：使用云服務(wù)可加快設(shè)置和添加存儲(chǔ)功能的過(guò)程。借助云存儲(chǔ)，你可以根據(jù)所涉及的容量在幾小時(shí)或幾天內(nèi)配置服務(wù)并開(kāi)始使用它。?經(jīng)濟(jì)高效：如上所述，你需要為使用的容量付費(fèi)。這使你的組織可以將云存儲(chǔ)成本視為持續(xù)的運(yùn)營(yíng)支出，而不是將資本支出與相關(guān)的前期投資和稅費(fèi)相關(guān)聯(lián)。?可擴(kuò)展性：增長(zhǎng)限制是本地存儲(chǔ)的最嚴(yán)重限制之一。借助云存儲(chǔ)，你可以根據(jù)需要進(jìn)行擴(kuò)展。容量實(shí)際上是無(wú)限的。?業(yè)務(wù)連續(xù)性：遇到自然災(zāi)害或因?yàn)楣舳荒茉L問(wèn)你的場(chǎng)所時(shí)，存儲(chǔ)在異地的數(shù)據(jù)可支持業(yè)務(wù)連續(xù)性。云存儲(chǔ)的缺點(diǎn)包括：?安全性：安全問(wèn)題在基于云的服務(wù)中很常見(jiàn)。云存儲(chǔ)提供商嘗試使用最新的技術(shù)和實(shí)踐來(lái)保護(hù)其基礎(chǔ)架構(gòu)，但是偶爾會(huì)發(fā)生違規(guī)行為，給用戶帶來(lái)不便。?管理控制：能夠查看、訪問(wèn)和隨意移動(dòng)數(shù)據(jù)是云資源的另一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題。將維護(hù)和管理工作轉(zhuǎn)移給第三方可以帶來(lái)好處，但同時(shí)也可能限制你對(duì)數(shù)據(jù)的控制。?延遲：由于流量擁塞，尤其是在使用共享的公共互聯(lián)網(wǎng)連接時(shí)，往返云的數(shù)據(jù)傳輸可能會(huì)發(fā)生延遲。但是，公司可以通過(guò)增加連接帶寬來(lái)最大程度地減少延遲。?合規(guī)性：某些行業(yè)（例如醫(yī)療保健和金融業(yè)）必須遵守嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私和檔案法規(guī)，這可能會(huì)阻止公司將云存儲(chǔ)用于某些類型的文件（例如醫(yī)療和投資記錄）。如果可以，請(qǐng)選擇支持符合你業(yè)務(wù)的各種行業(yè)法規(guī)的云存儲(chǔ)提供商。參考譯文4.安全性云存儲(chǔ)安全是一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題，當(dāng)你的組織處理諸如信用卡信息和病歷之類的敏感數(shù)據(jù)時(shí)尤其重要。你需要使用最新的方法來(lái)確保數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。你需要分層的安全解決方案，其中包括端點(diǎn)保護(hù)、內(nèi)容和電子郵件過(guò)濾以及威脅分析和定期更新和打補(bǔ)丁。你需要定義明確的訪問(wèn)和身份驗(yàn)證策略。大多數(shù)云存儲(chǔ)提供商都提供基準(zhǔn)安全措施，包括訪問(wèn)控制、用戶身份驗(yàn)證和數(shù)據(jù)加密。當(dāng)所涉及的數(shù)據(jù)涉及機(jī)密業(yè)務(wù)檔案、人員記錄和知識(shí)產(chǎn)權(quán)時(shí)，確保采取適當(dāng)措施尤其重要。符合法規(guī)要求的數(shù)據(jù)可能需要進(jìn)一步的保護(hù)，因此你需要核實(shí)所選的提供商是否符合所有適用法規(guī)。每當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，它都容易受到安全風(fēng)險(xiǎn)的影響。你的責(zé)任是確保前往存儲(chǔ)云的數(shù)據(jù)是安全的。公司可以通過(guò)加密動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)并使用專用的私有連接（而不是公共互聯(lián)網(wǎng)）與云存儲(chǔ)提供商進(jìn)行連接，從而將風(fēng)險(xiǎn)降到最低。參考譯文參考譯文5.備份數(shù)據(jù)備份與安全同等重要。企業(yè)需要備份其數(shù)據(jù)，以便他們可以訪問(wèn)文件和應(yīng)用程序的副本，并防止由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、自然災(zāi)害或人為錯(cuò)誤而導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的情況下業(yè)務(wù)中斷。從早期的基于云的解決方案開(kāi)始，基于云的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)服務(wù)就很受歡迎。就像云存儲(chǔ)本身一樣，你可以通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)或?qū)Ｓ眠B接訪問(wèn)該服務(wù)。云備份和恢復(fù)服務(wù)使組織免于定期復(fù)制關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以使其隨時(shí)可用的任務(wù)，以防因自然災(zāi)害、網(wǎng)絡(luò)攻擊或意外用戶錯(cuò)誤而導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。云備份為企業(yè)提供與存儲(chǔ)相同的優(yōu)勢(shì)——經(jīng)濟(jì)高效、可擴(kuò)展性和易于訪問(wèn)。云備份最吸引人的特點(diǎn)之一就是自動(dòng)化。由于某些用戶總是拖延或忘記這樣做，因此要求用戶不斷備份自己的數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。這造成了數(shù)據(jù)丟失的不可避免。使用自動(dòng)備份，你可以決定備份數(shù)據(jù)的頻率，是每天、每小時(shí)或每當(dāng)將新數(shù)據(jù)引入網(wǎng)絡(luò)時(shí)備份。在云中異地備份數(shù)據(jù)具有一個(gè)額外的優(yōu)勢(shì)：距離。受自然災(zāi)害、攻擊或其他災(zāi)難襲擊的建筑物可能會(huì)丟失其內(nèi)部備份系統(tǒng)，從而無(wú)法恢復(fù)丟失的數(shù)據(jù)。