迟序之数，非出神怪，有形可检，有数可推。
—祖冲之
数学是知识的工具，亦是其他知识工具的泉源。所有研究顺序和度量的科学均和数学有关。
—笛卡儿
对于大部分非计算机专业出身的分析人员和业务人员来说，数据库领域的专业术语简直让人抓狂，非要搞得那么高深吗？大可不必。
数据科学家是数据的应用者，以最大限度来提炼数据价值为目的，不必像数据仓库开发者那样对数据的存储、结构以及数据仓库的内生技术一清二楚，但应该站在找到数据、拼接数据、使用数据的角度，大体了解数据的分布、处理逻辑，以便为分析快速地准备素材。
摘要
数据与数据平台
合抱之木，生于毫末；九层之台，起于垒土；千里之行，始于足下。
—《老子》
世界的本质是数。
—毕达哥拉斯
数据时时刻刻在伴随着我们的工作和生活，就像空气围绕着我们一样，以致于我们常常忽略了它的存在。但如果你立志做一个崇尚数据的人，静下心来像科学家研究空气一样研究数据，就会发现数据为我们认知事物打开了一条全新的途径。
可以通过数据认识自身：人类全身的肌肉大约有639块，由60亿条肌纤维构成，而起着重要作用的大脑则由140亿个细胞构成。
可以通过数据描述我们的工作：周一上午10:00~11:30召开会议，讨论公司第三季度的销售目标。
可以通过数据描述我们的行为：花费6088元购买一台iPhone 6手机，中速游泳60分钟消耗约1000千卡的热量。
还可以通过数据认识我们所处的环境：现在时间是14:00，当前温度为28℃，上个月的CPI同比上涨1.4%，蔬菜和水果价格上涨了6.7%。
甚至可以通过数据认识遥不可及的物体：太阳直径为1 392 000公里，表面温度达57 809开尔文……数据让我们认识了世间万物，那么我们该如何认识数据本身呢？
数据的本质是一个十分深奥且宽泛的话题，甚至带有哲学的意味。作为技术类书籍，本书不尝试从哲学的角度研究数据，而是基于实践，从思维和技术手段出发来认识、理解、处理并分析周围的数据。为了更加具体，本书研究的数据定位于企业经营数据。
本章首先将从数据的基本形态入手，介绍企业中数据的来源和表现形态；然后介绍与之相关的数据平台，并简单介绍两类应用系统。在着手处理数据之前，让我们先对数据有一个清晰的认识。
1.1 数据的基本形态
我们不是自然科学家，但是可以借鉴自然科学的思路来看待数据问题。问题是数据具有形态吗？虽然数据并不具有固态、液态或气态等形态，但是可以根据需要为数据定义属于自己的专属形态。
一旦为数据赋予了恰当的形态，并在一定范围内（比如在一个公司内部）达成共识，形成对数据的系统化认识，就可以基于这些数据形态提出相应的管理和使用方案，提升数据的效率和价值。
一般情况下，对于企业经营中产生的数据，可以定义为三种形态：生产数据、原始数据和分析数据。这些数据形态的产生，是基于企业应用系统所在的生产环境和分析环境而存在的，在深入讨论数据形态之前，我们先来熟悉一下数据所在的环境。
1.1.1 数据环境与数据形态
数据环境是指数据存储、处理、转换所处的物理环境，常见的数据环境有生产环境、分析环境和测试环境。
生产环境是生产应用系统实时运行所在的环境，而生产应用系统则是一系列业务逻辑的组合。我们可以把生产环境想象成人的身体，生产应用系统就是人体中的各个系统（消化系统、呼吸系统等），业务逻辑则是这些系统中的“经络”，而数据便是运行于经络之中的“气血”。数据从“经络”中的一个“穴位”流转到另一个“穴位”，并在“流淌”中发生变化，所以，生产环境中的数据是“动态变换”的数据，我们称为生产数据。
分析环境是与生产环境物理解耦的一个数据环境。在生产环境中，由于数据总是处于不停变化中，这些数据的变化将直接反映为业务逻辑结果的变化，因此不应该尝试在生产环境中对数据进行分析处理。为了不影响生产环境的正常运行，需要将生产环境中的“动态”数据的快照保存下来（例如每日凌晨将时间戳为昨日的数据导出），这些数据快照是“静态”的，我们称为分析数据，保存分析数据的物理环境即我们所说的分析环境。
在实际中，还有另外一个环境，即测试环境。测试环境中的数据也是独立于生产环境和分析环境的，由于测试环境的数据通常不是有效的数据，因此本书不关注测试环境的数据。
至此，根据数据所处的环境，我们将数据定义为三种基本形态：生产数据、原始数据和分析数据。
