导·读 近日，“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾，各位领导，各位技术的小伙伴们，早上好！ 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过，我们的实时分析会助力我们的用户资产增长，究竟什么是实时分析，实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖，后面我相信王
电商卖货是很多产品的盈利方式之一，好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值，而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景：优惠券发放和直播卖货，画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
对每个人而言，购物是必不可少的一件事。而当我们购物时，我们通常会购买我们所信任的人推荐的商品。如今是数字时代，人们网上购物时常会使用购物推荐引擎。
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
这是准确管理与衡量日志记录的最高效方式；本文将带你快速了解通常如何利用Docker及容器来创建易于管理、测试及部署的软件镜像包。 过去十年来，随着分布式系统的发展，日志数据管理起来更加复杂。如今，系统中可以容纳数以千计的服务器实例或者微服务容器，而所有这些实例或容器又会生成自己的日志数据。随着以云为基础的系统快速出现并占据主导地位，由机器所生成的日志数据呈爆炸性增长。而日志管理随之成为现代化IT运营中的重要任务，为包括调试、生产监控、性能监控、支持援助与故障查找之类的许多用例提供辅助支撑。 尽管分布式系统在
数据猿导读 大数据客户行为实时分析系统采用大数据与实时流处理平台技术，从营销、风控、客户体验等多个业务视角满足渠道业务分析决策需求，帮助银行以产品为核心的经营模式，转变为以客户为核心的经营模式，最终实现向客户提供个性化、场景化的智能金融服务。 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，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、
精准营销，如何构建一套完善的用户画像体系？
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DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点
近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
RTB——Real Time Bidding 的简称,就是实时竞价 互联网广告产业正在面临的变革，这一变革过程由大数据技术引领，借RTB体系建构，改变着企业主，也改变着广告服务商、同样改变着广告受众。 从历史发展来看，中国互联网广告经历了三个阶段:单项传播时代，基于媒体的营销时代，基于受众的精准营销时代。在单向传播时代，能做的仅仅是单向的展示和发布；在媒体营销时代，互联网广告被包装成了一种新的传播形式，与媒体内容进行融合，并在不断丰富中；而未来基于受众的精准营销广告，将能够实时分析广告受众，获得个性化
流处理正变得像数据处理一样流行。流处理已经超出了其原来的实时数据处理的范畴，它正在成为一种提供数据处理（包括批处理），实时应用乃至分布式事务的新方法的技术。
通过大数据来提升营销效果已经是零售行业不同业态都绕不过去的话题。以往，市场团队在进行投放时需要依靠营销团队和销售团队的经验来判断，这样的营销策略较为粗放，对用户的感知也不精准，一般都是在海量投放后被动的等待营销反馈。不仅浪费了大量营销预算，同时也无法在第一时间纠偏。
今年6月，我国正式发放5G商用牌照。由于5G基站投资是4G的两倍，功耗则是后者的2.5倍～3倍，即使有国家政策支持，5G网络投资的资金压力对于三家运营商来说还是很大的，因此，中国电信和中国联通签订了《5G网络共建共享框架合作协议书》，中国移动则“计划压缩以往传统业务投资，通过5G+4G的方式来操作”。与此同时，国内通信行业整体出现负增长。据称，三家运营商正紧锣密鼓地部署降低销售费用及销售费用占比工作，以实现新的市场经营模式转型。
最后一篇文章定义了未来的企业数据架构将是什么样子，以及“快”和“大”将如何协同工作。本文将深入探讨如何正确的处理快数据。
作者 | Abhinav 译者：王庆 摘要：本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用，并讨论其优势和挑战。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。 数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”,从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。 对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的
要求苛刻的 GenAI 模型、复杂的数据和强大的 AI 应用程序推动了现代数据库操作方式的重大转变。
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
DaisyDisk for Mac是一款专为mac用户设计的磁盘清理工具，可以帮助用户了解磁盘使用状况，并进行准确的分析，让您非常轻松就能揪出占用磁盘空间的那些文件，运行超快，使用起来非常方便！
摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计
