看过很多关于如何构建用户画像的文章，大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点，本文主要从数据中台思想出发，更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。...1.1行业背景 互联网下半场人口红利过后，互联网行业新客获取成本变得非常高，从早期的几十块一个有效新客变成上百元每人，用户运营从过去粗放式的广撒网，向精细化运营、精准营销转变。...标签口径不一致：用户画像、精准营销平台人群圈选、算法特征都会涉及到用户或商品标签，各个系统存在标签同义不同值、同值不同义的问题，导致标签复用度低、重复建设带来的成名和资源浪费，这也是中台要重点解决的问题...数据服务出口多：对于数据部门会提供各种各样的用户或订单维度的API、Kafka、Hive表等数据服务，服务出口多，这些服务的业务价值、接口调用情况监管困难，上游数据及下游业务应用的血缘链路缺失，带来服务下线...此外，从服务性能方面，多人群场景只需要请求一次接口，而传统单人群场景也要每个场景都进行一次接口调用，会影响产品页面的加载性能。
数据中台的概念由来已久，从技术产品构成上来讲，比如数仓、大数据中间件等产品组件相对完备。但是我们认为依然不能把数据中台建设作为一个技术平台的项目来实施。...金融机构在数字化转型的进程中建立数据中台，必须从战略的高度、组织的保障及认知的更高层面来做规划。...应用层：按照金融企业特定的业务场景，从标签层、主题层抽取数据，面向业务进行加工特定的数据，以为业务提供端到端的数据服务。...当然，有些特定的业务场景需要兼顾性能需求、紧急事物需求，也可能直接从贴源层抓取数据直接服务于特定的业务场景。真正做到在对业务端到端数据服务同时，兼顾数据中台的灵活性、可用性和稳定性。...商业智能：商业智能型应用是数据应用的核心，是数据洞察以及业务创新的重要支撑，商业智能是和数据标签结合最紧密的一种数据应用形态，从数据服务类型上看，包含了推荐服务、圈人服务，主要是通过数据画像达到数据洞察和业务创新
是“数据”。因为前台各种分析协作场景都离不开后台数据的支持，而这类专注做数据共享服务的中台，我们也称之为运维数据中台。 3 什么是运维数据中台，和运维大数据平台有什么区别？...因此在建设运维中台的时候，从格局上就一定要跳出单条业务线站在中心整体视角来审视数据需求和供给现状，识别优先级，寻找那些最需要被共享的数据。...数据服务 数据中台一定是开放的、服务化的，要通过 API 的方式提供数据，而不是直接把数据库暴露给前台。...CMDB也符合运维数据中台两大核心理念：数据中心级和数据服务。...比如： 从服务请求流程获得新增的IT资源（后称CI），对该资源数据进行整合、加工，然后将数据送给自动化平台进行监控部署 从自动发现平台中获取文件系统CI，给这些CI丰富应用责任人信息，然后将数据送给监控平台进行告警丰富
笔者认为：数据中台更像是一个数据产品或数据服务的数据能力工厂，它由“产品导向、数据服务、敏捷团队、赋能中心”四大支柱支撑，提供数据资产加工，数据分析和应用，数据服务输出等能力——数据中台即服务。 ?...从产品侧看，数据中台应包含的能力和特性有：数据资产化、数据目录、数据质量、DataOps、数据服务、系统监控等。在企业环境中，提供这些特性的唯一方法是：产品导向。...— 03 — 数据中台支柱二：数据服务 在笔者看来，数据中台最重要的不是中台而是数据，但“纯粹”的源数据严格来说还也不是数据中台的一部分，需要将其加工、处理、标准化形成数据服务和数据产品。...数据即服务——这是数据中台的灵魂。从这个角度讲，数据服务是数据中台的核心，并直接为用户提供价值。...数据中台提供的能力包括：数据资产管理，公共数据服务，垂直数据服务，数据服务开放共享，数据运营，中台管理等。数据中台即服务，每一项中台的能力都是为服务用户而生！ ?
