本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
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。
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Web IDE的开发从来是整个大数据平台开发中非常繁复和笨重的一环，从零搭建一个 Web IDE 通常意味着大量的殚精竭虑和苦思冥想，时间成本更是不可计数。两个UI组件库一起用更是bug的代名词，有没有什么办法能解决这个问题呢？
最近一直在参加安徽省大数据与人工智能应用竞赛，因此学习了很长一段时间的大数据，也积攒了一些大数据的开发经验；工欲善其事，必先利其器，所以想要给准备学习大数据的同学总结一下自己在大数据开发中所用到的工具。
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
记录一款好用的大屏工具，DataGear，官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等，SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎，可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集，也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析，距离tableau等专业工具还很远，个人感觉仅是数据的展示工具。
本文主要阐述了图表设计的重要性，介绍了图表设计的基本原则、视觉元素和层次、图表类型和选择方法、图表设计方法、设计误区以及图表的交互方式。作者通过深入分析图表设计中的各种细节，使读者能够更好地理解和应用图表设计，从而提高数据可视化的效果。
十年前，在信息化“十二五”规划中，提出建设一个令人激动的“智慧型校园”概念。这幅蓝图描绘的是无处不在的网络学习，融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
来源：商业与生活 作者: 朱晓培 ---- 曾经，人们认为，ToB业务永远做不了大规模的利润爆发。相较于面对亿级用户市场的ToC业务，ToB业务是完全不同的，要一个客户一个客户的去啃，是拿稳健、拿时间去换业绩。 但是，有一家公司却在两年内做到了收入10倍以上的增长。 这家公司就是专注于大数据可视交互系统的光启元数字科技。如果你最近去过广东“数字政府”开放日的展厅，可能会看见巨大的屏幕上，显示着一个区域里用户使用滴滴、微信定位、腾讯地图等服务的实时状态。这就是光启元与腾讯合作的智慧城市方案中的一个，互
银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。
清华数为大数据应用开发工具DWF是一款数据模型驱动的低代码应用开发工具。2021年，以工业大数据应用系统用户的需求为牵引，DWF团队共发布6个主版本，分别在移动端应用定制、异构数据源管理、交互设计功能完善、第三方组件集成等方面进行了扩展。下面是清华数为大数据软件栈DWF团队主要工作回顾。 DWF系统架构 一、 2021新版发布 1.移动端应用定制功能的发布 DWF移动端的应用建模复用了已有的PC浏览器端建模工具，在新建表单时选择“移动端表单”类型，即动态加载候选移动端控件； 基于模型生成的移动应用
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
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
随着互联网技术的不断发展以及大数据时代的兴起，企业对于数据分析和洞察的需求日益增长。大多数企业都积累了大量的数据，需要从这些数据中快速灵活地提取有价值的信息，以便为用户提供更好的服务或者帮助企业做出更明智的决策。
随着物联网、大数据等技术不断完善，智慧化教育的优势凸显出来。教育部发布的工作要点指出推进信息化技术与教育教学深度融合，推动教育信息化转段升级，提升师生信息化素养。随后国务院印发《中国教育现代化2035》，其中要求加快信息化时代教育变革，建设智能化校园，统筹建设一体化智能教学、管理与服务平台。尤其是在今年特殊情况下学生分批次返校，对校园内人员甚至环境精细化管理变得尤为必要。智慧校园运维是一个发展趋势，时代所向。
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
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
智慧矿山，是指基于现代煤矿智能化理念，将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、工业互联网、机器人化装备等与现代矿山开发技术深度融合，形成矿山全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统，对矿山生产、职业健康与安全、技术支持与后勤保障等进行主动感知、自动分析、快速处理，实现矿井开拓、采掘、运通、分选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程的智能化运行。
不知不觉鸡年已经进入尾声，在这一年，DT君用37场线上数据侠实验室，聚集了来自各个行业的数据玩家，带大家重新用数据解读城市与商业。今天，我们精选出10篇优质的内容分享实录，希望大家的春节，也能有满满的数据干货相伴~
近年来，业界学者及企业就智慧冷链物流展开深入研究，2010 年 IBM 发布的《智慧的未来供应链》研究报告中提出智慧供应链概念，并由此延伸出智慧物流概念，即智慧物流是以信息化为依托并广泛应用物联网、人工智能、大数据、云计算等技术工具，在物流价值链上的 6 项基本环节（运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送）实现系统感知和数据采集的现代综合智能型物流系统。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
