数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
近年来，全球公共云服务市场蓬勃发展，这并不令人感到惊讶。受到物联网(IoT)增长的推动，每天创建的数据量达到了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对于企业在大数据时代的生存至关重要，实现这一目标的唯一方法是采用云计算技术。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
业务用户严重依赖由信息技术团队 (IT) 构建的集中管理的数据源，但 IT 部门可能需要数月时间才能对给定数据源进行更改。作为回怼，用户经常假装求助于使用 Access 数据库、本地文件、SharePoint 网站和电子表格构建自己的数据集市，从而导致缺乏治理和适当的监督，以确保此类数据源得到支持并具有合理的性能。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。
我（Lewis Gavin）目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。以我的经验，无论我们采用的是 Oracle 来搭建数仓，还是以 Hadoop 来搭建 Data Lack(数据湖），基础型的概念还是没有变。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
相比于普通的自己做的数据库而言，云数据仓库的储存空间更大，安全性更高。而且随着市场经济的发展，对于云数据仓库的需求也更大。那么云数据仓库市场规模有多大？云数据仓库有什么优势？
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比，我前东家Tableau在上市后很长时间里，市值的高点也没超过100亿。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：
2021年，我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念（尽管仍处于早期阶段）与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式，它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈，使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此，基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年，我们可以
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受云端之
从本质上说，数据湖就是一个信息资源库。人们常常将数据湖与数据仓库混为一谈，但两者在架构和满足的业务需求上都不一样。尤其是，随着社交媒体数据、物联网机器数据和交易数据持续快速增加，云数据湖成为了现代数据管理战略的重要组成部分。存储、转换和分析各类数据的能力可以为企业发现新业务机会和实现数字化转型铺平道路，而数据湖正好能赋予企业这种能力。
作为近期火爆的话题之一，snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后，又有着什么样的原因？它会一直火爆下去吗？云计算、大数据，这些似乎已经有些落伍的概念，为何又重新吸引了人们的眼球？本文综合了多篇资料，尝试从更多角度加以解读。
维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
12月19日至20日，由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
12月20日15:30-17:20，大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。 直接扫描识别下方海报二维码 直达 2020 Techo Park 大数据分论坛 参会报名 或 预约直播 名额有限，请提前锁定~
Snowflake已于2020年9月16日正式上市，市值超过700亿美元。该公司成立于2012年，致力于为企业提供数据云平台，帮助客户打破数据孤岛，方便企业运用和分享数据，并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然，它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热，由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作，因此决定在大数据领域对自己的所见所闻，来对该行业之外的人士所做一个讲述，以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
12月20日15:30-17:20，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
导读：企业数据指的是企业内部员工及其合作伙伴跨越不同部门、不同地点而共享，跨越不同大洲而传播的数据。这些数据对企业具有很高的价值，包括财务数据、业务数据、员工个人数据等，企业花费了大量时间和金钱来保证数据在各方面的安全和质量。
长期从事数据仓库的你，是否还记得数据库设计中的三大范式？在设计数据仓库的表时，是否考虑过规范化和反规范化之间的区别？是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么？
OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而，人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分，因为扩展 AI 具有挑战性。通常，企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
作者 | 张雅文 当前，数字化转型已成为很多企业的必修课。而面对如今的经济形势，企业为数字化转型迈出的每一步都至关重要。过去，不少企业为充分发挥数据价值，已经做了很多相关努力，从以 Hadoop 为核心的数据湖，到 Snowflake、Databricks 等云上数据仓库，再到湖仓一体化...... 这些举措真的解决了与日俱增的数据问题吗？未必。今年 Gartner 发布的《分析查询加速的市场引导报告》就曾指出，企业在享受数据湖带来灵活性的同时，也承受着因数据使用和管理混乱带来的不利影响。 传统BI 已经无
这几天看了一些专业的解释，还是对ODS、DW和DM认识不够深刻，所以就查了相关的资料，分享给大家一起学习。
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库，从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库，你一定会了解到两个人：数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展，其中Inmon主张自上而下的架构，不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中，用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层，或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反，Kimball架构是一种自下而上的架构，它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库，通过使用一致的维度，能够共同看到不同数据集市中的信息，这表示它们拥有公共定义的元素。
随着互联网技术的不断发展，企业与客户之间的关系管理变得愈发重要。为了提升企业的销售和服务能力，SCRM（Social Customer Relationship Management）项目的技术实现成为了一个热门话题。本文将详细介绍SCRM项目的技术实现，包括数据采集、智能分析、个性化推荐等方面，以帮助科技博主和读者们了解如何构建卓越的客户关系管理平台。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
2021年8月17日，天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称：天津南大通用数据技术股份有限公司 申请理由：结合此前我行对多家国产分布式数据库的POC测试结果，为了保证我行能采购到理想的国产数据库软件，我行将与天津南大通用数据技术股份有限公司进行单一来源采购。 2021年8月10日，天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示： 拟采购内容：数据仓库迁
5.5.2 SCD1（缓慢渐变类型1） 通过更新维度记录直接覆盖已存在的值。不维护记录的历史。一般用于修改错误的数据，即历史数据就是错误数据，除此没有他用。
今天特地查了一些官方解释和很多优秀的博客文章，将关于数仓方面的一些名词理解记了下来，先将这些简称做一个解释：
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
在数据大爆炸时代，随着企业的业务数据体量的不断发展，半结构化以及无结构化数据越来越多，传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop, Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库，已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：
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