大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于商业数据网站建设的问题，于是小编就整理了4个相关介绍商业数据网站建设的解答，让我们一起看看吧。
大数据网站有哪些？
奥威软件一家专门做大数据分析的企业。官网上有免费版大数据分析工具下载，也可以在线做数据分析。
珠海奥威软件科技有限公司，是国内最早从事大数据与商业智能（BI）系统自主研发的厂商之一。由多名在金蝶或用友公司服务多年、志同道合的股东于2006年3月成立，位于北京中关村软件园内，2008年9月将总部搬迁到美丽的滨海城市珠海，落户于珠海高新区的国家级软件产业基地——南方软件园。
分享两个大数据***类网站，这两个网站就像收藏夹，里面可以链接到多个其他大数据网站。
1、大数据导航：***://hao.199it***/
首页如下图，可以查找到生活、工作、学习等各个方面的大数据网站。
如果想找大数据分析的网站，点击“大数据分析的网站”，里面有众多网址供您选择，如果一个网站找不到你想要的信息，可以换一个试试。
2、虫部落快搜
可以看到左边的栏目里有微信指数、百度指数、微指数、阿里指数等常见的大数据外，还有一些食品药品、汽车指数等行业指数可以查询。
更多干货、技巧等，请关注“小白学习园地”~
国家级的大数据官方网站有一一中国大数据网：***.zgdsj.org.cn我国唯一的大数据信息门户网站，也是被批准在工信部备案合法使用“中国”字号的网站。网站由中国科协主管，中国科技新闻学会办，囊括了大数据、云计算、5G、区块链、物联网、人工智能等领域的数据整合信息。
在这个数据为王的时代，谁掌握了数据谁就掌握了市场主动权。很多公司都纷纷设立了数据分析部，通过数据分析来确定下一步的策略方针。目前比较好用的大数据分析网站如下：
1、数据分析精选
数据分析精选 : 数据分析师的网址、大数据分析、网站分析门户网站、数据科学家博客、数据达人微博、数据分析软件、Excel和PPT***、经典数据分析图书、行业数据的导航网站。
2、中国统计网
国内大数据分析首个门户,国内知名的数据分析门户网站，提供大数据行业新闻。统计百科知识、数据分析、商业智能(BI)、数据挖掘技术、Excel、SPSS、SAS、R[_a***_]、可视化等在线学习、交流平台。
3、数据熊猫〔数据分析学习交流社区〕
数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件（Excel、SPSS、SAS、Hadoop等）商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者……
4、36大数据
关注大数据和大数据应用。36大数据是一个专注大数据、大数据技术与应用、大数据学习的科技门户。讲述大数据在电商、移动互联网、医疗、app及金融银行的大数据应用案例。
不会写代码，不会编程，怎么样建自己的网站？
我就是做网站的[呲牙]，我15年前就开始玩bbs,那时流行论坛，强盛的天涯，猫扑等，也有人开始组装免费论坛，我就是那时入坑，开始不会代码，就用记事本写，我能48小时不出房门，迷上搞这个，唉，后来腰椎间盘都突出了，现在已经商业运作了，帮企业做网站，自己除了***，其他一律不搞，[爱慕]这个要多练，多动手，挫折是免不了
方案一：花钱找外包公司，妥妥的全给你搞定！
方案二：github+jejyll 或者github+hexo
方案三：购买阿里云或者腾讯云服务 预装服务器时都可以一键安装博客网站
方案五：找个会的朋友帮你搞定
1、找人帮忙做，最好能找认识的做，私人活，去找公司做的话太贵了，你给的钱至少要在给你做网站的这段时间内能养得起公司吧，不划算。另外得买个域名，一个服务器或虚拟空间。
2、去阿里云市场的建站市场直接买一个网站，买了后自己解析个域名到给的地址就行了，就些网站一般都是模板站，定制化没那么高，可能不能完全符合自己的需求，但是很方便，不用自己操太多心，直接登录后台去改改内容就行了。
无论哪种方法如果服务器在国内的话都需要去备案，如果只是临时挂点东西，可以用花生壳在家挂着也行。
1.阿里云买个服务器、域名
2.安装宝塔
3.利用宝塔一键部署功能
4.搞定！