近日，全球权威信息技术研究与咨询机构 Gartner 发布了云数据库市场领域 2023 Gartner® Peer Insights™“Voice of the Customer” 报告，PingCAP 在报告中获得的客户总体评分达到 4.9 分（满分 5 分），在所有入选企业中位列第一，连续两年获评“卓越表现者”最高分。
如今，客户体验正在超越价格和产品质量，成为衡量品牌差异化和客户保留度的关键指标。零售商和组织正通过关键技术满足消费者更好的需求。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
随着企业信息化建设的普及，越来越多的企业开始慢慢重视固定资产的信息化管理。IT 资产是企业可持续经营和发展的重要物资之一。不论对于制造业、互联网或者其他企业而言，IT资产都是不可或缺的实物资产。它的特点是更新换代比较快，价值相对较高。各行各业对于 IT资产透明监管、智能运维的需求日益强烈。企业加强对 IT 资产的监管，不仅可以降低IT资产的成本投入，还可以提高IT 资产的正常运维和使用寿命，提升企业整体的管理效率，达到开源节流、降本增效的目的。为企业赢得在市场上的竞争优势。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
数据猿导读 2016年，程序化购买产业链进一步完善，更多的厂商推出了自己基于大数据的数据+流量+优化的一站式解决方案，华院（上海）CEO唐岳岚，RTB在大数据智能化营销领域将大有作为。 作者 | 唐岳
基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。内容分析得越深入，哪怕最开始使用人为定制的规则也能起到不错的效果。
Cdn服务器在网络上承担着为用户网站访问加速的作用，并且加速的应用也非常的广泛，因此目前这种加速服务器在互联网中有着非常重要的价值，因此通常cdn服务器都需要进行日志，那么CDN日志实时分析的作用是什么？日志分析的好处是什么？
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
【CSDN现场报道】2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办，以推进大数据科研、应用与产业发展为主旨的2014中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2014中国大数据技术大会首日的全体会议上，华为EU研究中心首席研发架构师Sabri SKHIRI带来的主是题“Lambda Architectu
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该数据模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
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；
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
ClickHouse是由俄罗斯Yandex公司开发的一款开源列存数据库系统，旨在处理大规模数据分析场景下的实时查询。以下是ClickHouse的发展历程，包括最初的设计目标、技术架构的演进等方面。
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
在过去几年里，实时计算的受欢迎程度呈爆炸式增长。这源于互联网、物联网、人工智能技术的高速发展，以及国家政策层面的大力支持。然而，在企业层面上，实时计算这种技术仍难以得到有效应用。究其原因，主要在于技术门槛高，开发、运维成本难以控制，缺乏成熟的产品化功能。
背景 马老师曾提到三次技术革命：“第一次技术革命是体能的释放，是让人的力量更大，第二次技术革命是对能源的利用，使得人可以走得更遥远，而这一次技术革命是IT时代走向DT时代，是真正的大脑的释放。我们其实
网络安全态势越来越复杂，传统的基于单点的防护和攻击检测系统在应对现代网络攻击方面有着很大的局限性。
为实现实时分析，通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
导语:在快速发展的数字时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介，企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
本文转载自：AI前线 记者 | 冉叶兰 嘉宾 | 邓启斌 Hermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台，在公司内服务于上百个业务，集群规模 5000 个节点，每日数据接入量 4 万亿，查询量千万级别。作为一个公共的平台，面对的业务场景非常复杂，包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的？研发过程中遇到哪些难点？作为开发者，我该怎么借鉴和避免；作为用户，又有哪些新的思考？ 在2021年4月22-24日举办的 QCo
什么是实时分析？ 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询，这本质上是延迟的两种衡量标准：数据延迟和查询延迟。
去年，图嵌入在企业知识图谱（EKG）策略中变得越来越重要。图形嵌入将很快成为在大型十亿顶点EKG中快速找到相似项目的实际方法。实时相似性计算对于许多领域至关重要，例如推荐，最佳行动和队列构建。
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
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