随着各行业信息化速度的加快，不同类型的数据皆呈现出爆发性的增长并质变成大数据。随着海量、细致的新数据源的不断呈现，大数据在运营、策划、营销等方面的应用，得到不同层面的技术指标，产生系列的报表并反馈在生产和运营中，大数据价值的挖掘应用成为智慧企业发展的所迫切需要迈出的重要一步。
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。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
上海科睿副总经理魏志丽：数据可视化助力法院信息化建设
如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？在为企业选择BI工具时，应该遵守以下“十诫”。
腾讯启动“疼爱医疗”战略 用大数据构建互联网+医疗连接器 近日，腾讯公司副总裁丁珂在“互联网+慢病管理”发布会上宣布正式启动“腾爱医疗”战略，将利用腾讯的社交基因和大数据能力，搭建“互联网+医疗”
武汉光谷出台“互联网+教育十条”新政。运用人工智能、大数据、信息化技术和新基建设施发展教育行业。
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
可视分析技术已经发展了近十年。在这些年间，人们研究了大量的可视分析方法和案例，发表了不少研究论文。然而，对于一些基本问题，人们依然没有明确的答案。例如，一个基本的可视分析流程是怎样的？一个可视分析系统应该包含哪几个组件？如何评价和比较不同的可视分析系统？在VAST’2014的一篇论文中[1]，Sacha等人提出了一个可视分析模型，系统性的回答了以上问题。 如图1所示，他们的模型包含左边计算机的部分和右边人的部分。在计算机部分中，数据被绘制为可视化图表，同时也通过模型进行整理和挖掘。可视化图表既可以显示原始数
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
导读：通过图形化手段清晰地传达数据，促进信息的传递与沟通，是数据可视化的基础要素，也是设计美学和功能相结合的具体表现形式。Davinci便是这样一款可视应用平台。在敏捷大数据（Agile BigData）理论的背景下，围绕“数据视图”和“可视组件”两个核心概念设计，支持多种可视化功能。Davinci具体的设计理念和功能特点都有什么呢？它又将怎么成长呢？让我们一起来阅读本文吧~
近年来，以移动互联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代数字化技术正在改变人们的生产和生活方式，重塑许多行业，新技术一边催生了新的商业模式，一边也对企业的经营提出了挑战，也因此“数字化转型”这个词渐渐成了许多企业的战略优先级，成了许多企业寻求业务发展和运营优化的战略选择。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
初入大数据行业，大家肯定会听到“BI”“报表”这俩词，“BI”出现的地方一般都会出现“报表”，以至于很多人直接认为他们是一个东西。其实不然，虽然BI的结果通常需要报表来呈现，但是“BI”和“报表”并不是一个东西。
国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发文件，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程全面启动。“数”指数据，“算”是算力，即对数据的处理能力，“东数西算”是通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
现在的棉花加工行业还停留在传统的反应式维护模式当中，当棉花加工厂的设备突然出现故障时，控制程序需要更换。这种情况下，首先需要客户向设备生产厂家请求派出技术人员进行维护，然后生产厂家才能根据情况再派人到现场进行处理。由于棉花加工设备分布在中国各地乃至出口到世界各地，从客户反应问题到厂家派人到达现场的时间周期就会很长，少则一天，个别偏远的地方可能会需要几天，不同程度地影响到企业生产活动的继续进行。传统的反应式维护存在以下缺点：售后服务响应速度慢；维护成本高；生产效率低下；停车率高；管理成本高；无法应对合格工程师不足的情况。
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。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
自2022年3月初，数据猿正式推出以“数智力·新格局”为主题的“2022行业盘点季大型主题策划活动”以来，此次涵盖❶访谈调研+❷企业盘点&内容选题合作+❸产业图谱+❹榜单/奖项 于一体的半年度大型媒体策划活动受到了业界各方数百家企业的踊跃报名参与。 数据猿作为一家致力于“聚焦数智·改变商业”的数据智能产业创新服务媒体，以推动大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新技术在产业中的应用与发展为宗旨，希望以媒体的力量与方式推动产业的发展与行业的进步。 在历经数月的时间里，由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团，以及外部行业专家成员组成的终审团，通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下，最终制作形成了《2022中国各地区科创之星势力图2.0版》
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
近年来，随着城市化进程的不断发展和城市基础设施不断完善，城市化过程中重建设、轻管理的治理模式给城市管理造成了困境。如何保证城市居民的生活质量，创造和谐开放的城市公共环境，已成为城市管理的重点。
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。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
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