所以，对于那些想要厘清数据湖如何赋能数据洞察的人来说，这些关于数据湖的讨论令人更加困惑。...错误认知 06：数据湖仅适用于“大”数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。...审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是，“大数据”角度给人以一种错觉：数据湖仅适用于里海范围那么大的数据，这当然会让数据胡的概念令人生畏。...例如，术语“数据仓库”和数据湖定义一样模糊而不断变化（见错误认知2），在谷歌上搜索“失败的数据仓库”，也会发现一些关于项目失败的故事。...如果一个咨询公司或供应商不相信一个模型，为什么要他们参与一个他们不相信的解决方案呢？将数据湖工作委托给这类咨询公司或供应商，很有可能是数据湖失败的一个原因。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。 先来谈谈架构。...企业数据仓库架构 关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。...我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata 迁移到 GP。...3、转化和加载 转换：用ODS中的增量或者全量数据来刷新DW中的表 加载：每insert数据到一张表都可以称为数据加载 关于ETL工具的选型，这里罗列了一张对比表，基本囊括常用的ETL工具。...但是随着传统型数仓，架构重成本贵，很多公司在项目上会自己考虑设计架构，而不是直接强套昂贵的解决方案，包括很多开源组件/平台的使用。
“为工作使用正确的工具！” 这句话一开始听起来很简单，但在实际方面实施起来却非常复杂。 早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。...从传统 ETL 到现代 ELT 的转变 在这个现代时代，大多数企业都在利用数据驱动的解决方案，我们看到了从原始的遗留 ETL 架构向 ELT 架构的一致转变。...分析师可以根据需要使用 DBT 等工具对仓库中的数据执行转换，而无需事先考虑洞察力和数据类型。 初创公司的采用策略 正如本博客前面提到的，初创公司很难预测数据的演变，他们将要应对。...因此，早期初创公司在为其数据堆栈选择工具时应考虑以下事项： 其他初创公司和客户的高采用率和意识。 这适合数据堆栈的 ELT 模型。...加QQ群，有珍贵的报告和干货资料分享。 视频号【超级架构师】 1分钟快速了解架构相关的基本概念，模型，方法，经验。 每天1分钟，架构心中熟。 知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。
比方说，埃森哲咨询公司就与 各行各业的公司合作应用高级无线感应技术来收集数据，然后对这些数据进行分析。 在医学数据领域，我们可以看到一个关于技术公司如何能提供有效服务的很好的例子。...这样就可以提供 更好的健康服务，降低再入院率和医疗成本。这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...而关于是否受欢迎，是通过它的点击率和分享次 数来体现的。 作为一项服务，Prismatic关注的是年青一代与媒体进行交流的新方法，信息的来源并不重 要。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。...在商业环境更加和谐的情况下，也许会发生上面说到的情况，但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一大笔钱，它就会利用这个数据挽回一点点损失。
只要有足够多的数据可以处理——不管是iPhone上的数据、杂货店购物状况、在线约会网站个人简介或者是整个国家的匿名健康记录，利用对这些原始数据进行解码的计算能力，人们可以获得数不胜数的有价值的见解。...目前被出售给分析公司的医疗数据有可能被用来追查到你的身份。关于个性化医疗有很多谈论，人们的希望是将来可以针对个人研制药物和其他疗法，就好像这些药物和疗法是利用患者自己的DNA制作出来的。...确切地说，新的混合式方法将会询问人们做某些事情的原因，而不只是统计某件事情发生的频率。这意味着在信息检索和机器学习之外，还将利用社会学分析和关于人种学的深刻认识。...技术企业很早就意识到社会科学家可以帮助它们更加深刻地认识人们与其产品发生关系的方式和原因，如施乐公司研究中心就曾聘请了具有开拓精神的人类学家露西·萨奇曼。...考虑到每天有大量关于人们的信息——包括脸谱网点击情况、全球定位系统（GPS）数据、医疗处方和Netflix预订列表——被收集起来，人们迟早要决定把这样的信息托付给什么人，以及用它们来实现什么样的目的。
