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
物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
新经济形势下，中国金融科技公司的估值规模正在逐步超过美国，领跑全球Fintech发展。回归金融本源，强化合规安全，“互联网+”赋能实体经济，落实普惠金融理念是今年互金行业发展的主旋律。
目前从智能手机普及到移动互联网大潮的拉开，大数据迎来了爆发式的增长，而大数据背后所产生的价值也越来越受企业的重视。大数据正如“水电煤”一般，帮我们重塑着现实，让原有业务焕发了新机。故此在企业大数据转型的拐点上，企业大数据架构迎来了一次时代挑战。
1．Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。 Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据
本次智能制造与工业互联网系列公益联播由腾讯、同济大学、中国产业互联网发展联盟（IDAC）以及深圳市工业互联网行业协会联合举办，来自全国的相关领域专家将为工业企业带来智能制造的实践经验，助力企业数字化转型。
活动背景 大数据时代已经到来，从国家到地方政府再到企业，都在致力与发展大数据，大数据也已经影响到我们生活的方方面面。2018年5月16日晚加米谷大数据应邀到成都理工大学信科院进行大数据技术讲座。 活动目的 大数据技术讲座的开展，让学生更深刻的了解什么是大数据，让学生能提早的了解到大数据相关职业，以便在未来的发展方向上提前做好准备。 主讲人 张安文，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域
新经济形势下，中国的金融科技公司估值规模正在逐步超过美国，领跑全球Fintech的发展。回归金融本源，强化合规安全，“互联网+”赋能实体经济，落实普惠金融理念，是2018年互联网金融行业发展的主旋律。
之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
一、技术类 1. JAVA、WEB、架构 《分布式Java应用——基础与实践》 《深入分析Java Web技术内幕》 《大型网站系统与Java中间件实践》 《分布式服务框架原理与实践》 《Java并发编程实战》 《Java7 并发编程实战手册》 《淘宝技术这十年》 《大话设计模式》 《构建高性能Web站点》 《Spring Boot揭秘（快速构建微服务体系）》 《Spring Boot实战》 《Spring Cloud微服务实战 》 《深入理解Java 虚拟机》 《Spring 2.x企业应用开发详解》 《
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。尤其BAT等一线互联网公司每天处理的数据量都是TB级别。大数据部门已成为这些企业的核心部门，数据已成为企业最核心的资产。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
“中国制造2025、德国工业4.0、美国先进制造”——在21世纪的工业领域，“制造强国”开启新一轮角逐。尽管实现路径各有侧重，但题中之义均是通过互联网和智能技术实现企业生产和管理的降本增效。正因此，IIoT被视为助推智能制造转型升级的“催化剂”。那么，工业互联网究竟有怎样的“魔力”？ 当我们从生产角度切入，智能制造的全产业链包括：工业软件和数据库的信息采集和处理；工业以太网、传感器和RFID的网络传输和传感识别；搭载机器视觉，完成自动化产线集成和装备生产。整个过程中，各类资源要素经由通信网络的数据链接，实现
大数据的方向有很多的，即使没有真正经历过，平时也会耳濡目染，在各大杂志公众号新闻上听说过，什么大数据人工智能，大数据分析挖掘，大数据架构师等职位。
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产，运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据，运营商大数据便可以衍生出众多业务，主要有SQM（运维质量管理）、CSE（客户体验提升）、MSS（市场运维支撑）、DMP（数据管理平台）。 3.1.1 SQM（运维质量管理） 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生，对于整个运营商背后的网络来说，经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题，这样就和业务脱钩了。 以
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。
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
写这个议题可能会得罪很多人，但我还是想要仔细谈一谈这个问题。为什么写这个议题呢？这是近期和多家大数据公司沟通后发现的一个问题。这些新创企业技术实力都很强，都是以大数据技术为导向的公司，有核心产品和成功案例，公司高管们都加入了这个大数据联盟，参加了那个大数据峰会。可是回头来看，效果并不是那么的显著。因为他们做了这些事后，客户数量并没有增加，收入也没有增加，到底哪里出现了问题呢？
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。
上图是天津市通讯管理局里面明确行程卡使用的是基站数据，那大家会好奇了，为啥基站数据能得出来行程？其实这个和无线通讯的原理是有很大关系的， **无线是用一个个蜂窝来划分区域的，一个蜂窝叫一个小区，所以只要电话在线，就需要注册到一个个小区中去，知道了小区就知道了用户所在的位置。通过小区切换就能计算出用户移动的轨迹，这就是用户的位置数据。** 上面一段是笔者在2016年出版的《大数据架构详解》第一章就提到了，当时对这块的技术其实就已经成熟，可惜没有什么特别好的应用。 我们来重温一下《大数据架构详解》第一章关于电信
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
