4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展，纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的？ 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策； 数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
大数据经过多年的潜心发展，在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕大数据的应用开发也迅速火热起来了。政务大数据解决方案、企业级大数据解决方案、智慧城市停车大数据解决方案等已经开始被应用。5月份一条很有意思的娱乐新闻——警方在某歌手的演唱会上抓捕了好几个被网上追逃的人。这同样是大数据技术的应用······
在当前国家倡导的“质量强国”战略中，计量起到极其关键的作用，计量技术的发展支撑着社会发展的各个方面；计量技术的创新引领了科技和产业的创新。而在大数据时代，数据已成为企业不可或缺的战略性资源。如何运用“工业4.0”、“中国制造2025”思维和大数据等高新技术，发挥以计量数据为主的数据在经营、管理、决策中的作用，整合计量机构的数据资源，创新性地挖掘数据在应用方面的价值，为社会提供计量信息公共服务，为企业提供计量业务的增值服务，为行政单位提供计量业务的统计分析和预研预判服务，已成为一个非常重要且紧迫的课题。
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
<数据猿导读> 中国联通CTO范济安在2016年中国通信大数据大会上发表了以“中国联通大数据发展与规划”为主题的演讲。范济安表示，中国联通的大数据发展大致可以分为三个阶段。目前所面临的挑战，主要是怎样
从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。旨在通过建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。
大数据深度挖掘、大数据精准营销、大数据科研等是目前比较热门的大数据应用关键词，随着大数据发展，利用大数据做营销的手段越来越丰富，但也越来越难了。
本文精选26个经典的工业互联网+人工智能案例，涉及的企业是业界主流一线企业，供大家参考学习。、
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
为适应数据应用需求，大数据平台架构持续演进，历经数据仓库、数据湖两个阶段。2020年，湖仓一体概念提出，湖仓一体架构因能实现数据资产统一管理、降低数据冗余、降低大数据平台架构运维复杂性，将成为大数据平台的主流架构。
目前我们数据平台部共有200多人。整个数据平台是按照基础平台、核心应用、产品包装和质量监控的思路分为四部分： 数据中心，负责建设管理腾讯大数据基础平台; 精准推荐中心，负责研发落地以数据挖
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。
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
③定量的，定量数据：反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量，重量、速度等物理量；
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
T派IN课堂 腾讯攻城师走进名校课堂 打开互联网技术黑匣子 腾讯广点通技术团队揭秘互联网效果广告背后的技术与挑战 合作高校：南京大学 课程总体介绍 好的商业模式是企业发展的动力来源，也是创新创业得以落地的必要条件。广告作为互联网行业最为主流和清晰的商业模式持续为企业创造价值。 尽管互联网广告的形态各异：品牌展示广告、搜索广告、效果展示广告、社交广告，但精准定向是其共同的追求。如何打开流量幕后的黑盒子，理解用户，精准定向，给用户有用的信息，构建用户、广告主、流量平台的共赢生态圈，涉及诸多研究与技术问题。同时面
0x00 前言 本篇总结一下自己对大数据算法认知的过程。正文包含两部分：自己对算法的认知过程和对大数据算法的理解。 写这篇博客的原因有很多，总的来讲有下面几点： 自己在算法的路上一直懵懵懂懂，现在刚刚有了一点点头绪，赶快做个记录。 梳理清楚自己的思路，后续会有一个算法学习的一到两年的计划，这算是个引子。 谈起算法大家都只会想到经典算法和机器算法，除此之外还有很多有意思的算法，特别是为了解决大数据量问题的算法，这些很容易被忽略掉，但是我认为这才算是大数据算法。 0x01 认知过程 1. 算法没什么用 刚入坑的
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
大数据技术最新发展趋势将走向何方？大数据云原生化将面临哪些挑战？又有怎样的解决之道？腾讯、英特尔、bilibili、作业帮、Alluxio 等厂商正在战略加码哪些前沿技术领域？所有这些问题，您将在 8 月 19 日举办的腾讯云大数据峰会暨 Techo TVP 开发者峰会上找到答案。 届时，腾讯云还将重磅发布全新一代大数据产品矩阵和品牌愿景，并全面分享腾讯云在云原生、数据治理、国产化等方面的最佳实践。 国内大数据领域权威专家包括中国信通院大数据与区块链部副主任 腾讯云 TVP 姜春宇、英特尔大数据技术全球
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