可以建博客、企业***、论坛、行业门户、电子商务等任何网站，选择对应的CMS管理系统就行了。
按照这个步骤，不懂得搜下教程，就搞定了！其实网上也有视频教程，很简单！
很多知名网购平台上都可以购买相关服务，例如说：网页设计、服务器租用、后台管理等。
不一样的网站需要的网页风格、网站内容、好有相关论坛的板块建设都不一样，这些服务都可以通过网购平台进行购买。当然不一样的网站收取的费用也是不一样的，因为会涉及到内容。例如：***网站所需要的服务器占用空间会大一点、购物网站所需要的安全级别会高一点。
在建站初期，用户量还不是很大的情况下，可以自己进行管理，管理会有专门的后台，后台的操作也已经相当的人性化，既然你能想到做网站，这些后台也能很好的去操作。等到网站用户多了，体量大了就需要专门的人员进行管理，就是我们熟称的网络管理员。
做网站关键还是要有耐心，不要因为短期用户量不大就失去信心，尽可能多的在网页中加入人们感兴趣的话题可以很好的吸引客户，频繁的更新网站中的内容可以很好的留住客户，久而久之，用户就多了。
不会写代码，不会编程，怎么样建自己的网站？
drupal，wordpress，joomla都是基于PHP，不错的开源内容管理系统，无需写代码，直接网站开发，再申请一个域名，一个web服务器空间网站马上就可以上线了
楼上大神的建站办法绝对不适合你，作为一个5，6年的网络工作者，我都操作不好Linux系统，更何况完全不会代码的你。
正确的做法是购买主机类存储空间，上传网站模板，绑定域名跟ip，打开域名就能建立一个网站。
1.阿里云买个服务器、域名
2.安装宝塔
3.利用宝塔一键部署功能
4.搞定！
可以建博客、企业***、论坛、行业门户、电子商务等任何网站，选择对应的CMS管理系统就行了。
按照这个步骤，不懂得搜下教程，就搞定了！其实网上也有***教程，很简单！
很多知名网购平台上都可以购买相关服务，例如说：网页设计、服务器租用、后台管理等。
不一样的网站需要的网页风格、网站内容、好有相关论坛的板块建设都不一样，这些服务都可以通过网购平台进行购买。当然不一样的网站收取的费用也是不一样的，因为会涉及到内容。例如：***网站所需要的服务器占用空间会大一点、购物网站所需要的安全级别会高一点。
在建站初期，用户量还不是很大的情况下，可以自己进行管理，管理会有专门的后台，后台的操作也已经相当的人性化，既然你能想到做网站，这些后台也能很好的去操作。等到网站用户多了，体量大了就需要专门的人员进行管理，就是我们熟称的网络管理员。
做网站关键还是要有耐心，不要因为短期用户量不大就失去信心，尽可能多的在网页中加入人们感兴趣的话题可以很好的吸引客户，频繁的更新网站中的内容可以很好的留住客户，久而久之，用户就多了。
我就是做网站的[呲牙]，我15年前就开始玩bbs,那时流行论坛，强盛的天涯，猫扑等，也有人开始组装免费论坛，我就是那时入坑，开始不会代码，就用记事本写，我能48小时不出房门，迷上搞这个，唉，后来腰椎间盘都突出了，现在已经商业运作了，帮企业做网站，自己除了***，其他一律不搞，[爱慕]这个要多练，多动手，挫折是免不了
大数据时代，如何构建企业数据仓库？
现如今，很多企业都开始重视数据仓库的构建，其实构建数据仓库不是一个难事，难的地方在于如何构建企业级的数据仓库，这对于企业来说是一件十分困难又必须提上日程的事情。不过，不要灰心，虽然困难，但是我们也可以通过一些方法去构建企业数据仓库，在这篇文章中我们就给大家介绍一下构建数据仓库的步骤。 构建企业级的数据仓库第一步就是要确定主题，其实确定主题就是确定数据分析或前端展现的主题。主题要体现出某一方面的各分析角度和统计数值型数据之间的关系,确定主题时要综合考虑。这一点是非常重要的，大家一定要重视。 第二个步骤就是确定量度。当我们确定主题后，需要考虑分析的技术指标。一般来说，这些都是数据值型数据，其中有些度量值不可以汇总。有些是可以汇总起来，以便为分析者提供有用的信息。量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性指标的设计和计算。 第三个步骤就是确定事实数据粒度。当我们确定量度之后，需要考虑该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。