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数据建设(四):企业构建数据评估

我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据企业数据应用能力程度越高构建数据越有价值,下面分别介绍四个阶段。 六、不同行业数据需求 数据的构建并没有行业限制,任何行业都可以构建数据,只是不同行业、不同阶段的企业所需要的数据应用能力不同,对数据的依赖度也不同。 数据建设是一个持续完善的过程,任何企业构建数据不是一下完成,下面是一些行业所处的阶段以及对数据的共性需求。 有样板案例:龙头型央企已经开始着手建设 通过以上各个行业来看,企业是否上,与企业数字化程度息息相关,那么什么样的公司适合构建数据

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数据之Kafka,到底好在哪里

我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。 当请求处理完了以后 handler Pool 的线程注册 OP_WRITER 事件,实现往客户端发送响应的功能。 通过这种设计就解决了性能瓶颈的问题,但是如果突然发生了大量的网络 I/O。 03 / 零拷贝 接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝的流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件读取到内核空间的页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区 图8 非零拷贝流程 上图我们发现里面会涉及到两次数据拷贝,Kafka 这儿为了提升性能,所以就采用了零拷贝,零拷贝”只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次,然后将数据从页面缓存直接发送到网络(发送给不同的订阅者时 图9 零拷贝流程 优秀设计之批处理 在 kafka-0.8 版本的设计,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念,一下子吞吐量提高了很多。

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    数据之Kafka,到底好在哪里

    我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。 当请求处理完了以后 handler Pool 的线程注册 OP_WRITER 事件,实现往客户端发送响应的功能。通过这种设计就解决了性能瓶颈的问题,但是如果突然发生了大量的网络 I/O。 03 /  零拷贝接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝的流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件读取到内核空间的页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区 图8 非零拷贝流程.png 上图我们发现里面会涉及到两次数据拷贝,Kafka 这儿为了提升性能,所以就采用了零拷贝,零拷贝”只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次,然后将数据从页面缓存直接发送到网络 图9 零拷贝流程.jpg 优秀设计之批处理  在 kafka-0.8 版本的设计,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念,一下子吞吐量提高了很多

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    企业数据建设指南

    场景描述:本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 关键词:数据 本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 什么是数据 数据是指通过数据技术,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。 这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。 ? ? ? ? ? ? 数据怎么建设 数据体系涵盖整个数据解决方案框架图,既包含数据技术平台,也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。

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    企业数据建设指南

    By 大数据技术与架构 场景描述:本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 关键词:数据 本文围绕什么是数据怎么建设,产品怎么选择,案例分析介绍企业数据的建设。 什么是数据 数据是指通过数据技术,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。 这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。 ? ? ? ? ? ? 数据怎么建设 数据体系涵盖整个数据解决方案框架图,既包含数据技术平台,也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。

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    企业台服务:数据、业务构建起数据闭环运转的运营体系

    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,以业务数据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 数据企业的核心,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建设商,帮助企业及组织打造强大的企业台服务。 一、数商云企业系统搭建优势 1、源于实际 企业业务原子能力源自解决方案实践; 2、全链路标准产品 标准产品可以直接用于业务场景的支撑; 3、业务赋能 新功能点可借助快速构建,一种能力可以支持多个场景 ; 4、多平台无缝兼容 数据可以兼容阿里云数加产品家族; 二、数商云企业台服务主要产品 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

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    企业数据建设和发展的思考

    企业数据服务和共享日益迫切的需求下,以构建数据资产体系、释放数据资产价值为核心的数据被推到了广阔的舞台中,因此数据是数字化转型过程自然演进的结果。 二、 数据的主要价值 在以客户为中心的时代,数据对数字化转型具有重要作用,在客户洞察、商业创新、效能提升等方面为企业带来巨大价值。 数据屏蔽掉底层云平台的技术复杂性,降低对技术人才的需求,让数据的使用成本更低。通过数据数据汇聚、数据开发,建立企业数据资产,形成数据体系。 2)数据是让数据持续用起来,通过各种工具、方法和运行机制,把数据转变为一种服务能力,服务于企业业务。数据汇聚是数据各种数据资源接入的入口。 结束语 在以客户为中心的时代,数据对数字化转型具有重要作用,以数据为基础的数据系统将位于企业应用的核心,在企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。

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    你的企业真的需要“数据”吗?

