在数据的技术中，需要搞清楚数据的结构，数据的来源，数据和数据的意义。大多数情况下，我们会发现数据 of的meta 数据缺失，而数据的描述文档不存在或者有用的内容很少，如何选择合适的平台，Big 数据或者haoop今年，Big 数据已经成为很多公司的相关话题。
构建一个完整的数字体系，要把所有的要素和产品都变成一个完整的账户体系，形成要素之间的关系。企业数字化转型的范围应该包括企业内部的所有用户和企业外部的所有用户，包括消费者和产品。企业的数字化转型不仅要实现整个企业内部的数字化管理。因为在数字化管理模式下，企业未来的管理基础是基于用户和产品的账户体系的管理模式。
在不断的迭代升级中，企业的商业模式、数字化基础设施、运营能力、人员培训等各个方面都会不断完善，企业内部员工和合作伙伴的体验也会发生变化。企业的数字化转型不是孤立的。自身企业的数字化转型，不仅涉及自身线上线下业务的协同，还涉及自身企业与大客户、供应链合作伙伴的协同。在数字化转型之初，就要考虑到大客户和供应链合作伙伴的数字化协作，打造自己的数字化生态系统。
用户行为分析的基础是获取用户行为数据，比如用户页面停留时间，跳转来源等等。这些信息有的可以直接获得，有的需要计算。一般来说，用户访问时的一些信息是以日志的形式键入web容器的日志空间中的，其中包含了一些最常见的访问信息和一些自定义的日志管理。题目中提到了“Big 数据”技术中对用户行为的分析，所以可以假设网站或app的访问次数要骄傲得多。
具体表现为:1。负载能力。流量的增加带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力，计算复杂度的压力，存储的压力等等。总的来说，这些是显而易见的，并且会对产生直接的影响，比如实时计算的衰落，消息的堆积，OOM等等。为了解决这种现象，一般来说会选择一些分布式框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark和分布式文件系统hdfs。