适合的读者： 希望系统性掌握数据中台核心数据服务底层逻辑结构的数据中台建设者 核心内容和关键字： #数据中台#，#数据服务#，#Data API# 长度：5000字 阅读时间：30分钟 数据中台的核心是数据服务...数据中台是“数据服务工厂”，所以，数据服务是数据中台的核心能力。...我个人觉得，通过某一种或多种方式提供数据，就是数据服务。 我们先梳理一下历史上数据服务的五种类型。 数据服务的五种类型 从提供数据的技术方式上，我们可以将数据服务分为以下五种类型。...数据消费方，根据自己的需要，从数据供应端拉数据回来，这样的典型服务类型包括： Data API，文件下载，和Terminal&APP。...从整个数据利用的趋势来看，Data API是数据中台未来主要的服务形式，所以下面重点剖析Data API。
我们有不少做硬件设备的客户，他们会7×24小时不停的给我们发送数据，我需要收集这些数据，把它们整理成有用的信息。典型的做法就是让定时任务每天每小时的遍历这些数据。...我们想到应该开发一个东西，能够处理所有用户的数据，而不必做一大批的定时任务为每个客户单独处理。...我们的服务器可承受的CPU使用率大概在50-60%。当超过这个额度，需要增加服务器来保持它在50%左右。只要我们不介意大量的服务器租用费(我们当然介意)，这种模式会工作的很好。...因为池中剩下的服务器需要承载这失去的服务器上的负载再加上流量高峰，必然会有第二台服务器倒下，负载均衡设备又会把它移除，前赴后继。很快池中所有的服务器都会耗尽。...在我们推出了首个Go语言版本后，我们的服务器数量从30个减少到了2个，并且只留了2个服务器做冗余储备。它们就像是根本没有被使用，完全就像没有任何程序在上面运行。
回到正文，不管怎么说，数据中台这个概念已逐步火了起来，但数据中台是什么？ 1、数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。...3、数据中台连接数据前台和后台，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务，避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高成本、重复性的数据开发成本。...4、数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。...以上概念是从互联网上搜索并拷贝出来的，总的来说中台也好，数据中台也好，还缺乏一个标准的定义，仅从字面上理解，数据中台是解决如何用好数据的问题，既然是概念，数据中台也被赋予了很多扩大的外延，也上升到了数据的采集...，数据仓库本身也在不断的改进，从单机的ETL到集群的ETL，从传统的小机+DB，向PC服务器+分布式DB拓展，数据治理也逐渐增强，从元数据管理到数据质量管理，再到数据运维管控和数据安全管控，但其实数据仓库给企业留下的最大财富是企业数据模型
数据服务体系建设图片 数据服务是数据中台能力的出口，是支撑数据应用的重要支撑。...我们可以构建可管理、可复用、可监控的统一标准下的数据服务体系，通过数据服务体系快速对接业务系统或应用系统，提升效率。...数据服务体系可以将数据内容以标准API方式输出以服务不同业务场景，其中常见的数据服务有如下三种：查询分析服务、推荐服务、圈人服务。...2、推荐服务：推荐服务就是按照约定的格式提供历史日志行为数据和实时访问数据，根据算法计算出的推荐模型生成相应的推荐API，从而为上层应用提供推荐服务。...3、圈人服务：各行各业都会设计广告营销场景，而如何找到对的人推送广告就撑了大数据场景需要解决的问题，圈人服务就是从全量用户数据中基于标签组合筛选符合指定特征条件的人群，并以API形式对接上层应用系统，帮助服务使用者实现营销广告精准触达