異地備份為此類事件提供了保障。更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsNewWordsPhrasesPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)是結(jié)構(gòu)化信息或數(shù)據(jù)的有組織的集合，它通常以電子方式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)庫(kù)通常由數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）管理。數(shù)據(jù)和DBMS以及與之關(guān)聯(lián)的應(yīng)用程序一起被稱為數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，經(jīng)常簡(jiǎn)稱為數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)前，最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常以行和列建模，以有效處理和查詢數(shù)據(jù)。然后可以輕松地訪問(wèn)、管理、修改、更新、控制和組織數(shù)據(jù)。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)使用結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）來(lái)編寫(xiě)和查詢數(shù)據(jù)。1.什么是結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）？SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言）是一種專用的編程語(yǔ)言，已標(biāo)準(zhǔn)化，可用于管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行各種操作。SQL有多種用途，包括修改數(shù)據(jù)庫(kù)表和索引結(jié)構(gòu)。添加、更新和刪除數(shù)據(jù)行；從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索各種信息子集，以用于事務(wù)處理和分析應(yīng)用程序。有一些專門的查詢和操作，它們以命令的形式進(jìn)行操作，通常稱為SQL語(yǔ)句，例如選擇、添加、插入、更新、刪除、創(chuàng)建、更改和截?cái)?。SQL還是一種特定區(qū)域的語(yǔ)言，用于對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS）中保存的數(shù)據(jù)進(jìn)行編程和設(shè)計(jì)。它在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)特別有用，其中數(shù)據(jù)的不同實(shí)體/變量之間存在關(guān)系。參考譯文SQL來(lái)自基于關(guān)系代數(shù)和元組關(guān)系運(yùn)算，SQL由多種類型的語(yǔ)句組成，通常稱為數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言（DQL）、數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（DDL）、數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言（DCL）和數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言（DML）。SQL的范圍包括數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)操作（插入、更新和刪除）、數(shù)據(jù)定義（模式創(chuàng)建和修改）以及數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制。SQL也被描述為一種聲明性語(yǔ)言（4GL），因?yàn)樗€包含過(guò)程元素。2.數(shù)據(jù)庫(kù)類型有許多不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于特定組織哪種數(shù)據(jù)庫(kù)最好，這取決于組織打算如何使用數(shù)據(jù)。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在上世紀(jì)八十年代占主導(dǎo)地位。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的項(xiàng)目被組織為一組具有列和行的表。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)提供了訪問(wèn)結(jié)構(gòu)化信息最有效和最靈活的方法。?面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)。像面向?qū)ο蟮木幊桃粯?，面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)中的信息以對(duì)象的形式表示。?分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)由位于不同站點(diǎn)中的兩個(gè)或多個(gè)文件組成。該數(shù)據(jù)庫(kù)可以存儲(chǔ)在位于相同物理位置的多臺(tái)計(jì)算機(jī)上，也可以分散存儲(chǔ)在不同的網(wǎng)絡(luò)上。參考譯文參考譯文?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)庫(kù)，是專門為快速查詢和分析而設(shè)計(jì)的一種數(shù)據(jù)庫(kù)。?NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL或非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)允許存儲(chǔ)和處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相反，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)定義了插入數(shù)據(jù)庫(kù)的所有數(shù)據(jù)的必須組成方式）。隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序越來(lái)越普遍和復(fù)雜，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越流行。?圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。圖形數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。?OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)。OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)是一種快速的分析數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)用于由多個(gè)用戶執(zhí)行的大量事務(wù)。這些只是當(dāng)今使用的幾十種數(shù)據(jù)庫(kù)中的幾種。一些不太常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)則針對(duì)非常具體的科學(xué)、財(cái)務(wù)或其他功能進(jìn)行了定制。除了不同的數(shù)據(jù)庫(kù)類型之外，技術(shù)開(kāi)發(fā)方法的變化以及諸如云和自動(dòng)化之類的顯著進(jìn)步正在推動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)朝著全新的方向發(fā)展。一些最新的數(shù)據(jù)庫(kù)包括:?開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是指其源代碼為開(kāi)源的系統(tǒng)，這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)可以是SQL也可以是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。?云數(shù)據(jù)庫(kù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)是結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合。它駐留于私有、公共或混合云計(jì)算平臺(tái)上。云數(shù)據(jù)庫(kù)模型有兩種類型：傳統(tǒng)模型和數(shù)據(jù)庫(kù)即服務(wù)（DBaaS）模型。使用DBaaS，管理任務(wù)和維護(hù)由服務(wù)提供商執(zhí)行。?多模型數(shù)據(jù)庫(kù)。多模型數(shù)據(jù)庫(kù)將不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)模型組合到單個(gè)集成的后端中。這意味著它們可以容納各種數(shù)據(jù)類型。?文檔/JSON數(shù)據(jù)庫(kù)。專為存儲(chǔ)、檢索和管理面向文檔的信息而設(shè)計(jì)，文檔數(shù)據(jù)庫(kù)是一種以JSON格式而不是行和列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的現(xiàn)代方法。?自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)庫(kù)。自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)庫(kù)（也稱為自治數(shù)據(jù)庫(kù)）是最新、最有突破性的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，它基于云，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)整、安全性、備份、更新和其他傳統(tǒng)上由數(shù)據(jù)庫(kù)管理員執(zhí)行的日常管理任務(wù)。

參考譯文3.什么是數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)？DBMS軟件的主要功能是充當(dāng)最終用戶和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的接口，同時(shí)管理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)引擎和數(shù)據(jù)庫(kù)模式，以幫助組織和管理數(shù)據(jù)。盡管DBMS的功能差異很大，但DBMS的通用功能應(yīng)包括：描述元數(shù)據(jù)的用戶可訪問(wèn)目錄、DBMS庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)抽象和獨(dú)立性、數(shù)據(jù)安全性、活動(dòng)的日志記錄和審計(jì)、支持并發(fā)和事務(wù)、支持訪問(wèn)授權(quán)、支持遠(yuǎn)程訪問(wèn)，數(shù)據(jù)損壞時(shí)支持DBMS恢復(fù)數(shù)據(jù)以及強(qiáng)制執(zhí)行約束以確保數(shù)據(jù)遵循某些規(guī)則。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)通過(guò)使用系統(tǒng)命令來(lái)運(yùn)行，首先從DBMS中的數(shù)據(jù)庫(kù)管理員那里接收指令，然后相應(yīng)地指令系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索數(shù)據(jù)、修改數(shù)據(jù)或加載現(xiàn)有數(shù)據(jù)。流行的DBMS示例包括基于云的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（IMDBMS）、列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（CDBMS）和DBMS中的NoSQL。參考譯文4.什么是MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)？