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。
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。
作者简介：史凯，花名凯哥，腾讯云最具价值专家TVP，ThoughtWorks数据智能业务总经理。投身于企业数字化转型工作近20年。2000年初，在IBM 研发企业级中间件，接着加入埃森哲，为大型企业提供信息化架构规划，设计，ERP，云平台，数据仓库构建等技术咨询实施服务，随后在EMC负责企业应用转型业务，为企业提供云迁移，应用现代化服务。现在专注于企业智能化转型领域，是数据驱动的数字化转型的行业布道者，数据中台的推广者，精益数据创新体系的创始人，2019年荣获全球Data IQ 100人的数据赋能者称号，创业邦卓越生态聚合赋能官TOP 5。2019年度数字化转型专家奖。打造了行业第一个数据创新的数字化转型卡牌和工作坊。创建了精益数据创新方法论体系构建数据驱动的智能企业，并在多个企业验证成功，正在向国内外推广。
导语 | 数据中台被誉为大数据的下一站，成为了人们谈论的焦点，2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么？它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理，为大家剖析数据中台的愿景和本质。「TVP思享」专栏，凝结大咖思考，汇聚专家分享，收获全新思想，欢迎长期关注。（编辑：云加社区 涛涛）
抗击疫情，腾讯云在行动。数据中台被誉为大数据的下一站，成为了人们谈论的焦点，2019年也被称为数据中台元年。但是数据中台是什么？它和数据仓库、商业智能、大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？本文是对TVP史凯老师的直播演讲整理，为大家剖析数据中台的愿景和本质。
随着大数据的趋势引起的越来越多的重视，各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。 目前，大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 大数据系统研发工程师、 大数据应用开发工程师 数据分析师 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
如今参加大数据培训的人越来越多，因此大家也在关心从事大数据工作后的职业方向怎么样，都有什么职位。本篇文章小编就和大家分享下从事大数据工作的方向及职位。
随着58业务体系的不断建设与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
据介绍，腾讯云数据智能服务重点围绕数据科学家、应用开发者、业务管理者三大群体，以用户为本、以产业数字化转型和智能化升级为目标，致力于提供全面丰富、高性价比的各种数据智能工具，并和合作伙伴一起，为客户打造具备真正商业价值的整体解决方案。在数据基础能力层，腾讯云依托大数据平台、机器学习平台、数据仓库等，打造面向数据科学家的高效工具矩阵；在应用服务层，腾讯云通过应用平台和应用服务降低AI落地门槛，让应用开发者灵活便捷的接入AI能力；在行业解决方案层面，腾讯云和合作伙伴一起，实现零售、泛互联网、泛政府、企业和金融等众多领域的方案落地。
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。
现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng
昨天还是前天，正好看到朋友圈里大家都在发AI前线推的一篇文章。数据中台已成下一风口，它会颠覆数据工程师的工作吗？, 个人认为风口谈不上，但是确实是技术发展到一定程度的产物。这里的技术不仅仅是大数据，也是后端，前端技术前进的共同产物。N年前我们是想都不会想这件事情的，因为技术上很难达到。
【CSDN现场报道】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。 2015中国大数据 技术大会首日全体会议中，星环科技创始人兼CTO孙元浩带来了名为“现代数据仓库的技术演变和关键特性”的主题演讲。
数据模型的定义：数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。读起来有些拗口，可以简单理解为描述实体及关系的一个方法。
1、（2016）嵌入式处理器是嵌入式系统的核心部件，一般可分为嵌入式微处理器（MPU）微控制器（MCU）、数字信号处理器（DSP）和片上系统（SOC）。以下叙述中，错误的是（）。
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
宣布“Hadoop 已死”已成为一种时尚。但，Hadoop 让企业失去了对大数据的恐惧。Hadoop 反过来又释放出一种创新的良性循环，为我们今天所知的云分析和人工智能服务带来了大量市场。
在前面两篇文章（《数据智能时代来临：本质及技术体系要求》和《多维度分析系统的选型方法》）之中，我们概括性地阐述了对于数据智能的理解，并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍。按照原先的规划，我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理、安全计算以及质量保证方面。
数据中台是当下非常热门的话题，可以解决企业重复造轮子的问题。虽然数据中台在互联网企业中已经有了多年的实践，但是对于传统企业来说还是一个比较新的话题。
数据中台建设五步法是我们在十几个数据中台项目落地实践中总结出的一套方法论。在数据中台项目落地中，我们可以根据具体项目情况对其中的一个或者几个部分的内容做重点的加强或者减弱，甚至可以只在其中一个方面做重点突破和攻关。
最近可能大家听到“数据中台”这个词越来越频繁了，有时候我跟一些朋友聊起来，也是都在说这个，但是一直不知道这到底是个什么。最近就看到这篇文章，觉得说的还挺好的，分享给大家看看，希望大家看完能对数据中台有一些认识。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上，关于数据中台的话题也获得了众多参会者的热烈关注。如今似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？
数据仓库这个概念在二十多年前由Bill Inmon提出后，几乎所有的IT厂商都开始介入这个领域，为企业级数据仓库设计非常复杂的体系结构和数据模型，典型的企业级数据应用架构如下：
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”……
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/111176.html原文链接：https://javaforall.cn
如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 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。
在之前的课程中，我们已经学习了基础的网络知识，IP地址的知识，网络存储和网络接入相关的知识。是感觉到意犹未尽呢？还是想赶紧远离这个大魔王赶紧学习其它的内容呢？别急，我们还差最后的一点东西没说完。
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。
OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
ODS：抽取的原始业务数据，结构一般和原始业务数据库表结构或者抽取的业务日志数据结构保持一致。一句话：从业务系统增量抽取，数据不做清洗转换，与业务系统数据模型保持一致。
有软件开始的那一天起，数据这个行业就存在了。比如说原来最早的时候，有非常多的数据报表数据可视化，然后到后来，有了商业智能，有了Data Warehouse（就是数据仓库），然后数据挖掘，并且在数据这个行业里面是有非常多的巨头的，比如teradata、cognos，biee、microstrategy等。
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
华智，携程高级研发经理，现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。
下面是面试题： 由于我准备面试时大部分的项目准备是围绕数据仓库开发准备的， 而我面试的是货拉拉的大数据开发岗， 所以整个面试过程面试官也在反复和我确认到底是面试应用开发还是数仓开发。。。
企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间，通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
国际标准化组织（ISO）提出的网络体系结构模型，也叫做开发系统互连参考模型（OSI/RM）,通常叫做OSI参考模型。如下图所示：
本篇博客，为大家带来的是关于大数据实战【千亿级数仓】阶段五的内容。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
当前是一个数据驱动企业发展的时代，企业的数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存与发展的必答题。在这场深刻的变革中，数据集成平台作为连接企业内部外数据孤岛、促进数据流动与融合的桥梁，扮演着至关重要的角色。它不仅是企业数据战略的基石，更是推动业务创新、提升决策效率、优化运营流程的强大引擎。下面是我们总结的数据集成平台在企业数字化转型过程中的五大关键角色，揭示其如何赋能企业，引领数字化浪潮。
导读：随着企业规模不断扩大，业务发展多元化，企业管理层越来越重视利用数据提升业务的创新能力、经营管理能力。因此，能够加强数据利用率、提升各部门工作效率的数据中台应运而生。
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