2.3.4 向下一个 Activity 传递数据 前面学习了使用 Intent 来启动一个 Activity ，其实 Intent 还可以用来启动 Activity 的时候传递数据。...可以将数据暂时存在 Intent 中，启动了另一个 Activity 后，只需要把数据从 Intent 中取出来就可以了。...Intent intent = getIntent(); String data = intent.getStringExtra("extra_data"); 2.3.5 返回数据给上一个 Activity...Activity 中还有一个方法 startActivityForResult() 和这个方法也是用来启动 Activity 的。...setResult() 方法是专门用于向上个页面传递数据的。
我们在Linux下，可以通过telnet邮件服务器的25端口（一般smtp邮件服务器都是这个），来测试能否发送邮件。...前提是先得把DNS配好，或者/etc/hosts文件制定好邮件服务器域名所对应的IP地址。 以下红色的都是要输入的。...我的邮件地址 250 2.1.0 Sender OK rcpt to:weiyuan.feng@xxx.com #目标邮件地址 250 2.1.5 Recipient OK data #data代表要输入邮件数据了
udp网络程序-发送数据 创建一个基于udp的网络程序流程很简单，具体步骤如下： import socket # 1....将用户的输入内容进行编码，并发送到指定地址和端口 udp_socket.sendto(data.encode('gbk'), addr) # 5....接收到的对象是一个元组，元组里有两个元素 print(recv_data) # 6.1 元组里的第一个数据显示接收到内容 print(recv_data[0].decode('gbk')) # 6.2...元组里的第二个数据显示发送方的地址和端口号 print(recv_data[1]) # 7.
API 介绍： navigator.sendBeacon() 方法支持我们使用 POST 的请求方式将少量的数据异步发送到服务器进行存储。...为什么要使用： 使用该 API 的应用可以满足在 unload 之前上服务器发送数据，保证数据被提前发送导致后续的部分数据丢失的情况发生。...使用该 API 可以保证： 数据发送可靠； 数据异步传输； 不影响下一个页面载入。...API 使用方法： 语法说明： navigator.sendBeacon(url); navigator.sendBeacon(url, data); 参数说明： 参数 说明 url 数据发送的服务器地址...URLSearchParams； result： 当数据被成功加入传输队列后返回 true，否则返回 false 案例分析： 在会话结束时发送统计数据到服务器，我们可以监听 visibilitychange
二、数据服务管理平台的解决思路 数据中台的核心思想是能力复用和数据应用效率的提升，资产是数据中台的核心，没有资产的数据中台只能叫数据平台或工具。因此，数据服务管理必须建立在数据资产层之上。...数据服务层作为数据中台价值输出的最后一公里，数据服务管理效率的高低，直接影响数据中台价值的体现，它提供的核心解决思路是复用资产层的数据能力，通过平台化、配置化的方式，快速生成API服务，减少定制化开发对不同工种的依赖...，从哪个表中取哪个字段，字段的聚合逻辑是什么，指标支持的分析维度有哪些?...2.数据血缘可视化 Api接口平台化配置后，平台内接口与模型、字段的血缘关系以及接口与下游应用的关系数据可以很容易获取到，将这部分数据与模型加工产品的血缘链路进行关联补充，就可以形成从源端数据到API以及下游产品应用的全链路数据血缘...三、总结 数据服务(API)是数据中台的最后一公里，是数据价值输出的重要形式之一，API生产效率的高低直接影响了数据对业务赋能的效率。
随着大数据技术和业务不断发展，将企业的核心能力以数字化形式沉淀到平台，形成以企业服务为中心，以业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系，供企业更高效地进行业务探索和创新,以数字化资产的形态构建企业差异化的核心竞争力...企业中台服务不仅是企业数据的集中地和业务的策源地，更是一个企业开始具备有观察自身问题的显微镜和预见未来问题的望远镜这两种能力的过程。...数据中台是企业的核心，也是组织架构和企业文化的体现，是企业沉淀经验和智慧的宝库，是发起总攻时的指挥室，是数据安全的堡垒……国内外知名的电商系统开发服务商【数商云】创始人Martin表示：在数据安全这一高纲领指引下...，【数商云】希望成为智能时代企业的中台建设商，帮助企业及组织打造强大的企业中台服务。...； 4、多平台无缝兼容 数据中台可以兼容阿里云数加产品家族； 二、数商云企业中台服务主要产品 1、实践方法 PMP：研发过程管理；项目/产品生命周期管理；运作情况透视； 能力库：能力标准；能力沉淀和获取