所以，对于那些想要厘清数据湖如何赋能数据洞察的人来说，这些关于数据湖的讨论令人更加困惑。 亚马逊数据湖： https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?...： https://aws.amazon.com/lake-formation/ 打破这些与数据湖策略、架构和实现建议相关的错误认知，将有助于你理解数据湖失败的原因及其实现面临的各种挑战，还有助于阐明供应商和咨询公司提供的建议可能与数据湖最佳实践背道而驰的原因...错误认知6：数据湖仅适用于“大”数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。...审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是，“大数据”角度给人以一种错觉：数据湖仅适用于里海范围那么大的数据，这当然会让数据胡的概念令人生畏。...例如，术语“数据仓库”和数据湖定义一样模糊而不断变化（见错误认知2），在谷歌上搜索“失败的数据仓库”，也会发现一些关于项目失败的故事。
对于初创公司来说，这可能有点昂贵，但是 100% 为工程师提供了不错的提示。 在架构方面，人们渴望深入到微服务的“仙境”中去。...可以肯定的是，在亚马逊云科技控制台中可以做所有的事情，但是随着时间的推移，事情变成了一个典型的大泥球，每个人都害怕去触碰，而且根本没有人记得为什么存在这个东西。...是的，初始设置将需要一些时间（如果没有控制，在 Terraform 中也很容易成为同样的大泥球），但至少它将有一些关于基础设施的文阿东和它为什么存在的可见性。...而最重要的是，没有什么可以取代真实世界的使用。 只有当你开始收集关于用户行为的真实数据时，你才会看到许多疯狂的事情，所以我们期待着即将到来的发布会！...使用Go和Rust的数据库公司七年经验总结 OpenAI回应ChatGPT不向所有中国用户开放；字节改节奏，双月OKR改季度；马斯克称今年底卸任推特CEO｜Q资讯 背负着整个现代网络，却因“缺钱”放弃开源
系统的三大特征表现在架构上就是：横向可并列，纵向可推导，整体可演进。物理学的熵增定律表明孤立系统总是趋向于熵增的方向发展。在软件系统里同样适用，只不过是以复杂度的增加表现的。...能分清楚问题域在何种层次其实已经把问题解决一大半了。有时候，在低层次很难解的问题，上升一个层次就迎刃而解了。 有时候，在高层次看不清的问题， 降低一个层次就一目了然了。...应用架构：要部署的各个应用程序的蓝图，其交互以及与组织核心业务流程的关系。数据架构：一个组织的逻辑和物理数据资产和数据管理资源的结构。...https://pubs.opengroup.org/architecture/togaf8-doc/arch/toc.htmlSOLD原则关于原则，看了很多次，是否真的理解了这些原则？...STL中算法与数据分离式水平分离；常见的数据库读写模式是水平分离；前端展示中的模版与引擎是水平分离。MVC设计模式中显示、控制、数据的分离是垂直分离。TCP七层协议模型是垂直分离。
一本关于如何调和看似相似但不同的趋势的入门书，这些趋势使数据团队难以解决棘手的“一次无处不在”的问题。...他们在处理必须使用混合架构的现实时，被关于看似独立的新趋势（如数据网格和数据编织）的文献轰炸。这些趋势中的每一个都声称是其数据架构的完整模型，以解决“一次无处不在”的问题。...数据编织的定义 实现数据网格的一种方法是在数据编织框架内进行技术选择。Data Fabric 是一组技术，用于随时随地（在本地或云中）摄取、存储、处理和管理数据。数据网格是关于人、流程和技术的。...定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。...公司将不得不花时间将数据和工作负载迁移到云端。在此期间，根据定义，它们将具有混合架构。因此，业界的要求很明确：必须使混合数据架构变得可行——并且它们将继续存在（在可预见的未来）。