大数据使未来复现成为可能，是未来的活化石。随着数据资源确权等制度的出台，海量数据要素将在开放、流通、交易中互通互联，创新驱动数字经济发展，助力数字我国建设。相比很多其他国家，我国是真正的大数据市场，快速的经济发展和蓬勃的新兴产业都催生了崭新的业务模式，推动了大数据和云计算的发展。几乎所有的企业都能描绘自己的大数据蓝图，憧憬大数据带来的产业革命。
一般我们把数据科学与大数据领域的角色分成4类：数据架构师、数据分析师、数据科学家、数据工程师。以下是热门的大数据岗位：
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ 在大数据领域，不管你所在的企业部署使用的是离线数仓、实时数仓还是数据湖，Hadoop作为基础支撑技术，是广大技术人必须掌握的发展技能。 数智化时代，海量数据的存储——如何保证数据“不丢、不漏、不重、安全”地存储就成了不少企业面临的重大考验。 而Hadoop
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。
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<数据猿导读> 在《魔方大数据（10）：大数据预测技术的应用与发展》活动上，数据猿记者零距离对话Dell中国解决方案事业部高级顾问忽林安，他告诉数据猿记者，数据能够支撑企业发展的作用是毋庸置疑的，而数
2019年2月15日，滴滴月度大会上，程维宣布滴滴整体裁员比例占全员的15%，整体裁减约2000人；
你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
引言 14 世纪的欧洲，佛罗伦萨瘟疫盛行，10名男女在乡村一所别墅里避难。他们终日游玩欢宴，每人每天讲一个故事，共住了10天讲了百个故事。这就是文艺复兴时期的第一部现实主义巨著——《十日谈》。评论家们将其与但丁的《神曲》并列，是为“人曲”。 21 世纪的中国，新冠疫情一度隔离了物理的边界，却隔离不了技术的分享、知识的传播。人类社会的发展就像一根弹簧，极度压缩过后所爆发的力量便可移山填海。而这，少不了每个行业、每个企业乃至每个个体的贡献，对技术人来说同样如此。 在接下来的10月，腾讯云TVP将为你带来无关吹水
点击上方「蓝字」关注我们 腾讯云大学《TVP技术分享十日谈》活动说明 【活动方式】对于这个硬核技术分享您有什么想说的吗？ 评论区留下您对腾讯云大学的期待 【截止时间】截止到10月19日 21:00 【获奖方式】评论留言点赞前30名，可参与小程序抽奖活动，百分百中奖哦！ 【活动奖品】一等奖 5 名 — 随机福袋 二等奖 10名 — 企鹅按摩捶 三等奖 15名
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许!为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！提到推荐系统，技术圈里的大家一定不会感到陌生，早在2011年9月的百度世界大会上，李彦宏将推荐引擎与云计算、搜索引擎并列为未来互联网战略规划以及发展方向。PC时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的
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。
14 世纪的欧洲，佛罗伦萨瘟疫盛行，10名男女在乡村一所别墅里避难。他们终日游玩欢宴，每人每天讲一个故事，共住了10天讲了百个故事。这就是文艺复兴时期的第一部现实主义巨著——《十日谈》。评论家们将其与但丁的《神曲》并列，是为“人曲”。
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
狭义上讲，数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。广义上讲，数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。
首先你要有自己职业规划，知道数据分析和大数据是做什么的、能解决什么问题，给自己定一个小目标。一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上，同时需要具备以下技能： 一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力； 在SQL运用能力方面是一名内行； 能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法； 有与商业方面的机器学习经验； 对于Python语言和Jupyter环境有经验； 对于pandas、numpy、sk-learn和NLTK有一
时常有人在知乎、百度等平台抛出问题：程序员过了 35 岁（或 40 岁）是不是就失去了竞争力，要转管理岗了吗？
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。 IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
机器之心报道 编辑：吴欣 科技公司在人工智能领域的博弈日趋激烈，招揽 AI 人才关系到谁能在关键领域掌握迅速实现突破的机会。 5 月 2 日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士（机器之心 GMIS 2017 大会嘉宾）为 AI Lab 副主任，并在 AI 人才与美国核心科技公司研发中心聚集地西雅图成立人工智能实验室。俞栋对媒体表示，他目前主要工作就是通过各种渠道招揽合适的人才，建立 20 人左右的团队。在今年 3 月，腾讯还吸引到前百度研究院副院长张潼加盟，担任腾讯 AI Lab（腾讯人工智能实验室）
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
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