如果我们按照“天”为单位来汇总数据的在ETL处理过程中，按天来汇总数据,些时数据仓库中量度的粒度就是“天”。如果不能确认将来的分析需求中是否要精确的秒，那么，我们要遵循”最小粒度原则”,在数据仓库中的事实表中保留每一秒的数据，对数据提前进行汇总，保障产生分析结果的效率。 第四个步骤就是确定维度，其实维度是分析的各个角度。基于不同的维度，可以看到各个量度汇总的情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。 第五个步骤就是创建事实表。在确定好事实数据和维度后，将考虑加载事实表。业务系统的的一笔笔生产，交易记录就是将要建立的事实表的原始数据。具体的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表。关联时有为空的数据时，需要使用外连接，连接后将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各度量数据，不应该存在描述***息。
目前最火热的数据仓库莫非clickhouse莫属了，其集群轻松支持亿级别数据。
其搭建可参考：亿级数据秒级查询数据仓库clickhouse安装，
其基本操作可参考：亿级数据秒查数据仓库clickhouse基本操作及其集群表。
当然这只是数据仓库的存储和查询，而且clickhouse非常擅长根据group by进行数据汇总，它是列式数据库。当然clickhouse只是整个企业数据仓库构建的最核心的一部分。一般数据仓库的全套系统会结合Hadoop大数据系列，Hadoop平台可以使用CDH来进行搭建，其免费版就已经满足大部分的大数据分析的需求了。可以使用flume来抽取数据写入到kafka，对于详情数据可以通过kafka直接写入到clickhouse，对于一些汇总数据可以结合spark集群来进行计算将最终结果汇总写入到clickhouse
clickhouse的操作是使用sql，大部分SQL基本都是通用的，因此操作上手很快。springboot+mybatis-plus 可以对clickhouse数据进行分析，具体的数据分析就是结合企业自身的业务需求了。最终展示一般使用表格或者echarts来展示企业分析数据。
首推上述方案
除此还有：es的方案，kudu+impala+druid方案
大数据时代，如何构建企业数据仓库？个人认为，目前数据仓库类型主要分为两种，一种是离线数据仓库，一种是实时数据仓库，这两种数据仓库的主要区别在于业务对于数据计算延迟的敏感度。离线数据仓库一般计算的数据是 T-1天，既今天只能看到昨天的计算数据，适合对数据产出时间不是那么敏感的业务，比如你现在看到的一些网站对你文章阅读量的统计信息。实时数仓在于对数据的实时性计算，业务同学可以实时监测到业务指标的变化，从而及时的做出相应决策来应对业务的调整。这两种数仓虽然从技术实现上有一定差异，但是整体模型构建上，却有很多的相似点。
离线数据仓库的设计，主要分为三层结构，ODS层(原始数据层),DWD层(公共明细层)和DWS(公共汇总层)，APP层(业务数据应用层)。一般ODS层的数据是直接来源于线上业务，没有经过任何的加工处理，所以你在进行模型构建的时候，第一步需要对ODS层的数据进行处理转换，加工出你所需要的数据。
开发同学在进行模型构建时，要尽可能保证自己开发出的数据模型的公用性，这样你开发出来的数据更好的具有统一性，保证计算逻辑的统一，其次别的同学也可以使用你的数据，进一步降低口径不一致所带来的问题，同时也便于你维护你所开发出来的数据。所以DWD层和DWS层所做的事情就是维护数据的统一，同时，也进一步降低了任务计算的成本，因为计算量较大的任务都做成公共层，每天只计算一次，而不是每个同学都去计算。
APP层是对DWD层或者DWS层的数据的应用，一般如果有业务方或者BI同学找你要数据时，可以让他们的数据任务直接从DWD或者DWS层取出相关的指标数据，指标具体怎么拼接，怎么使用，交给业务方来具体使用，你只需要提供公共数据就可以了。