MySQL是基于SQL的開(kāi)源關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。它曾經(jīng)是為網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序而設(shè)計(jì)和優(yōu)化的，可以在任何平臺(tái)上運(yùn)行。隨著互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了新的不同需求，MySQL成為網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)人員和基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序的首選平臺(tái)。由于MySQL是為處理數(shù)百萬(wàn)查詢和數(shù)千事務(wù)而設(shè)計(jì)的，因此它是需要管理多個(gè)轉(zhuǎn)賬的電子商務(wù)企業(yè)的流行選擇。按需靈活性是MySQL的主要功能。參考譯文5.數(shù)據(jù)庫(kù)挑戰(zhàn)當(dāng)今的大型企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)通常支持非常復(fù)雜的查詢，并且有望對(duì)這些查詢提供幾乎即時(shí)的響應(yīng)。結(jié)果，就不斷地要求數(shù)據(jù)庫(kù)管理員采用各種各樣的方法來(lái)幫助提高性能。他們面臨的一些常見(jiàn)挑戰(zhàn)包括：?吸收的數(shù)據(jù)量急劇增加。來(lái)自傳感器、連接的機(jī)器以及許多其他來(lái)源的數(shù)據(jù)激增，使數(shù)據(jù)庫(kù)管理員有效管理和組織公司的數(shù)據(jù)很困難。?確保數(shù)據(jù)安全。如今，數(shù)據(jù)泄露無(wú)處不在，黑客正變得越來(lái)越有創(chuàng)造力。確保數(shù)據(jù)安全并讓用戶輕松訪問(wèn)比以往任何時(shí)候都更為重要。?跟上需求。在當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的業(yè)務(wù)環(huán)境中，公司需要實(shí)時(shí)訪問(wèn)其數(shù)據(jù)以支持及時(shí)的決策并利用新的機(jī)會(huì)。?管理和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)架構(gòu)。數(shù)據(jù)庫(kù)管理員必須持續(xù)觀察數(shù)據(jù)庫(kù)、發(fā)現(xiàn)其中的問(wèn)題并執(zhí)行預(yù)防性維護(hù)，也要對(duì)應(yīng)用軟件升級(jí)和給程序打補(bǔ)丁。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)變得越來(lái)越復(fù)雜且數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，公司面臨聘請(qǐng)更多人才來(lái)監(jiān)管和調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)銷。?消除對(duì)擴(kuò)展性的限制。企業(yè)要生存就必須發(fā)展，其數(shù)據(jù)管理也必須隨之發(fā)展。但是，數(shù)據(jù)庫(kù)管理員很難預(yù)測(cè)公司將需要多少容量，尤其是對(duì)于本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)而言。解決所有這些挑戰(zhàn)可能很耗時(shí)，并且可能阻止數(shù)據(jù)庫(kù)管理員執(zhí)行更具戰(zhàn)略意義的任務(wù)。參考譯文更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)1.什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種系統(tǒng)，它將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)聚合到單一的、集中的、一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，以支持業(yè)務(wù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使組織能夠以標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)（數(shù)拍字節(jié)）運(yùn)行強(qiáng)大的分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)成為商業(yè)智能（BI）解決方案的一部分，已經(jīng)有三十多年的歷史了，但是近年來(lái)有了巨大的發(fā)展。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部署在本地——通常在大型主機(jī)上，其功能主要集中在從其他來(lái)源提取數(shù)據(jù)、清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以及在關(guān)系存儲(chǔ)中加載和維護(hù)數(shù)據(jù)。最近，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可能托管在專用設(shè)備上或云中，并且大多數(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都已經(jīng)添加了分析功能以及數(shù)據(jù)可視化和演示工具。2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的好處數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為以下各項(xiàng)提供了基礎(chǔ)：?更一致、更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將來(lái)自多個(gè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)匯集在一起，然后對(duì)其進(jìn)行清理、消除重復(fù)并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化以創(chuàng)建單一可信數(shù)據(jù)源。