大数据技术最新发展趋势将走向何方？大数据云原生化将面临哪些挑战？又有怎样的解决之道？腾讯、英特尔、bilibili、作业帮、Alluxio等厂商正在战略加码哪些前沿技术领域？所有这些问题，您将在8月19日举办的腾讯云大数据峰会上找到答案。 届时，腾讯云还将重磅发布全新一代大数据产品矩阵和品牌愿景，并全面分享腾讯云在云原生、数据治理、国产化等方面的最佳实践。 国内大数据领域权威专家包括中国信通院大数据与区块链部副主任、腾讯云TVP姜春宇、英特尔大数据技术全球CTO、腾讯云TVP戴金权、bilibili OL
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、
量化派是一家金融大数据公司，为金融机构提供数据服务和技术支持，也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况，撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性，但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家，个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据，目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1]，但其中有实际征信记录的只有3亿人左右，有5亿人在征信系统中只是一个身份证号码。此外，我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系，这5亿人对金融部门来说是陌生人。这样算下来
京东定义科技驱动无界零售，线上线下的消费场景无处不在。京东将通过开放的数据、技术，帮助消费者，供应商和平台实现用户体验极致提升；供应链效率提升，成本降低；以及让营销渠道就像“水电煤网”无处不在；成为真正的电商基础设施能力，构建更加开放、更加成熟的无界零售生态体系。 12月23日，北京国家会议中心，京东技术——平台架构峰会，一次将京东人工智能技术、IOT软硬件技术、智能购物核心能力及平台架构，向业界全面解读无界零售背后的技术。 峰会精彩议题预览： 京东Alpha智能服务平台技术体系构建实践 本议题将详解通过
近日，由金科创新社主办，全球金融专业人士协会支持的“2023鑫智奖·第五届金融数据智能优秀解决方案评选”榜单正式发布。腾讯安全申报的“SOC+基于新一代安全日志大数据平台架构的高级威胁安全治理解决方案”获评“鑫智奖·网络信息安全创新优秀解决方案”。
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。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日下午的互联网大数据分论坛，滴滴机器学习研究院研发总监刘威、百度主任架构师、机器翻译技术负责人何中军、京东商城大数据研发部负责人刘彦伟、中国人民大学
数据猿导读 恒丰银行探索采用大数据技术构建统一的企业级数据管理平台，重构数据仓库应用，减少数据重复加工与存储，促进信息管理应用的数据融合共享，提高数据处理总体效率，提升数据分析和应用创新能力，正逐步取得预期的成效。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协
摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
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。
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
注：在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
核心技术架构挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战。 2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4、网络架构、数据中心、运维的挑战：随着每天创建的数据量爆炸性的增长，就数据保存来说，
随着互联网的飞速发展，信息化已经无处不在，人类正在由IT时代进入DT时代，大数据在不断影响着各个行业，即将开启一次重大的时代转型。就像蒸汽机带来工业革命一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。 如何利用大数据改变传统安全思维，充分发挥大数据的价值，应对各种高级持续威胁和日益复杂化的网络安全形势，是对安全而言需要重点关注的问题。而大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。对与安全威胁而言也是如此，当前的
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
纯 .Net 自研大数据实时计算平台，在中通快递服务数百亿包裹，处理数据万亿计！将分享大数据如何落地以及设计思路，技术重难点。
腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户，为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务，腾讯的大数据平台做了那些工作？具备哪些能力？记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生，他将给大家揭秘腾讯的大数据平台！ 建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰（腾讯大数据团队使命） CSDN： 首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。 蒋杰：我是蒋杰，目前是腾讯数据平台部的负责人。我的第一份工作其实并非在互联网行业，而是在传
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