人类已经进入数据驱动的时代,数据为先、移动为先、云为先、智能为先的时代!繁杂的数据中隐藏着有用的“智慧”,在企业和每个人心中建立“数据文化”成为建设智慧企业的必然。采用完整的大数据解决方案,将在未来几年,给全球企业带来万亿级的新的利润增长点。大数据 × 行业,让人类从IT时代步入DT时代,数据从关系型数据到非格式化数据以及半格式化数据、机器数据共存共生的时代,数据从积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂,因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。未来的趋势传统数据仓库逐渐被大数据构建的数据仓库替代。
说到数据库,我们一般是指传统的关系型数据库,也就是“联机事务处理”(OLTP),主要用户在线交易处理。比如银行业务、电信业务之前很多都是Oracle或者DB2(可能现在很多开发者没再用过),到后来的互联网电商用的MySql,这些都是关系型数据库。
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。
本篇幅将进入大家熟知的互联网时代,数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆,在这一篇章中将引用部分互联网数据平台架构,在这里仅作案例。
数据管理一直在演进,从早期的电子表格、蛛网系统到架构式数据仓库。发展至今以维度建模和关系建模为主,而随着互联网的发展,数据从GB到PB的裱花,企业业务迭代更新亦是瞬息万变,对维度模型的偏爱渐渐有统一互联网数仓建模标准的趋势。
数据仓库(数仓)与大数据区别,数据仓库(数仓)与数据库的区别,大数据与传统数据库的区别等等,这篇文章带你了解。
随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(Symmetric Multi-Processor,SMP)、非一致存储访问结构(Non-Uniform Memory Access,NUMA),以及海量并行处
互联网行业,除了数据量大之外,业务时效性要求也很高,甚至很多是要求实时的。另外,互联网行业的业务变化非常快,不可能像传统行业一样,可以使用自顶向下的方法建立数据仓库,一劳永逸,它要求新的业务很快能融入数据仓库中来,老的下线的业务,能很方便的从现有的数据仓库中下线。
作者 | 松子(李博源) 策划 | Tina 编者按:《透过数字化转型再谈数据中台》系列连载 6-8 篇左右,作者结合自己在数据中台领域多年实践经验,总结了数据架构知识、BI 知识,以及分享给大家一些产业互联网实施经验。本文是系列文章中的第三篇。 在前面两篇 “关于数字化转型的几个见解 ”、“唯一性定理中的数据中台”提到了数据中台发展问题。比如概念发展太快,信息量过载,以及存在广义、狭义的数据中台定义的差别等,涉及到的这些知识都离不开数据架构的范畴,所以这一篇我会通过大数据架构发展的视角来总结与分享。(一些
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
现在各种新名词层出不穷,顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台; 平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱;技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等,总之是你方唱罢他登场,各种概念满天飞…
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
但是,如果让我回想,有哪些痛苦不堪的工作经历,我第一个能想到的就是数据仓库的重构。
不同的团队会面临不同的难题,今天居士简单聊一下这几年自己亲身经历以及帮助一些小伙伴解惑后的一些感想。
除了支撑集团的大数据建设,团队还提供To B服务,因此我也有机会接触到一些正在做数字化转型的传统企业。从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据中台项目,建设数据中台俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据中台是大数据下一站。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。
随着互联网的快速发展,云计算也成了很多企业的基础配置。特别是一些大企业对于云计算的需求量是很大的,同时对于云数据库的要求也比较高,特别是在安全性与可靠性方面。那么云数据仓库租用价格是多少?云数据仓库的优势有哪些
数据仓库大家非常熟悉,在1991年出版的“Building the Data Warehouse”,数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念,数据仓库是一个面向主题的,集成的,相对稳定的,反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下:
在数据仓库搭建的过程当中,根据需求合理地选择数据模型,是非常关键的一个环节。对于数仓建模,很多人说不就是建表吗,哪有那么复杂,事实上,这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享,我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。
如今已经进入到了大数据和互联网+时代,数据成为了行业人士看重和关心的事物,单个或者少量的数据价值有限,但是当海量数据聚集在一起时,它们发挥的作用就不可小视,需要使用专门技术手段来处理和优化数据,数据湖 数据仓库之间的区别是什么?数据仓库具备哪些功能?
数仓的必读书,其实已经推荐过好几次了,但是最近依旧有很多朋友在群里问数据仓库入门看什么书,索性接着视频号的讲稿,给大家再分享一次。
随着需求越累越多,离线的数仓已经不能完全满足需求了,实时数仓可以满足实时化&自动化的决策需求。数据湖支持大量&复杂数据类型(文本、图像、视频、音频)
自从阿里提出了“大中台,小前台”概念之后,这几年数据中台这个概念火了起来,互联网巨头们纷纷搭建起了自家的数据中台,究竟数据中台有什么魅力,能让企业如此重视?