參考譯文?更快、無(wú)限的洞察力：不同的數(shù)據(jù)源限制了可用于支持任何給定決策的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)讓使用公司所有數(shù)據(jù)來(lái)支持每個(gè)決策變得更加容易。?尖端工具支持更明智的決策：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持大規(guī)模的商業(yè)智能功能，例如數(shù)據(jù)挖掘（發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中看不見(jiàn)的模式和關(guān)系）、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)——數(shù)據(jù)專業(yè)人員和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者可以使用的工具來(lái)獲得可靠的證據(jù)以做出更明智的決策，其范圍覆蓋從企業(yè)流程到財(cái)務(wù)管理和庫(kù)存管理的每個(gè)領(lǐng)域。?獲得并增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：結(jié)合以上所有優(yōu)勢(shì)，可以幫助組織更快地從數(shù)據(jù)中找到更多的機(jī)會(huì)，優(yōu)于來(lái)自分散存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。參考譯文參考譯文3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有三層結(jié)構(gòu)：?提取層使用稱為ETL（提取、轉(zhuǎn)換和加載）的過(guò)程或稱為ELT（提取、加載和轉(zhuǎn)換）的過(guò)程來(lái)收集、清理和規(guī)范化/轉(zhuǎn)換來(lái)自多個(gè)源的數(shù)據(jù)。?數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層通常是一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，但是具有支持分析處理的模式。?分析層（或客戶層）可以包括從標(biāo)準(zhǔn)查詢工具到分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)功能以及演示可視化工具的所有內(nèi)容。ETL和ELT是從原始來(lái)源提取數(shù)據(jù)并將其集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的方法。兩者之間的區(qū)別在于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的位置。ETL從各種數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，使用中間轉(zhuǎn)換引擎對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后將其加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中。因?yàn)镋TL在將數(shù)據(jù)寫(xiě)入倉(cāng)庫(kù)之前先進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，所以它是加載較小數(shù)據(jù)量和本地?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案的更好選擇。ELT從一個(gè)或多個(gè)遠(yuǎn)程源提取數(shù)據(jù)，然后將其加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，而無(wú)需進(jìn)行任何格式轉(zhuǎn)換。ELT流程中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換發(fā)生在目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中。因此，ELT可以更快地將數(shù)據(jù)移至倉(cāng)庫(kù)，從而使其成為較大數(shù)據(jù)量或基于云的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案的更好選擇。此外，由于ELT不會(huì)轉(zhuǎn)換傳輸中的數(shù)據(jù)，因此它是唯一適合加載數(shù)據(jù)湖的方法。4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市之間經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生混淆。雖然術(shù)語(yǔ)相似，但存在重要區(qū)別。4.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將來(lái)自多個(gè)源的數(shù)據(jù)收集到一個(gè)中央存儲(chǔ)庫(kù)中，該存儲(chǔ)庫(kù)使用為數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)的預(yù)定義模式進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化。數(shù)據(jù)湖基本上是沒(méi)有預(yù)定義模式的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。因此，與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，它支持更多類型的分析。數(shù)據(jù)湖通常建立在像ApacheHadoop這樣的大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上。4.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集，其中包含針對(duì)特定業(yè)務(wù)線或部門的數(shù)據(jù)。因?yàn)樗鼈儼^小的數(shù)據(jù)子集，所以數(shù)據(jù)集市使部門或業(yè)務(wù)線能夠比使用更廣泛的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集時(shí)更快地發(fā)現(xiàn)更側(cè)重的見(jiàn)解。