Orchestra通过TCP 服务器接收微服务的响应： ? 还是在TCPServer.js的handleInboundData里： ?...和第二步骤相匹配，第五步也是接收数据，因此是inbound处理，通过后缀Response区分这是一个响应。找到对应的Web Shop的WebSocket服务器socket并发送数据。
大家好，今天分享的议题主要包括几大内容： 带大家回顾一下大数据在国内的发展，从传统数仓到当前数据中台的演进过程； 我个人认为数据中台的核心组成，以及一些技术选型参考； 数据研发是数据中台很重要的一环，会分享一些我们在数据研发方面的实践...一、大数据演进，从数据仓库到数据中台 第一阶段 21世纪的第一个10年，企业级数据仓库（EDW）从萌芽到蓬勃发展，“IOT”( IBM、Oracle、Teradata)占领了大部分市场，提供数据仓库建设从硬件...通过数据中台应用服务化建设，提供标准的应用服务，以数据可视化产品、数据API工具等服务，支撑应用的灵活调用。...2、数据中台技术选型参考 在搭建数据中台方面，基于开源技术的选型，尤其是Hadoop生态圈有非常多的选择，从数据整体流向来看各大层级的选型。...针对数据运维的告警发送，传统的方式主要是短信、邮件、电话；随着移动办公工具功能逐步的强大，可以将运维告警以数据接口的方式与这些工具进行对接，将告警发送到企业内部的即时通讯工具。
数据闭环，并不是说我们要将所有的功能全包揽在身上，不依赖其他业务方，也不依赖中台。...而是想强调一件事，那就是业务问题排查过程尽量不要牵扯过多团队，因为数据链路越长越乱处理问题时效性越差，服务性能往往也不尽人意。我先分享个案例给你，或许能帮助你理解和产生共鸣。...想要避免这些问题，那就要做好服务拆分。业内推荐的微服务拆分一般有以下四种： 1、基于业务逻辑拆分 一个内容从达人生产到用户能看到，需要经过很多中间过程。...如果中间环节都拆分成单独的业务，而各种样式内容的站内站外分发交由各个频道独立处理，也就是内容从生产到审核都是在闭环的，那案例中的隐藏的大坑就不复存在。...基于可扩展拆分 我们部门负责京东内容生态的建设，服务业务方各种定制化需求，其他事业群比如国际站却以为我们是技术中台，然后要求我们做一个国际化的达人创作平台。
数据闭环，并不是说我们要将所有的功能全包揽在身上，不依赖其他业务方，也不依赖中台。...而是想强调一件事，那就是业务问题排查过程尽量不要牵扯过多团队，因为数据链路越长越乱处理问题时效性越差，服务性能往往也不尽人意。我先分享个案例给你，或许能帮助你理解和产生共鸣。...想要避免这些问题，那就要做好服务拆分。业内推荐的微服务拆分一般有以下四种： 1、基于业务逻辑拆分 一个内容从达人生产到用户能看到，需要经过很多中间过程。...基于可扩展拆分 我们部门负责京东内容生态的建设，服务业务方各种定制化需求，其他事业群比如国际站却以为我们是技术中台，然后要求我们做一个国际化的达人创作平台。...最后多说一点，不管采用何种方式拆分服务，或者何种组合拆分方式，都要注意数据流向，千万不能出现循环依赖，包括使用MQ解藕，那也算一种隐层的依赖。
在ASP.NET 中关闭页面（没有关闭提示） 在www.chenshen.com 上用socket作web服务器，IE做客户端来作聊天室的程序。...CLR 1.1.4322) Host: 127.0.0.1:8000 Connection: Keep-Alive 发现: userAgent中竟然包含：.NET CLR 1.1.4322 当IE向服务器发送数据的时候...，这些数据是IE从哪里取得的呢？
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