數據服務是做什麼的

㈠ 什麼是數據服務,與數據的區別是什麼 提問

數據，通常我們理解為源數據，在地理信息數據方面，一般為SHAPE文件、MDB資料庫、GDB資料庫、IMG/TIF影像等；數據服務對數據進行了封裝，是一個URL地址，通過傳入參數獲取結果，在地理信息數據方面，一般有WFS、WMS等。
兩者在應用上有很大的不同：
第一、源數據是完整的數據內容，數據服務以最小許可權為原則，是滿足最低要求的數據內容，在滿足利用需求的情況下，會盡可能提供最少數據。
第二、源數據能夠滿足豐富的數據應用需求，根據實際業務需求進行數據應用開發，而數據服務只能提供查詢、分析等一些簡單的功能。
第三、源數據可以進一步加工處理，產生新的數據，而數據服務則不可以。
第四、由於數據來源於其他部門，所以源數據存在時效性較差的問題，需要在有更新的時候重新向數據生產部門申請，而數據服務則可以保證數據的時效性
第五、如果購買的話，源數據價格會較高，而數據服務價格較便宜。
第六、對於數據提供部門來說，傾向於提供數據服務而不是源數據，對於數據使用方來說，可能更傾向於獲取源數據而不是數據服務。
在地理信息數據應用方面的建議：
1、 對於基礎數據（影像、地形、電子地圖等），建議使用數據服務，這些數據更新時間較長，而且數據挖掘價值不高。
2、 對於業務過程中產生的矢量數據，則建議使用源數據，同時要考慮數據更新機制了。
3、 如果地理信息數據只是用來作為底圖瀏覽、查詢和簡單的分析，則建議使用數據服務，如果需要進行深入挖掘分析，則建議使用源數據。
（如有幫助，請採納，謝謝）

㈡ 數據運營是做什麼的

1.數據規劃

數據規劃是指收集整理業務部門數據需求，搭建完整的數據指標體系。

這里有兩個重要概念：指標和維度!指標(index)，也有稱度量(measure)。指標用來衡量具體的運營效果，比如UV、DAU、銷售金額、轉化率等等。指標的選擇來源於具體的業務需求，從需求中歸納事件，從事件對應指標。維度是用來對指標進行細分的屬性，比如廣告來源、瀏覽器類型、訪問地區等等。選擇維度的原則是：記錄那些對指標可能產生影響的維度。

2.數據採集

數據採集是指採集業務數據，向業務部門提供數據報表或者數據看板。

巧婦難為無米之炊，數據採集的重要性不言而喻。目前有三種常見的數據採集方案，分別是埋點、可視化埋點和無埋點。相比於埋點方案，無埋點成本低、速度快，不會發生錯埋、漏埋情況。無埋點正在成為市場的新寵兒，越來越多的企業採用了GrowingIO的無埋點方案。在無埋點情景下，數據運營可以擺脫埋點需求的桎梏，將更多時間放在業務分析上。

3.數據分析

數據分析是指通過數據挖掘、數據模型等方式，深入分析業務數據;提供數據分析報告，定位問題，並且提出解決方案。

數據分析是數據運營的重點工作，數據規劃和數據採集都是為了數據分析服務的。我們的最終目的是通過數據分析的方法定位問題，提出解決方案，促進業務增長。

關於數據運營是做什麼的，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈢ 數據運營主要是做什麼的呢

‍‍數據運營，就是利用數據分析，得到隱藏在數據背後的業務規律，利用這些規則來給運營提供方向、方案、策略，並收集數據結果，進行不斷優化，從而提升運營的效率與效果。

6、撰寫報告

最後階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。‍‍

㈣ 大數據服務平台是什麼有什麼用

現今社會每來時每刻都在源產生數據，企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，我們身邊處處都有大數據。而大數據服務平台則是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的平台，然後通過在線的方式來提供數據資源、數據能力等來驅動業務發展的服務，國外如Amazon ，Oracle，IBM，Microsoft...國內如華為，商理事等公司都是該服務的踐行者。

