数据仓库(Data Warehouse,DW):始于 20 世纪 80 年代,发展于 20 世纪 90 年代,后与商务智能(Business Inteligence,BI)作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型,整合后的数据能为业务运营提供洞察,为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用,如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术,正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书,提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
埋点又称为事件追踪(Event Tracking),指的是针对特定用户行为或流程事件进行捕获,处理和发送的相关技术及其实施过程。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
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”……
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
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。
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同,数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性,并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用,给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
数据中台要求全企业共用一个数据技术平台、共建数据体系、共享数据服务能力。实际上一个企业中由于各个业务线发展不均衡,各自都有独立的数据处理架构,导致共享数据非常困难,所以要构建数据中台不仅是对技术架构的改变,同时还是对整个企业业务运转模式的改变,需要企业在组织架构和资源方面给予支持。数据中台是一个企业战略行动,绝非一个项目组或者一个小团队就能做的,需要了解整个企业的业务情况,对业务进行梳理,还需要技术支撑、组织的支撑,否则很难推行下去。
作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。
权威定义: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。
政务是个大市场,阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士,研发总监,他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述: 政务大数据点本质:《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图:《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围:《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型:《政务大数据的概念模型》 反响非常好,本篇接上一篇讲讲政务大数据的逻辑模型。希望大家会喜欢! 后续还有一系列文章;敬请期待。 在《政务大数据的概
在数据安全管理体系的背后,离不开对安全日志数据的存储与分析。以终端设备为例,中国联通每天会产生百亿级别的日志数据,对于保障网络安全、提高系统稳定性和可靠性具有至关重要的作用。目前,Apache Doris 在联通体系的落地已支持了 30 多条业务线和数百个实时作业,不仅帮助联通实现了万亿级安全日志的高效分析和低成本,也为其他运营商提供了成功的参考案例和学习经验,对推动运营商的数字化转型进程具有重要意义。
近年来,行业数据量不断增大。不论是深耕互联网行业的零售企业,还是为智能应用提供技术支撑、营销服务的数字运营商,亦或是具备雄厚技术实力并致力于数字化转型的传统行业,都纷纷组建了数据团队。
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。
应用背景及现状 美团外卖业务自2013年9月启动至今已运营三年时间。截至2016年12月,美团点评整个外卖平台的日订单超过900万。从发展速度和体量上看,外卖业务仍处在迅猛发展的上升期。与早期飞速增长的状态相比,随着规模的不断扩大,业务的发展需要更健康、高效,这就对业务对象、业务环节的整体业务运营管理提出更高的要求。 特征档案平台向各业务提供了用户/商户筛选和档案管理服务,同时提供了数据查询、存储、生成、导出等数据管理功能,能够提高运营工作效率。当前用户特征档案平台覆盖全部的外卖用户,有特征标签近200个,
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一。
数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比,数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。对象存储具有元数据标签和唯一标识符,便于跨区域定位和检索数据,提高性能。通过利用廉价的对象存储和开放格式,数据湖使许多应用程序能够利用数据。
开启动态分区裁剪:自动在Join时对两边表的数据根据条件进行查询过滤,将过滤后的结果再进行join
本文作者:曾就职传统通讯运营商,负责BI项目的开发;目前转型互联网公司,就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一。
一个是成本问题,随着累积的数据量的增大,大数据业务量的增多,数据存储和处理的成本越来越高,企业数据基础设施的投资越来越大,这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
12月1日,在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上,《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉,该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告,由北京金融科技产业联盟指导,腾讯、兴业数金联合牵头,中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
4). 数仓架构分层:一般分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS),其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)
感谢大家对于天津爆炸事故的关心,目前腾讯天津数据中心系统运营平稳,各项业务正常运行,人员安全。 腾讯天津研发与数据存储中心距离爆炸地点直线距离1-2公里,天津滨海新区仓库爆炸事故发生后,部分爆炸气浪冲击到了数据中心建筑主体。运营团队启动应急预案对数据中心进行了全面检查,发现个别故障点,影响范围较小,目前基本修复完毕。 我们将持续关注事态发展,并采取相应的措施。对于爆炸引起的人员伤亡,腾讯表示急切的关心和慰问!并向奋战在一线的消防官兵,致以最崇高的敬意!
导读:要建设数据中台,我们首先需要明确什么是数据中台,以及数据中台能为企业带来什么价值。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
QuickList是Chuanrui系列文件目录列表系统的第二版,可用作下载站,个人网盘系统(暂不支持上传,第三版会逐步支持),相比于第一版CFDL Drive和其他文件目录列表系统,增加了分离式存储系统,即将目录列表节点和数据存储节点分离。
本文是个人在从零搭建部门数据及运营平台的过程中的笔记。随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生,越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。
整理了当年使用过的一些,大数据生态圈组件的特性和使用场景,若有不当之处,请留言斧正,一起学习成长。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行,一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
日前,腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版(开源代号TBase)宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨,上万张表访问场景下,内存占用节省60%;查询性能提升百倍;SQL语句兼容性增强。同时,大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品,是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统,能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到,“在首次开源的10天内,TD
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。
之前开发过一个画像项目,并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节,例如PSM,RFE,USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验,尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好,理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料,所以,我又专门开了一个专题,打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标,每天第一时间收获技术干货!
以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD和汇总数据层(DWS)。
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品?中,聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成,希望对大家有所帮助。
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织,正在利用数据,以前所未有的速度开创未来。同时,也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。
很长一段时间,BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制,就必须先有数据仓库充当中央存储库,供BI查询和调取,然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
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