作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。...一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。 随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？...一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种，企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明，采用数据仓库的云服务，具有较多优势，包括： 更好的性价比（无论是前期购买、还是后期运营） 更快的交付速度（最快在分钟级） 更优的弹性能力（扩展或压缩...支持从Google云端加载或直接访问，也可以导入数据流。其没有索引，除了数据管理外，几乎不需要维护。 作者：韩锋 首发于作者个人公号《韩锋频道》。 来源：宜信技术学院
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。...简单来说，Snowflake作为一个在不同的云上都能跑起来的，企业级数据仓库，在成本和安全性上都有其优势。...既可以避免企业lock-in到一个特定的数据仓库里（比如Redshift或者BigQuery），又提供了云端的数据仓库解决方案。...目前为止，成功的云端数据仓库基本上都是c++写的。c++对于一个快速的查询引擎的实现有天然的优势。Hadoop生态圈不一定做不出这样一个系统，但是对其中很多组件的增加和改造的必然是大量大量的工作。...而Snowflake已经形成了一定的竞争力，各大云厂商在数据仓库的投入也异常巨大。短期内会不会出现一个Hadoop生态圈的产品，出现以后能不能成功，都是值得再观望的问题。
但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...在哪里做域名解析呢？很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
数据湖 vs 数据仓库：你家到底该买冰箱还是建个地下室？1. 前言在大数据领域，数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）是两种主流的数据存储和管理方案。...数据湖 vs 数据仓库：到底有什么不同？...数据仓库：整理整齐才是硬道理数据仓库强调的是结构化数据的存储和优化查询。它像一个整理得井井有条的冰箱，每种食物（数据）都被分门别类地存放好，查询时速度极快。...4.1 数据仓库的应用场景需要高效查询的业务报表系统结构化数据存储BI 分析和数据挖掘4.2 数据仓库示例（使用 SQL 查询数据仓库中的数据）SELECT customer_id, SUM(order_amount...数据湖 vs 数据仓库：能不能两者兼得？很多企业采用湖仓一体化（Lakehouse）架构，即数据湖和数据仓库结合使用，既保留数据湖的存储灵活性，又利用数据仓库的查询优化。
12月20日15:30-17:20，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来...，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
域名现在也被列入了一种无形资产，也被国家越来越重视，很多域名都不能随便使用了，那么我们在选择创办网站的时候，服务器和域名是必不可少的，域名在哪里买比较好呢？在购买的时候还需要注意哪些事项呢？...域名在哪里买比较好 域名在哪里买比较好，最好是选择那些大型靠谱的交易平台，如果是注册域名的话就去那种大型的域名注册商。...以上就是域名在哪里买比较好的相关信息，我们在注册或购买域名时候需要注意的一些内容，大家如果还有什么疑问的话，也可以上网自行搜索。
去哪买呢？...去哪买最便宜？ 去哪买最便宜？为此我设置了一个评选标准： 设置当 price = min_price 时，该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。
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下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。...买什么都省App对全链路数据进行洞察分析，同时把A/B测试DataTester玩到溜得飞起，最终形成用户增长的完整闭环。 类似路径慢慢买App也在走。...△买什么都省App（左）和慢慢买App（右） 行行布局，于是也能理解，汽车行业都开始高效联动曾经沉淀下业务数据的孤岛，着手构建客户数据管理平台。...云原生数据仓库ByteHouse，这款数据仓库同时支持实时数据分析和海量数据的离线分析，并有弹性扩缩容能力。 完成了数据的“筑基”，接下来该是“练气”。...那么，火山引擎作为后起之秀，进军云计算行业的底气在哪？ 答案也不难想到。 火山引擎所输出的这套增长能力，火山引擎内部也在用。