作为物联网领域最贴近用户的一个分支,智能家居行业在这两年持续火热。但是,除了智能家居外,物联网领域还有很多重要的组成部分:车联物流、智慧医疗、智慧社区、公共基础服务、智慧农业等。由于物联网的第一批先驱者往往都是从某个具体子行业转型过来的,对于物联网的认知也如盲人摸象,管中窥豹,很难有全局性的眼光。
为啥写这文章呢?很多人都认为,银行在大数据方面应用落后,如何跟不上时代,说是支付宝都去“IOE”了,都推出余额宝了,银行是否除了雇人出来说余额宝的坏话就没啥能耐了等等巴拉巴拉巴拉。但是,笔者真的不是这样的认为的。 首先,银行的IT系统非常跟的上时代。如果论国内的信息化水平,银行的绝对算是数一数二,甚至直接就是数一。哪个公司敢站出来说自己的信息化比银行这个行业好?单独看看那些提供IT技术服务的公司(俗称“外包”,卖人头)就能知道,这个行业吸收了太多的IT从业人员。如果农行不买外协服务,就如同联通拿掉省级精
大数据经过反复炒作之后,慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了,落地到企业会发现,大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景,以及需要的技术。 1,先谈下数据仓库准确的概念是什么? 数据仓库 ,由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料,透过数据仓库理论所特有的资料储存架构,作一有系统的分析整理,以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
随着移动互联网的崛起,金融客户更广泛地使用电子货币和移动支付技术,金融消费习惯的改变使得金融服务更加注重方便、快捷和客户体验。生态圈金融、场景金融等新模式带来了业务场景和后台设计的变化,使得银行的基础架构和服务方式要做到与时俱进,应需而变。
传统OLTP/OLAP之分 数据仓库里面有OLTP/OLAP之分,OLTP是传统关系型数据库的主要应用,其主要面向基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 大数据场景下的同与不同 1、大数据时代,大数据仓库面对的最基本,最典型的场景还是传统的OLAP场景,最明显的区别是数据规模的急剧膨胀,从传统的单表千万级,到现在单表百亿,万亿。维度也从传统的几十维到现在的一些互联网企业可能存在的万维。因为系统的交互对象是人,
行为日志在这个大数据时代的作用日益重要,怎样更好的收集、存储、管理日志也是值得研究的一个问题,大型互联网公司一般都有成熟的日志聚合方案,但是每个公司尤其是中小型公司都要针对自己的应用场景来做技术选型,本文主要针对中小型公司如何以较小的成本快速构建一个行为日志聚合体系以及在建立日志聚合过程中要处理哪些问题。
随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求,宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie,本文将重点介绍其技术架构及功能模块。
备注,本章是面向数据领域的一篇专业文章,涉及较前一章节更为专业术语,阅读对象适合有一定数据基础的读者。阅读完大约需要12 分钟左右; 前言,”数据模型“只要是跟数据沾边就会出现的一个词,在数据库设计、
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
最近经常遇到有朋友问下面这类问题,结合最近的一些思考,本篇聊一下,数据人该具备哪些通用的技能。
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
<数据猿导读> 中国移动大数据总架构师段云峰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“无所不在的大数据分析”为主题的演讲.他主要给大家分享了中国移动在系统架构方面的内容,包括移动大数据演进的历程,
1.数据库技术专家 职位定位:某种或几种数据库的技术领域专家。 成长路径:从数据库工作中长期积累,不断提高而成。 职业发展:建议选择大型乙方服务商(或云厂商),机会多,成长快。 2.数据库业务专家 职位定位:某业务领域数据库专家,偏复合型职位(业务+技术)。 成长路径:在某一行业沉淀多年,积累行业经验。例如金融、通讯、能源、交通等。 职业发展:建议选择行业头部公司或专有行业开发商。 3.数据库内核研发 职位定位:数据库研发方向,偏底层开发。 成长路径:可从运维转向或从基础开发做起。 职业发展:建议选择云厂
随着数字化进程加速,数据的重要性越发凸显。在企业内部,面对庞大的数据体量,繁杂的数据类型,多变的业务场景,如何做好数据治理成为摆在案头的首要议题。
知识分享之数据治理系列是我在日常进行学习该系列时所了解到的各类知识的记录,有兴趣一起学习的小伙伴,可以进行留意这一系列的文章,共同一起成长。
这种思想上的默契,在2019年被彻底打破了。来搅局的,正是耳熟能详、方兴未艾的“数据中台”。
近半年,居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念,也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害,但,细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时,又含含糊糊,讲不清楚。
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在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中,张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
郭炜 在2021年,全球大数据技术最突出的特点就是开源科技。与开源相关的 GitLab 和 Confluent上市后分别市值200亿美元和300亿美元。在国内PingCap,StreamNative,TDEngine,ShardingEX等开源科技公司都获得了大量的融资。全球最成功的科技公司都拥有自己开源软件,开源已经成为下一代软件的开发方式。
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。
到目前为止,取得这样的成果,我总结了一条经验:就是预先要把事情想清楚,把战略目的、步骤,尤其是出了问题如何应对,一步步一层层都想清楚;要有系统地想,这不是一个人或者董事长来想,而是有一个组织来考虑。当然,尽管不可能都想得和实际中完全一样,那么意外发生时要很快知道问题所在,情况就很好处理了。
我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=... 数据仓库存储来自
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