可见，我们不仅仅要面向代码编程，还得学会如何给出指导性的决策思路，而这其实已经是属于架构的范畴了。今天，就让我们来聊一聊关于架构的认知吧！...从概念、模块、运行、代码的角度去组织。 当然，软件架构不仅仅是关于组件的定义与连接，还需关注“适当正确”的决策，并衡量这些决策的产生对现有模型的影响。...分层架构 分层架构是常见的架构模式，它通过将系统的关注点拆分到几个层次里，进而隔离了不同的变化，使得职责分明，能降低整体的复杂度。像经典的三层架构：UI 层、业务逻辑层、数据访问层。...它专注的是业务系统状态的变化从而衍生的一系列动作处理，这是和面向服务即以数据为中心的架构模式的不同之处。...系统以外的附加要求有哪些，比如人脸识别的安全存储、数据脱密等 总之，我们将会列出和系统架构相关的需求，或许不能面面俱到，但也一定是重点需求。
整理了一份Java面试宝典完整版PDF已整理成文档 一、单体架构 单体架构比较初级，典型的三级架构，前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。...而在单体应用中， 每次功能的变更或缺陷的修复都会导致需要重新部署整个应用。全量部署的方式耗时长、 影响范围大、 风险高， 这使得单体应用项目上线部署的频率较低。...二、分布式应用 中级架构，分布式应用，中间层分布式+数据库分布式，是单体架构的并发扩展，将一个大的系统划分为多个业务模块，业务模块分别部署在不同的服务器上，各个业务模块之间通过接口进行数据交互。...从某种意义上来说，Lambda姗姗来迟，它像云计算的PaaS理念：客户只管业务，无需担心存储和计算资源。在此前不久，2014年10月22日，谷歌收购了实时后端数据库创业公司Firebase。...更快的开发速度：这一点在现在互联网创业公司得到很好的体现，创业公司往往开始由于人员和资金等问题，不可能每个产品线都同时进行，这时候就可以考虑第三方的Baas平台，比如使用微信的用户认证、阿里云提供的RDS
最近阅读了一篇文章《小公司需要使用微服务架构吗？》，这篇文章讨论了微服务架构的优缺点，以及微服务架构是否适合小公司。为了蹭一下热度，本文将结合两年半的练习经验，谈谈我对这篇文章的读后感。...我从网上搜索了一些相关的信息，发现这篇文章的主要内容是： 这篇文章是关于小公司是否需要使用微服务架构的讨论，作者分析了使用微服务的四大门派，分别是跟风派，技术派，业务派和架构派。...作者认为，小公司是否需要使用微服务架构，没有一个固定的答案，需要根据自己的实际情况和目标来决定，不要盲目地跟风或者拒绝。...作者建议，小公司在使用微服务架构之前，要考虑以下几个方面 ： 微服务架构的优势和劣势，以及适用的场景和条件 微服务架构的实施成本和风险，以及应对的策略和措施 微服务架构的组织和管理方式，以及配套的技术和工具...参考 小公司需要使用微服务架构吗？
这里有六个关于SaaS应用的谬误，会可能导致你天真地相信你公司云端的数据是安全的。而事实上它们却处于严重的风险之中，并且如果没有数据保护的解决方案的话，将可能会永久的失去。...谬误二：文件共享等同于数据保护 在许多公司都有人曾说过：“我们已经有云文件共享服务了，你就不能把你的文件直接存储到那儿，然后就可以收工了吗?”...谬误三：你的员工不会犯错 让我们来面对一个现实：即使是最聪明的人在你们公司也只是一个凡人，他终(将)会犯错误的。员工错误的删除了数据，并那之后意识到其仍然有用---这种情况并不少见。...另外，原生的云内容分析能力可以帮助你更为深入地了解在横跨多个数据源的时候，潜在的数据和合规方面的风险。...这样做也等同于将合规方面的责任单纯地放置在了那些提供商的肩上，而他们可能并没有能够正确地理解如何去管理用户公司的数据。 总结 云计算的独特优势加速了基于SaaS的应用能被各个公司快速地所采用。
Liberty Mutual，美国第三大财产和意外险保险公司，在周一宣布了与 Subaru 的合作 ——从今年晚些时候起，但凡购买 Subaru 星联车载信息系统的用户，都可以下载一个 相应的应用程序到他们的汽车上...尽管许多保险公司声称，如果用户同意保险公司跟踪他们的驾驶情况，所获得的数据 信息只会使用于车辆保险费的折扣大小，而非增加险金。然而这些条款将来可能会发 生变化，Brauer 和其他分析师称。...其次是关于消费者隐私的问题：保险公司能持有你的数据的时间长度，以及他们将与 谁共享你的数据，这些都取决于每个公司的政策以及国家或地方法规的规定。保险公 司也必须遵守。...“在法院发出传票的情形下，我们要遵守法律法规，” State farm 保险公司的通讯 主任 Scott Bruns 称，“但在这种情况下，数据有助于我们认识驾驶的真相。”...将来 某日驾驶员的数据甚至可能被用于一场车祸事故的问责中。 不想被跟踪的消费者不必注册。但当这样的项目变得越来越普遍，选择不就可能会给 了保险公司一个“红旗”――警示信号，美国 J.D.