越来越多的企业都希望利用云计算，并接受迁移到基于云计算的数据仓库所带来的好处。那么到底有什么好处呢? 无缝简洁 迁移到云端的最令人信服的原因之一是它提供的简单性。...员工采用云计算技术可以集中处理同一文档或程序而无需重复工作，无论他们在哪个位置或区域工作都可以实施。 此外，许多云计算服务甚至不需要配备数据库管理员或技术娴熟的IT人员。...而快速升级硬件并安全存储无限数据量的能力使云端成为大数据分析的理想之地。 经济高效的可扩展性 为云计算设计的数据仓库可以适应实时使用情况，灵活地将组织的确切使用模式与“正确”的容量相匹配。...数据使用者可以通过云端简单地访问数据，并立即享受访问带来的好处。 因此，出现了新的商业模式和市场机会。那些通过云计算实现数据共享生态系统的企业将比竞争对手更具优势。...毫不奇怪，越来越多的企业(包括初创企业和跨国公司)正在向云端迈进。根据云计算产业论坛(CIF)的研究，目前英国的整体云采用率为88%。而随着大数据时代的来临，这种发展趋势仍将持续。
以Google为例，通过将人类基因数据进行智能云端处理，传统条件下只能处理几万甚至十几万的数据处理能力，在智能科技时代则可以提升至几十万甚至几百万的量级。...那么，智能科技与金融行业的结合点在哪呢？ 智能大数据成为智能科技与金融行业的基础。...智能云端将是智能科技与金融行业发挥更大影响的基础。越来越多的迹象开始表明将线下资源整合到线上将会提升效率，将传统互联网时代的资源发挥出更大的作用。智能云端的出现为解决这个问题提供了可能。...将从智能科技处收集到的数据进行云端处理，这一个方面能够提升数据收集的体量和效率，在增加数据容量的同时可以提升数据整合的效率，让智能科技的影响进一步放大，另一方面能够让更多人参与到数据共享之中，这些基于金融行业智能科技的数据共享将能够让金融科技时代变成一个云端的生态圈...，线下的一些金融行为将会更多地通过云端进行整合，从而让金融行业具有很强的“智能云”属性。
Snowflake、Databricks、Fivetran、dbt……一众明星公司描绘出一个美好的未来：所有数据汇集到云端数据仓库，所有分析、BI 和 AI 应用直接连接仓库数据，再无数据孤岛，数据流转自由...现代数据栈承诺解决这个问题——“别再让每个应用维护自己的数据，把所有数据都放进云数据仓库！” 所有 SaaS 应用不再存储自己的客户列表，而是直接访问数据仓库中的“单一事实来源”。...这听起来是一个美好的愿景，但现实是，企业并不愿意放弃自己已有的复杂系统，迁移到一个单一的云端仓库。 Salesforce、SAP 这些巨头软件的核心竞争力，就是它们的强大定制化能力。...但它与几年前的“仓库原生”模式有所不同，它更像是在数据存储的底层打通，而不是强行迁移一切数据到云端。...现代化数据工具的成功与否，取决于能否真正降低数据整理的成本，而不是让企业再多买几个工具。 SAP x Databricks 的合作，或许预示着现代数据栈的某种回归。
TO B：外部购买-面向运营 TOB是指面向企业经营管理者，举个例子，今天我想在京东上买牙膏，在一顿操作猛如虎后，筛到了牙膏，下单，静等快递小哥上门。...举例，我买LG的牙膏，我们来说说LG公司经营者看数据场景，首先我们来看看有什么样的业务数据，业务数据也可以叫事实数据，未经过任何处理及加工的原子数据。...以上案例是指没有能力自己搭建数据仓库数据产品，用excel进行数据分析的企业经营者。 基于这种背景，企业需要去外部市场购买数据产品。...数据清洗，数据加工功能在哪里呢？当然我们有自己的数据仓库，加工和清洗也都在我们自己的数仓中消化。...58的slogan，“人人信赖的生活服务平台”，6个业务线上千种类目，你的所有需求都能在58平台上满足，难道我们自己的数据仓库是直接对接的58这么多的类目吗？显然不是的。
数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。...同时，聂晶判断在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。面对需求爆发式的增长，聂晶发布了腾讯云大数据开源开放的数据生态战略。...在当前, 95%的成熟型企业已经构建了完备的企业数据仓库架构，并且在持续依托云计算技术和大数据技术进行技术架构演进；80%的云端初创型企业开始把数仓决策业务前置，作为初创期与业务平台同期构建，以提升初创型企业数据驱动业务的敏捷度...云端数据IT设施的新技术、新产品、新服务模式越来越成为企业数据IT成本节约的新动能。...我们也认为，在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。 今天，我们在这里发布一个重磅的开源开放的数据生态战略。
