自从 2022 年的 10 月版本更新以后，PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力，这样终于实现了一个本来就应该实现的功能：在模型视图统一编辑管理所有内容。
我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
当前，数据工程是一个令人兴奋的主题，这是有原因的。自出现以来，数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了，现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
作者 | 罗燕珊 采访嘉宾｜梅容, 明源云天际·PaaS 平台数据云事业部产品负责人 数据运行时如何保证快稳准？规范在前、开发在后、实时运维、有的治理。 “数据”是新的生产要素已成为共识，而要挖掘数据价值，就绕不过数据管理。在数据管理层面，近几年业界有一个相关概念受到广泛关注——DataOps。 DataOps 的概念自首次被提出至今已有 8 年，并在 2018 年被 Gartner 纳入数据管理技术成熟度曲线。从实施上看，当下 DataOps 仍处在发展初期，鲜少企业或团队能据此真正沉淀一套方法论或
在软件开发行业，团队式开发是再正常不过了，不同的人从git中开一个分支进行开发，开发完后测试通过后进行合并到主项目中。
如果设计得当，数据库是记录、存储、检索和比较数据的强大工具。然而，一个没有经过精心设计和目的的数据库不仅仅是无效的，它对那些使用它最多的人（开发人员）来说是一个噩梦。在构建数据库时——无论其最终目的如何——遵循以下最佳实践将确保最终数据库既有用又易于使用。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
2021 年一个有趣的新变化就是：Building the modern stack with open-source data solutions，换成比较容易理解的话，就是基于开源软件构建自己的数据处理流程。如果是在国内玩大数据的人，可能对此还有些不太理解（比如我），现在各家互联网公司基于 Hadoop 生态圈等一系列开源组件构建的大数据平台解决方案早就已经成熟，那modern data stack价值在哪呢？通过对What I Learned From The Open Source Data Stack Conference 2021的阅读，我发现这是为了解决传统企业的数字化转型问题的，让这些企业也能使用上方便高效的处理工具洞察数据，而不用局限于某一家提供闭源的商业解决方案的公司。用文中的话来说，就是通过开源软件，企业可以自己掌控数据，保证用户数据隐私安全，而不用担心数据被第三方公司利用。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
只需要获取当日累计的销售额，于是店老板就用 Excel或者纸质的表格创建了一个表，表中包含销售的日期时间，销售的产品，销售的数量，以及卖出的单价是多少。如此每天进行一个汇总，或者月底进行汇总就可以知道当天或当月的销售额是什么情况了。
应用程序接口（API）是一种接口，它让应用程序可以轻松地使用另一个应用程序的数据和资源，API 对于一个产品或公司的成功至关重要。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
欢迎阅读MongoDB性能最佳实践系列博客的第二篇。在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
根据 The Open Group Architecture Framework (TOGAF)，数据架构描述了组织的逻辑和物理数据资产和数据管理资源的结构。它是企业架构的一个分支，包括管理组织中数据的收集、存储、排列、集成和使用的模型、策略、规则和标准。组织的数据架构是数据架构师的职权范围。
这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展，从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的，其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高（截止当前449亿美元），另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元；各大伺机而动的云厂
MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。
编者注：本系列与读者共同分析数据库行业的最新动态。关注“数据和云 ( OraNews）”公众号回复：下载 。可以找到下载链接。 本次推荐文档来自 西南证券研究发展中心 数据库专题报告《沐风栉雨，砥砺前行》。 核心观点 数据库是信息化时代的基石产品 数据库具有处理、存储、管理数据的功能，在信息化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化，非关系型数据库和开源 数据库也应运而生... 数据库厂商近年来也在积极推进云数据库产品，以期能够未来优先抢占云数据库这块 “蛋糕 ”。 2. 数据
在当今世界，在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外，我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来，SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
相信很多关注我们公众号的朋友，都在我们过往的文章中get到很多新知识，充实了自己的数据技能，也有很多读者朋友注意到我们每篇文章结尾处都会包含我们「知识星球」的进入方式：
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。
既可以从非常广的宽度看到 Power BI 的各个方面，也同时可以看到在国际范围从事与此有关的大咖做到了什么程度。因此，这是客观衡量 Power BI 在全球表现的一场秀。有没有没有微软的官方支持，大会更显得实在，既可以显现 Power BI 的高阶应用状态，也可以看出很多问题，就看大家的水平了。