參考譯文4.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)建立數(shù)據(jù)庫(kù)主要是為了快速查詢和事務(wù)處理，而不是分析。數(shù)據(jù)庫(kù)通常用作特定應(yīng)用程序的重點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則存儲(chǔ)組織中任意數(shù)量（甚至所有）應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)。同樣重要的是：數(shù)據(jù)庫(kù)從單個(gè)（通常是當(dāng)前）時(shí)間點(diǎn)捕獲并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含預(yù)測(cè)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他高級(jí)分析所需的當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)。4.4云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是專門為在云中運(yùn)行而構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它作為托管服務(wù)提供給客戶。在過(guò)去的五到七年中，隨著越來(lái)越多的公司使用云服務(wù)并尋求減少其內(nèi)部數(shù)據(jù)中心的占用空間，基于云的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)變得越來(lái)越流行。使用云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，物理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)架構(gòu)由云公司管理，這意味著客戶不必在硬件或軟件上進(jìn)行前期投資，也不必管理或維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。參考譯文參考譯文5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件（本地/許可證）企業(yè)可以購(gòu)買數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)許可證，然后在自己的本地基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)上部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。盡管這通常比云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)貴，但對(duì)于希望對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更多控制或需要遵守嚴(yán)格的安全性或數(shù)據(jù)隱私標(biāo)準(zhǔn)或法規(guī)的政府實(shí)體、金融機(jī)構(gòu)或其他組織，這可能是一個(gè)更好的選擇。6.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)備數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)備是硬件和軟件（CPU、存儲(chǔ)、操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件）的預(yù)集成捆綁包，企業(yè)可以將其連接到其網(wǎng)絡(luò)并按原樣使用。就前期成本、部署速度、易擴(kuò)展性和管理控制而言，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)備介于云和本地實(shí)施之間。更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsNewWordsPhrasesPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA提取、轉(zhuǎn)換和加載1.什么是ETL？ETL是一個(gè)從不同源系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，然后轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)（例如應(yīng)用計(jì)算、連接等），最后將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的過(guò)程。ETL的完整形式是提取、轉(zhuǎn)換和加載。你會(huì)認(rèn)為創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就只是從多個(gè)來(lái)源提取數(shù)據(jù)并將其加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。這遠(yuǎn)非事實(shí)，它需要復(fù)雜的ETL過(guò)程。ETL流程需要包括開(kāi)發(fā)人員、分析師、測(cè)試人員、高層管理人員在內(nèi)的各種利益相關(guān)者的積極投入，這在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性。為了保持其作為決策者工具的價(jià)值，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)需要隨業(yè)務(wù)變化而變化。ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的經(jīng)常性活動(dòng)（每天、每周、每月），并且需要敏捷、自動(dòng)并且文檔完備。2.為什么需要ETL？在組織中采用ETL的原因很多：?它可以幫助公司分析其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以做出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)決策。?