数据仓库主要任务是存历史数据，方便做各种深度分析和报表。那ODS干啥？...数据仓库： 存的是历史数据（按天、周、月加载）。它主要用来做中长期的趋势分析、战略决策和生成复杂的报表。比如：分析过去半年的销售趋势是什么？哪些产品在哪些市场卖得好？预测下个季度的需求。...三、ODS 在企业里用在哪？1.生成实时报表企业每天运作，需要各种实时报表：销售报表、库存报表、财务报表… ODS能提供最新的数据，让这些报表真正反映当下的业务状况。...数据仓库： 存的是历史数据（按天、周、月汇总），主要用来做长期战略分析（比如市场趋势、年度报告）。里面的数据相对稳定，很少改。你想想， 店长要管今天的销售，看ODS；老板要看季度业绩报告，查数据仓库。...成本主要来自几块：软件工具钱： 买ETL工具、数据集成平台（像FineDataLink）或者数据库软件。用开源的（比如某些ETL工具）这笔钱能省点。硬件设备钱： 买服务器、存数据的设备。
1.png 数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。...同时，聂晶判断在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。面对需求爆发式的增长，聂晶发布了腾讯云大数据开源开放的数据生态战略。...在当前, 95%的成熟型企业已经构建了完备的企业数据仓库架构，并且在持续依托云计算技术和大数据技术进行技术架构演进；80%的云端初创型企业开始把数仓决策业务前置，作为初创期与业务平台同期构建，以提升初创型企业数据驱动业务的敏捷度...云端数据IT设施的新技术、新产品、新服务模式越来越成为企业数据IT成本节约的新动能。...我们也认为，在未来五年内，将会有85%以上的企业将会把企业数据仓库转移到云端，数据仓库的云端构建将会成为企业的第一优选。 今天，我们在这里发布一个重磅的开源开放的数据生态战略。
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1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？ A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D....A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 12.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？...数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B....有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: A....数据仓库开发要从数据出发; B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确; C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发; D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活
经典应用案例：尿不湿和啤酒 在美国，到超市去买婴儿尿不湿是些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买些啤酒。...产生这现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。...云计算 般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。...经典应用案例：苹果icloud 苹果icloud不仅是个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的切内容，并自动同步所有设备中的文件、图片、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份...http://www.duozhishidai.com/article-13379-1.html 3.什么是云计算技术，对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？
大数据安全保护思考 随着大数据时代的来临，企业数据开始激增，各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说，挑战也更大了。...在企业和云端之间部署一个代理网关，对上云的数据进行加密，反向则解密，这样保证了在云端的数据都是加密存储，防止未授权、黑客、云服务商获取数据。而负责加解密的KMS功能则独立管理。...但安全管理本质上是一个运营的管理，就像企业里之前买的各种安全产品，最终能否发挥作用，还依靠日常运维。...要保护个人数据，首先得知道这些数据都在哪，也就是数据发现的能力。可以通过对线上数据库抽样扫描、大数据仓库的元数据分析、dlp的本地扫描等来实现。但在实践中，还会有几个方面的问题。...这时候你就要能够立刻知道，数据在哪里，在什么时间什么地点被谁访问过，然后根据这些上下游分析异常，完美的情况下，应该直接根据自动的风险规则来查出异常。
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