㈤ 數據服務的概念是什麼

就是為你提供數據上傳下載瀏覽搜索等服務的統稱

㈥ 數據公司一般都是做什麼的

隨著大數據產業迎來了發展的黃金期，越來越多的互聯網公司轉型為大數據公司。為促進大數據公司的健康發展，解決發展中遇到的問題，從大數據公司的概念及業務內容等入手，剖析大數據公司因有著不同於傳統企業的復雜業務，在發展中不斷遇到新問題而更需要構建內部控制。基於大數據公司的業務特點及出現的問題，認為內部控制環境、風險控制和內控監督、信息與溝通等要素是公司內部控制的重點，應構建適於大數據公司特點的企業發展戰略、誠信的生態系統及文化理念、勝任大數據業務的人力資源戰略、實時風險防控和監督體系等內部控制策略。[1]
大數據的概念
《大數據的沖 擊》一書中將大數據通俗定義為「用現有的一般技術難以管理的大量數據的集合」，並廣義地定義為「大數據是一個綜合性概念，它包括因具備多、高速、多樣的特徵而難以進行管理的數據，對這些數據進行存儲、處理、分析的技術以及能夠通過分析這些數據獲得實用意義和觀點的人才和組織。因此，大數據這一概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。[1]
大數據公司的概念及業務范圍
大數據公司通常是指有獲取大數據能力的公司。已經具備獲取大數據能力的公司即數據型的大數據公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭以及華為、浪潮、中興等國內企業，這類大數據公司通常是與人們日常生活密切相關的，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化以及數據安全等領域。
大數據公司的業務范圍主要涉及：一是為電商企業提供個性化推薦引擎的大數據公司，包括推薦引擎、分析引擎和營銷引擎等，覆蓋大數據全產業鏈的實現路徑。二是大數據分析技術提供商，面向企業或者政府部門提供數據分析的結果。這類公司可以完整地實現大數據的採集、分析、處理，為各大企業提供高端信息技術。三是為傳統企業提供大數據技術平台搭建和大數據驅動的SaaS應用的大數據公司，整合高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，實現大數據存儲統一管理，能夠幫助企業精準預測和構建用戶特徵，搭建以用戶為中心的大數據運營體系。
可見，大數據公司有著不同於傳統企業的復雜業務，更需要構建內部控制。[1]

㈦ 數據服務是什麼

用數據來服務。數據服務是一種軟體服務，它封裝了企業相關的關鍵數據實體的操作。企業數據被存儲在多個系統中，要想與之交互需要多個介面或多種機制。此外，數據服務還要給不同渠道（分支機構、在線業務、呼叫中心）和機制（事件驅動、隨需應變、批處理）提供服務，這也給數據服務帶來了挑戰。對於數據消費者，要是沒有一個抽象層將之與這種復雜性相隔離，企業中數據源和數據消費者之間的集成將會以一種義大利面式的點對點集成而收場。

㈧ 數據運營主要做什麼

1.數據規劃

數據規劃是指收集整理業務部門數據需求，搭建完整的數據指標體系。

這里有兩個重要概念：指標和維度!指標(index)，也有稱度量(measure)。指標用來衡量具體的運營效果，比如UV、DAU、銷售金額、轉化率等等。指標的選擇來源於具體的業務需求，從需求中歸納事件，從事件對應指標。維度是用來對指標進行細分的屬性，比如廣告來源、瀏覽器類型、訪問地區等等。選擇維度的原則是：記錄那些對指標可能產生影響的維度。

2.數據採集

數據採集是指採集業務數據，向業務部門提供數據報表或者數據看板。

巧婦難為無米之炊，數據採集的重要性不言而喻。目前有三種常見的數據採集方案，分別是埋點、可視化埋點和無埋點。相比於埋點方案，無埋點成本低、速度快，不會發生錯埋、漏埋情況。無埋點正在成為市場的新寵兒，越來越多的企業採用了GrowingIO的無埋點方案。在無埋點情景下，數據運營可以擺脫埋點需求的桎梏，將更多時間放在業務分析上。

3.數據分析

數據分析是指通過數據挖掘、數據模型等方式，深入分析業務數據;提供數據分析報告，定位問題，並且提出解決方案。

數據分析是數據運營的重點工作，數據規劃和數據採集都是為了數據分析服務的。我們的最終目的是通過數據分析的方法定位問題，提出解決方案，促進業務增長。