10年前曾经面试过金蝶的数据库架构师，当时好像给到20K左右，Offer已经发了，却因为种种原因没去成，这段材料应该是为当时准备的。...1.缺乏基本的编程规范-建表、编码、开发随意性 2.缺乏行之有效的规划和监控-开发过程的随意性 3.缺乏普及的数据库培训-其他技术人员数据库认知不足 4.缺乏合理的数据库建模理论指导 5.数据库架构师即...DBA-事后的优化，与业务无关 6.职责不清，开发人员和DBA之间的推诿 7.数据库架构师缺乏业务理解能力和其他相关技术知识 8.缺乏版本管理-数据库脚本不需要版本管理 9.缺乏推动力-技术人员的协调能力和组织级的授权
新来老大年前开会说各位同学，公司业务越来越重，未来几年要成倍增长......，要梳理出一套新架构，才能更好的支持N万用户.....，以后升职加薪当上....打败........想想还有点小激动呢，于是过年时楼主趁等待相亲妹纸无聊的时候，反思了目前系统现状，构思设计新架构如下。 现有系统 鄙司业务比较重，系统也有些年头，各研发团队、系统都比较稳定了。...逻辑架构图： ?...数据交换： 优先通过数据服务接口，其次SSIS、Job。 基础平台： 缓存Redis,队列RabbitMq等。依赖抽象，框架可替换。...设计目标 尽可能少的侵入 这点是非常重要的，如果不能很好的重用已有的系统或侵入性太强，势必会导致： 新架构周期过长，长期维护二套结构。这种情况下，成本太高，不好推行下去或者还未推行就被砍了。
问了她很多关于公司组织及业务上的问题，我最后给她画了下面这张图。 ? 设计公司组织架构的思考框架 IT系统是基于业务规则、流程规则和组织架构的。...企业人数这个数据如何准确获知？没到商务阶段，谁知道成交金额会是多少？这时候如果能用不同价格版本做区隔就比较好，否则也是需要权衡业务效率与公平的问题。不公平，最终会带来管理效率问题。...03 组织原则 组织发展规划 有了公司大战略和业务上的大规则，才有制定组织发展规划、组织发展原则的基础。 组织原则这一层包括： 我们希望公司组织的底色是什么？—— 是追求效率，还是关心人的成长？...从规划上看，我们目前的组织一年后将如何演进？三年、五年的演进方向及路径？ 04 部门架构、部门 岗位职责、岗位能力模型 到这一层才会看到组织架构图。...他们竟然发现公司里不允许任何人持有“组织架构图”；老福特认为这会造成官僚风气，对公司非常危险...... 到了今天，还有很多创业公司弄不清楚的部门之间的职责边界。
目前开发中用到的主流思想主要是MVC 、 MVP、 MVVM这三种思想。前端用的MVVM，后端用的MVC，安卓用的是MVP。具体的每一种使用后面做详细讲解。
大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下 ?...可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户 数据可视化是数据分析工具最基本的要求 可视化可以直观的展示数据 让数据自己说话，让观众听到结果 ?...数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的 集群、分割、孤立点分析还有其他的算法 让我们深入数据内部，挖掘价值 这些算法不仅要处理大数据的量 也要处理大数据的速度 预测性分析能力 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据...语义引擎 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息 ?...数据质量和数据管理 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践 通过标准化的流程和工具对数据进行处理 可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果
You need to get your hands dirty. 1、 数据都是没有清洗过的。 2、 你总是需要花费大量的时间准备和清洗数据。 3、 95%的任务不需要深度学习。...4、 90%的情况下，线性回归分析就能解决。 5、 大数据仅仅是一个工具。 6、 你应该拥抱贝叶斯分析方法。 7、 没人会关注你怎么实现的。 8、 学术和商业是两个不同的世界。...10、所有的模型都是有缺陷的，但是有些是有用的。 11、没有完全自动化的数据科学。很多你需要人工手动操作。...2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
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