软件分析是确保软件系统能够满足用户需求的关键阶段。为了更有效地进行软件分析，需要采用一些实践方法和工具。以下是一些常见的软件分析实践方法：
Apache Airflow 和 Apache Superset 的创建者 Maxime Beauchemin 写了一篇文章讨论数据工程师的未来，其中讲述了他对数据工程师的现状的认知和未来发展的猜测，可供大家参考。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近有不少小伙伴在问有没有架构类的书单，博文菌收到了大家的需要，这就安排上！ 俗话说：不想当架构师的程序员不是好程序员。成为架构师几乎是每位开发者入行初期的共同理想。 如何站在架构的视角去看代码世界，如何依托企业业务需求搭建可高用架构，云端架构的设计原则有哪些…… 本期书单为你带来今年出版的10本架构类好书，希望能够帮你建立架构思维，解开架构谜团！ ---- 01 ▊《业务架构・应用架构・数据架构实战（第2版）》 温昱 著 国内知名架构专家创新
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
《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
来源：codeburst.io/best-practices- api-design-61d4697d17ff
2017年，就要过去了，这一年想了很多事，也实践了一些，取得了一些进展，但也留下更多遗憾，需要在2018年去解决，特此分享于你。 1、关于大数据变现 我们成立了对外拓客的模型团队，用精准去赢得客户，这是以前从来没有过的，走在正确的道路上很重要。 一般企业的短信营销点击率（里面有链接）能做到多少呢？我们希望能达到50%，这也许是个不可能完成的任务，但精准的驱动力还是太强了，在很多场景上，我们从1%开始做，迈到了5%，10%，直到34%，虽然没法达成终极目标，但对于精准的探索过程让每个人受益，每次客户的复购
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤，其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问，数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。更快的分析和预测将导致更快的商业决策洞察力。
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
编者按： 每年仲夏之际，全球两大数据平台巨头 Snowflake、Databricks 均会召开各自的年度大会，成为数据圈的“超级碗”。随着竞争的加剧，Snowflake、Databricks 把 2023 年度重磅市场大会放在相同日期（6.26-6.29），充满着火药味。大会召开在即，云器科技作为专注数据领域的创业公司，策划一系列文章，从主题演讲、重点发布、客户案例等方面对比和解读这两个年度大会。本文是第一篇，对两个大会做前瞻对比，并预测最值得听的场。
对机器学习感兴趣是一回事，实际上开始在现场工作是另一回事，实际中，真正开始从事机器学习工程师工作的整体思维方式和具体技能，又是怎样的呢？
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
机器学习工程是一个专业领域，它将计算机科学、数据科学和软件工程的原理与机器学习的技术和方法相结合。机器学习工程师负责设计、开发和实施机器学习模型和系统，以解决复杂问题或使 数据驱动 预测和决定。
搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
收藏：http://www.oschina.net/project/tag/83/db-model
选自ruder.io 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 对于如何使用深度学习进行自然语言处理，本文作者 Sebastian Ruder 给出了一份详细的最佳实践清单，不仅包括与大多数 NLP 任务相关的最佳实践，还有最常见任务的最佳实践，尤其是分类、序列标注、自然语言生成和神经机器翻译。作者对最佳实践的选择很严格，只有被证明在至少两个独立的群体中有益的实践才会入选，并且每个最佳实践作者至少给出两个参引。作者承认这份清单并不全面，比如其不熟悉的解析、信息提取等就没有涉及。机器之心对该文进行了编译，原文链接请
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
那么，我非常建议你评估一下 Jmix 框架。相信通过下面的介绍，你对于 Jmix 是否适合自己的项目能有正确的判断。
搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。
今天向大家介绍一下Kaggle,感觉上面实在是太好玩了。。。所以一定要安利，安利，安利（重要的事情说三遍）
安全架构就是安全体系的主要组成部分+组成部分之间的关系（针对具体的产品而言，产品的安全架构就是构建产品安全特性的主要组件及其关系）。
应尽量使用值对象建模而非实体。即便一个领域概念必须建模成实体，在设计阶段也应更偏向于将其作为值对象。因为更容易创建、测试、使用、优化和维护。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Maxime Beauchemin 编译团队 | Yawei Xia,邱猛，赖小娟，张礼俊 2011的时候年我以商业智能工程师的身份加入脸书（Facebook），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。这期间我并没有升职也没有被调到一个新职位上，我只是意识到我们的工作已经超越了传统商业智能的范畴，并且我们为自己创造的这个角色属于一个全新的领域。 由于我的团队处在这种转变的最前沿，我们正在培养新的技能、新的做事风格、开发新工具，并基本放弃了旧有的方法。我们是这个领
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
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