它可以回答事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法回答的復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題。參考譯文?它提供了一種將數(shù)據(jù)從各種來(lái)源移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的方法。?設(shè)計(jì)良好且文檔完備的ETL系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的成功至關(guān)重要。?它允許驗(yàn)證數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、聚合和計(jì)算規(guī)則。?ETL過(guò)程允許在源系統(tǒng)和目標(biāo)系統(tǒng)之間進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)比較。?ETL過(guò)程可能執(zhí)行復(fù)雜的轉(zhuǎn)換，并且需要額外的區(qū)域來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。?它有助于將數(shù)據(jù)遷移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中并將其轉(zhuǎn)換為各種格式和類型以保持系統(tǒng)的一致性。2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的ETL過(guò)程步驟1.提取在此步驟中，從源系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)到暫存區(qū)域中。（如果有的話）轉(zhuǎn)換在暫存區(qū)域中進(jìn)行，因此源系統(tǒng)的性能不會(huì)降低。此外，如果將損壞的數(shù)據(jù)直接從源復(fù)制到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，回滾將是一個(gè)挑戰(zhàn)。暫存區(qū)提供了在提取的數(shù)據(jù)移入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證的機(jī)會(huì)。參考譯文參考譯文數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要集成具有不同DBMS、硬件、操作系統(tǒng)和通信協(xié)議的系統(tǒng)。數(shù)據(jù)來(lái)源可能包括傳統(tǒng)應(yīng)用程序（例如大型機(jī)）、定制應(yīng)用程序、接觸點(diǎn)設(shè)備（例如ATM）、呼叫交換、文本文件、電子表格、ERP以及來(lái)自供應(yīng)商及合作伙伴等的數(shù)據(jù)。因此，在物理上提取和加載數(shù)據(jù)之前，需要一個(gè)邏輯數(shù)據(jù)映射。該數(shù)據(jù)圖描述了源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。共有三種數(shù)據(jù)提取方法：?全提取?部分提取——沒(méi)有更新通知?部分提取——有更新通知無(wú)論使用哪種方法，提取都不應(yīng)影響源系統(tǒng)的性能和響應(yīng)時(shí)間。這些源系統(tǒng)實(shí)時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫(kù)。任何放緩或鎖定都可能影響公司的最終盈利。在提取過(guò)程中會(huì)進(jìn)行一些驗(yàn)證：?使記錄與源數(shù)據(jù)一致。?確保沒(méi)有垃圾郵件/不需要的數(shù)據(jù)被加載。?檢查數(shù)據(jù)類型。?刪除所有類型的重復(fù)數(shù)據(jù)。?檢查所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)到位與否。步驟2.轉(zhuǎn)換從源服務(wù)器提取的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，不能以其原始形式使用。因此，需要對(duì)其進(jìn)行清理、映射和轉(zhuǎn)換。實(shí)際上，這是ETL流程的關(guān)鍵步驟，它增加了數(shù)據(jù)的價(jià)值，而且改變數(shù)據(jù)可以生成具有洞察力的商務(wù)智能報(bào)告。在此步驟中，你對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些處理。不需要任何轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)稱為直接移動(dòng)。在轉(zhuǎn)換步驟中，你可以對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行定制的操作。例如，如果用戶想要銷售總額的收入，而該收入不在數(shù)據(jù)庫(kù)中?；蛘?，如果表中的名字和姓氏在不同的列中?？梢栽诩虞d之前將它們關(guān)聯(lián)起來(lái)。以下是數(shù)據(jù)完整性問(wèn)題：?同一個(gè)人，名字Jon、John拼寫(xiě)不同。?有多種表示公司名稱的方法，例如Google、GoogleInc.。?有不同的名稱，例如Cleaveland、Cleveland。?可能會(huì)有不同的應(yīng)用程序?yàn)橥晃豢蛻羯刹煌膸ぬ?hào)的情況。?所需文件中的某些數(shù)據(jù)是空的。參考譯文驗(yàn)證在此階段完成：?過(guò)濾——僅選擇某些列來(lái)加載。?使用規(guī)則和查找表進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。?字符集轉(zhuǎn)換和編碼處理。?度量單位的轉(zhuǎn)換，例如日期時(shí)間轉(zhuǎn)換、貨幣轉(zhuǎn)換、數(shù)字轉(zhuǎn)換等。?數(shù)據(jù)閾值驗(yàn)證檢查。例如，年齡不能超過(guò)兩位數(shù)。?從暫存區(qū)域到中間表的數(shù)據(jù)流驗(yàn)證。?必填字段不應(yīng)留為空白。?清理（例如，將NULL映射為0或?qū)ⅰ癎enderMale”映射為“M”，將“GenderMale”映射為“F”等）?