生产数据存在于生产环境之中，分析数据存在于分析环境之中。此外，在生产数据和分析数据之间，还存在一种过渡形态的数据，即原始数据。图1-1展示了数据环境及其对应的数据形态。
图1-1 数据环境及其对应的数据形态
注意，图1-1中所示的原始数据，既不属于生产环境也不属于分析环境，这意味着它不直接用于生产，也不直接用于分析。原始数据作为生产数据到分析数据的中间形态存在，本书随后的章节将进一步讨论原始数据的相关问题。
1.1.2 生产数据
生产数据是应用系统中在线使用的数据，它可能是一个生产系统的生产环境数据库中的数据，比如在一个P2P借贷平台的系统中，用户进行注册、充值、投资等行为产生的数据将被记录到生产环境数据库中，这些数据即为生产数据。
生产数据是动态的，会随着业务应用的变化而变化，比如用户账户余额数据，会随着用户投资的变化而变化。任何存在于生产环境中的数据，都在时刻准备发生改变，只不过有些生产数据的变化频率特别低而已，比如用户的年龄信息。
正常情况下，数据分析师并不直接接触生产数据，但需要注意的是，有些生产数据是从分析数据而来的。比如用户标签数据，它本身是从分析数据构建的，属于分析数据。但这些标签数据一旦用于应用系统，例如作为推荐系统的底层数据，即转化为生产数据，这种情况下，应用系统输出结果的质量将受到分析数据的直接影响。
1.1.3 原始数据
由于生产数据是动态的数据，而过去大量的分析工具和分析方法很难处理动态改变的数据（流处理已经改变了这种情况）。为了在不影响生产应用系统的情况下分析和处理这些数据，我们需要将这些数据从生产系统解耦。
从生产系统解耦的数据即是原始数据。数据解耦的过程一般包括数据脱敏（如屏蔽电话号码、去除住宅详细信息等）、信息筛选（抛弃不需要的字段）、批量导出（如在T日凌晨批量导出T-1日的交易明细数据）等。
原始数据可以以多种形式存在，例如存储在生产数据库备库中，或者以文本文件的格式存放在文件服务器中。无论以何种形式存在，原始数据都应该独立于生产环境和分析环境，这可以避免分析环境对生产环境的干扰。
存放这些原始数据的地方，我们称为数据缓冲区。在很多企业中，数据缓冲区和原始数据并未得到足够重视，它们大多为了前期的方便，省略了数据缓冲区和原始数据形态，就像图1-2所示的那样。
显然，数据直连的方式让生产环境直接暴露在分析环境之上，两者之间的ETL（Extract-Transform-Load）过程将对双方的性能造成影响。随着数据量的增加，这可能会带来数据管理和应用上的灾难。
图1-2 省略数据缓冲区的数据直连
本书极力推荐图1-1所示的方式，虽然它比图1-2要复杂，但在数据管理和可扩展性方面有非常大的优势。后面的第2.1节中会深入讨论该问题。
1.1.4 分析数据
分析数据是对原始数据进行属性筛选、标准统一之后，使用优化存储的方式存放于分析环境中的数据。从原始数据到分析数据的关键步骤在于ETL过程。
比如，原始数据中的一张表A可能包含100个字段，经过ETL之后，得到了一个包含45个字段的表B，其中的日期格式进行了统一，且滤除了一些特殊字符，并将表B存放于分析环境数据平台的关系数据库Oracle中。这样，原始数据中的表A完成了属性筛选和标准统一（日期格式），转换成了分析数据表B。
另一种需要标准统一的情景根源于原始数据本身的多样性。由于原始数据来源于不同的生产应用系统，其数据格式及字段含义均存在差异。例如，原始数据存放的格式可能有Windows文本、Linux文本、主机格式文本、数据库文件等多种形式；字段含义上的差异则更加多样，比如，由原始数据文件A中性别字段使用1表示男性、2表示女性，而原始数据文件B中性别字段使用M表示男性、F表示女性。通过标准统一，可以约定所有的分析数据统一使用1表示男性、2表示女性。数据统一可为数据分析和数据应用铺平道路。
经过ETL之后的分析数据，为了进一步提高存储效率和读取效率，需要使用技术手段进行存储优化，比如创建索引、进行分区、分表存储、使用大数据平台等。
通过对原始数据的提炼和优化，分析数据具有了信息集中、标准统一、分析效率高等特点，便于数据进一步的分析和应用。
分析数据需要依托数据平台而存在，数据平台的性能对其上的数据分析和应用有决定性影响。数据平台是分析环境的基础，在随后的“数据平台”章节中，我们将详细介绍。