实时数据仓库的设计和离线数据仓库的整体架构很类似，不过实时数据仓库使用消息中间件来进行数据的传输。实时数据仓库一般需要使用实时计算引擎(比如Flink)、消息中间存储(Kakfa消息中间件)、计算结果存储(HBase,HDFS等等)。整体上实时数据仓库也可以分为三层，ODS、DWD和DWS层、APP层。线上业务数据直接到Kafka或者其他的消息存储系统，使用Flink实时消费数据计算，然后计算的中间结果存储到HBase或者继续使用Kafka来进行存储，最后使用统一的接口服务层(比如 OneService) 为业务使用方提供Dubbo接口获取指标数据，前段在进行展示。数据同学在开发实时任务时，也应该考虑到数据任务通用性、可维护性、降低计算***成本，一次开发，都可以使用，毕竟实时计算任务消耗的集群***还是很大的。
数据仓库Data Warehouse，简称DW。数仓是数据库的一种概念上的升级，它可以容纳更多的数据、更加庞大的数据集。为企业中高层级别的决策制定提供所有类型数据支撑的战略***，主要是用于数据挖掘和数据分析，以消灭信息孤岛和支持决策为目的而创建的。
数仓特性
1.面向主题：数仓首先是面对主题的，而每个主题是跨业务系统的，是企业系统信息中的数据综合、归类并进行分析的一个抽象，对应企业中某一个宏观分析领域所涉及的分析对象。例如说地产行业销售主题，那么这里面包含客户、签约、合同等综合数据，对这些数据要进行归类并分析，分析这个对象数据的完整性、一致性以及统一性。
2.数据集成：数仓是具有很强的数据集成性的，因为数仓中的数据均是从各个业务系统（包含线下数据）中来的，数仓中的数据一般来说是从业务系统获取，但是[_a1***_]数仓时需要进行数据的加工，所以数仓是具有很强的数据集成的。
3.历史数据不可更新：进入数仓的数据的历史数据一般是允许更新的，如果有一块进行修改影响的将是整个历史数据。以下是数仓构建的过程：
在如今的大数据时代，企业应该如何构建数仓呢？
数仓的特性决定了数仓建设不能***用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。数仓建设应该从一下几个层面出发：
1.业务模型（主题）梳理：从企业的主营业务、集团组成架构、业务系统进行调研，来确定模型。首先分析业务系统有什么、如何组成的、如何分布的，然后考虑主题模型的设计，确定模型边界。
2.逻辑模型设计：逻辑模型设计的主要工作包含粒度划分、数据分割策略、表划分、定义数据来源、主题划分。数据仓库逻辑设计中要解决的一个重要问题是决定数据仓库的粒度划分层次，粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库中的数据量和所适合的查询类型，确定是***用单一粒度还是多重粒度，以及粒度划分的层次。数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的主要因素；数据分析处理的要求是选择数据分割标准的一个主要依据，因为数据分割是跟数据分析处理的对象紧密联系的；我们还要考虑到所选择的数据分割标准应是自然的、易于实施的，同时也要考虑数据分割的标准与粒度划分层次是适应的。
3.储存设计及优化：确定数据的存储结构、索引策略、存放位置以及存储分配。一个数据库管理系统往往都提供多种存储结构供设计人员选用，不同的存储结构有不同的实现方式，各有各的适用范围和优缺点，设计人员在选择合适的存储结构时应该权衡三个方面的主要因素：存取时间、存储空间利用率和维护代价。数据仓库的数据量很大，因而需要对数据的存取路径进行仔细的设计和选择。由于数据仓库的数据都是不常更新的，因而可以设计多种多样的索引结构来提高数据存取效率。最后根据数据量分配存储空间及存放位置。
4.数据维护：数据的维护主要包含数据的更新策略、指标维护等。在数据更新时往往会根据时间粒度进行更新数据，在更新数据时需要特别注意更新的时间、ETL/ESB的更新顺序，避免因为上述问题而导致UI数据展示错误，影响企业高层运营决策。
数通畅联 专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注！
到此，以上就是小编对于商业数据网站建设的问题就介绍到这了，希望介绍关于商业数据网站建设的4点解答对大家有用。