將一列拆分為多列以及將多個(gè)列合并為一列。?轉(zhuǎn)置行和列?使用查找合并數(shù)據(jù)?使用任何復(fù)雜的數(shù)據(jù)驗(yàn)證（例如，如果一行中的前兩列為空，那么自動(dòng)拒絕對(duì)該行進(jìn)行處理）參考譯文步驟3.加載將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是ETL過(guò)程的最后一步。在典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，需要在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)加載大量數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)優(yōu)化加載過(guò)程。如果發(fā)生加載故障，應(yīng)將恢復(fù)機(jī)制配置為從故障點(diǎn)重新啟動(dòng)而不會(huì)丟失數(shù)據(jù)完整性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理員需要根據(jù)當(dāng)前服務(wù)器的性能來(lái)監(jiān)管、恢復(fù)或取消加載。加載類型：?初始加載——填充所有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表。?增量加載——當(dāng)需要時(shí)定期進(jìn)行持續(xù)更改。?完全刷新——擦除一個(gè)或多個(gè)表的內(nèi)容并重新加載新數(shù)據(jù)。加載驗(yàn)證：?確保關(guān)鍵字段數(shù)據(jù)不丟失也不為空。?根據(jù)目標(biāo)表測(cè)試建模視圖。?檢查組合值和計(jì)算結(jié)果。?檢查維度表和歷史記錄表中的數(shù)據(jù)。?檢查BI報(bào)告中已加載的事實(shí)和維度表。參考譯文參考譯文4.ETL工具市場(chǎng)上有許多可用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。此處羅列了其中一些最著名的。4.1MarkLogicMarkLogic是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，可使用一系列企業(yè)功能使數(shù)據(jù)集成變得更加輕松快捷。它可以查詢不同類型的數(shù)據(jù)，例如文檔、關(guān)系和元數(shù)據(jù)。4.2甲骨文甲骨文是行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫(kù)。它為本地和云提供了廣泛的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。它通過(guò)提高運(yùn)營(yíng)效率來(lái)幫助優(yōu)化客戶體驗(yàn)。4.3亞馬遜RedShift亞馬遜Redshift是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。它是使用標(biāo)準(zhǔn)SQL和現(xiàn)有商務(wù)智能工具分析所有類型數(shù)據(jù)，是簡(jiǎn)單且經(jīng)濟(jì)高效的工具。它還允許對(duì)拍字節(jié)級(jí)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)運(yùn)行復(fù)雜的查詢。5.ETL過(guò)程的最佳實(shí)踐5.1永遠(yuǎn)不要嘗試清理所有數(shù)據(jù)每個(gè)組織都希望所有數(shù)據(jù)都是干凈的，但是大多數(shù)組織不原意支付等待的費(fèi)用或不想等待。清理全部數(shù)據(jù)將花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間，因此最好不要嘗試清理所有數(shù)據(jù)。5.2計(jì)劃清理內(nèi)容始終制定清理內(nèi)容計(jì)劃，因?yàn)闃?gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最大原因是提供更干凈、更可靠的數(shù)據(jù)。5.3確定清理數(shù)據(jù)的成本在清理所有臟數(shù)據(jù)之前，確定每個(gè)臟數(shù)據(jù)元素的清理成本非常重要。5.4將匯總數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到磁盤磁帶中為了降低存儲(chǔ)成本，請(qǐng)將摘要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到磁盤磁帶中。而且，需要在要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量及其詳細(xì)用法之間進(jìn)行權(quán)衡。在數(shù)據(jù)的粒度級(jí)別上進(jìn)行權(quán)衡以降低存儲(chǔ)成本。

參考譯文6.總結(jié)?ETL代表提取、轉(zhuǎn)換和加載。?ETL提供了一種將數(shù)據(jù)從各種來(lái)源移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的方法。?在提取步驟中，將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)提取到暫存區(qū)中。?在轉(zhuǎn)換步驟中，將從源中提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和轉(zhuǎn)換。?將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是ETL過(guò)程的最后一步。參考譯文更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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Phrases參考譯文NewWordsNewWordsNewWordsPhrasesAbbreviationsListeningtoTextA大數(shù)據(jù)分析工具及其主要功能隨著大數(shù)據(jù)量的增加和云計(jì)算的巨大增長(zhǎng)，尖端的大數(shù)據(jù)分析工具已成為實(shí)現(xiàn)有意