尽管商业智能分析有用,但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
我们谈论数据中台之前,我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念,它们都与数据有关系,但他们和数据中台有什么样的区别,下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
大数据时代,作为数据的掌握者,我们不仅要更好地使用数据,也要更好地管理数据。而数据仓库正是这样一套管理和组织数据的解决方案。
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。
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中,我们着眼于七个挑战,探讨对平台和业务所有者的影响,并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
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。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
1. 面向主题:数据仓库集中存储围绕特定主题(如销售、客户、财务等)的数据,这些数据经过提炼,去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
光阴似箭,岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年,变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点,意味你见过很多套技术构架,学过很多技术组件,写过很多行代码,有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度,慢慢转变成沉淀深度为主了。
汇总各种来源的数据,可以创建一个中央仓库。通过分析和汇总业务数据报告,数据仓库能够帮助企业做出明智、战略性的决策分析。虽然数据仓库提供了许多便利,但是把这些敏感数据收集到一个单独系统,会给数据仓库带来安全问题。 如果选择使用数据仓库,企业需要考虑如何更好地保护内部信息系统。任何数仓安全方面的妥协都会给入侵者或网络罪犯以可乘之机,造成销售、营销、客户信息等业务数据的毁坏泄露。今年爆发的WannaCry勒索软件事件也表明了这一点,现代企业需要严格规避数据犯罪。 在数据仓库中,最常见的数据库管理系统应该是开源My
现在各种新名词层出不穷,顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台; 平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱;技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等,总之是你方唱罢他登场,各种概念满天飞…
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
马云老师在2019年说了一段话,“很多人会把数据比作石油,我们现在搭建的数据中台,就是希望扮演发电厂的角色”,这一段话,现在被大众认为是“数据中台”这个概念的起源。
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。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性,有别去其他。从这个意义上说,数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中,我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
企业级的大数据平台,Hadoop至今仍然占据重要的地位,而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计,是非常关键且重要的一步,在实际工作当中,往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享,我们就来讲讲,基于Hadoop的数仓设计。
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案?了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境,例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。 云环境提供了多种好处,例如可扩展性、可用性和可靠性。此外,云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择,其中一些是专门为云设计的,可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时,这通常会令人困惑。在这篇文章中,我们将详细介绍许多工具的优缺点。 这是一个由三部分组成的系列文章的第一篇,
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
基于大数据技术构建数据仓库平台,源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题,以及辅助工具的缺失,注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性,和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段,需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节,可以做专项技术交流和咨询服务。
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
组成的 完整的 “数据环境” ; 并在该 “数据环境” 上建立 和 进行 企业 或 组织 的从
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI(商业智能)能力,指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
首先它不是一个平台,也不是一个系统,如果有厂商说他们有个数据中台卖给你,对不起,它是个骗子。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
分析型系统进行联机数据分析,一般的数据来源是数据仓库,而数据仓库的数据来源为可操作型系统,可操作型 系统的数据来源于业务数据库中,那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。“反向 ETL”一词可能看起来令人困惑,因为传统的 ETL(提取、转换、加载)涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换,然后将其加载到数据仓库或数据湖中。
2021年8月20日,贵州农信行社数据仓库软硬件采购项目单一来源采购公示发布。 拟采购商品信息:行社数据仓库软硬件(GaussDB数据库及大数据软件License部分) 采用单一来源采购方式的原因及相关说明:大数据平台由贵安迁移至观山湖数据中心时,使用了华为泰山服务器和大数据产品,用于搭建观山湖数据中心大数据平台。现由于数据量增长大数据平台需进行扩容,鉴于后续应用扩展及行社数仓项目建设,为保持服务延续性及前后软硬件产品的一致性,同时考虑到系统兼容性,便于投产后运维,拟继续采购华为系列产品用于扩容大数据平台
关于数据中台的概念定义,业内有各种各样的版本,尤其是涉及数据中台与数据仓库、数据平台等相关概念的差异一直争议不断,可谓一百个人眼中,就有一百个数据中台,千百万人眼中,就有千百万个数据中台。关于概念之争论,笔者无意逐一罗列,更无意参与其中,而是希望从工程实践者的视角,提供一种全新的关于数据中台定义的思考逻辑。本章内容围绕数据中台的定义,采用两种方法,三个视角,给大家阐述,在工程实践者的眼中,数据中台的概念定义。
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现。在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如Hadoop Hive,Spark SQL的兴起,开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模,而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法,谁让这些开源工具没
大数据传统企业实施,其路漫漫,绝不会如昙花一现,探索大数据在传统行业的实施之路,寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系,是我执着坚守的信念,大数据是一种信仰,吾将上下而求索。记下项目中的点滴,算是日志,自勉。
2、为什么需要数据模型:数据模型不是必需的,建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。
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
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
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。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集,安全策略的编写实现,和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节,数据的质量将直接影响安全策略的效果。
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。
随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求,宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie,本文将重点介绍其技术架构及功能模块。
翻译自 Data Warehouses and Customer Data Platforms: Better Together 。
什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后,我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例,帮助大家来了解整个数据建模的过程。
英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
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。
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