    再加上企业人员运用数据的能力参差不齐,这就导致了每一家企业数据都是独一无二的,不是购买一个所谓的数据工具就能解决的。 当然合适的工具是可以降低企业应用数据难度的,这是强调的是「合适的」,而不是「高级的」。 既然每一家企业数据都不一样,那市面上是否有成功案例可以借鉴? 有,阿里巴巴是目前成功实施数据项目的企业,也是第一个提出数据概念的企业,这里有必要简单了解下这段历史: 640-1.jpeg 二、数据出现的前提 回顾这段经历你会发现,它的出现基于以下前提 大数据场景:可视化报表(已)、商品猜你喜欢、个性化营销信息推送、商品库存优化、卡劵核销风控等。比较合适的是启动一个数据项目。 这里各位可能会有疑问: (1)数据和传统数仓的区别是什么? 数据案例 | 一呼百应:激活 670 万企业用户数据,赋能智慧供应链 数据案例 | 数字化为零售行业创造新可能 昨天讲平台、今天变数据都干了啥? 台架构怎么学?

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    世界顶级企业数据实践剖析

    本次腾讯云大学大咖分享课程邀请 腾讯云最具价值专家TVP 史凯 分享关于“世界顶级企业数据实践剖析”课程的内容。 5、围绕业务场景 [ga92fbegzq.png] 最终总结了数据的愿景和使命 [0fkjy64xsc.png] 以及对于企业来讲,数据实际上就是企业数据服务工厂,大家用这样一个形象的比喻可以想象一下 [e2u7wjq60v.png] 五、Q&A环节 Q:数据和AI的关系,这个前面上已经讲过这个数据是。 A:广义的数据,是包含了AI的,因为。 纯粹的AI实际上是一定要跟数据结合在一起,因为他最后他输出的算法、模型,是数据服务,我觉得广义的实际上是数据提供经过AI加工的智能服务给业务,这是他们间的关系。 Q:数据数据资产管理、数据治理的概念区别。 A:我觉得数据是在某种维度上,它是一个体系,一个组织,一个部门,那数据是承载着企业数据资产管理和数据治理的功能,不是一个维度的这个概念。

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    数据建设(五):打破企业数据孤岛和提取数据价值

    打破企业数据孤岛和提取数据价值一、数据汇集-打破企业数据孤岛图片要构建企业数据,第一步就是将企业内部各个业务系统的数据实现互联互通,打破数据孤岛2,主要通过数据汇聚和交换来实现。 企业采集的数据可以是线上数据采集、线下数据采集、互联网数据采集、内部数据采集等。 互联网数据采集就是说的网络爬虫,当企业的内部信息不足时,可以考虑利用外部互联网数据与内部数据进行有效融合,从而让内部数据在应用上有更多的价值。内部数据汇集主要是针对业务库数据通过工具进行汇集。 一些公司也会开发自己的数据交换产品来屏蔽底层工具的复杂性,以可视化配置的方式提供给企业用户。二、数据开发-提取数据价值图片数据开发涉及的产品能力主要包括是三个部分:离线开发、实时开发、算法开发。 针对以上三个部分,构建数据时可以使用原生的技术来实现也可以通过数据开发套件对大数据的存储和计算能力进行封装,通过产品化的方式让用户更容易的使用大数据

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    数据企业数字化转型的践行(下篇)

    普元数字化转型专家团一对一走访40余家行业头部企业,探讨解决当下的一些企业数字化转型问题,向更深的数字化转型领域进行有价值的探索和实践。本篇是莱维同学针对企业数字化转型数据建设方面的分享。 数据企业数字化转型的践行(上篇)中讲了很多,其实都是我们对业界的一个理解。其实这么多年是从我们这么多客户,这么多项目总结出来的。 我们对数据的方法论可以概括为四化。 普元更希望能为所有的企业客户、为业主方,能够端上一盘完整的一个解决方案。使企业在自身的IT架构建设数据这一块有信心的把它建好。所以这是我们的一个特点。这个特点之下我们实现了很多的工具整合。 我之前遇到过的很多企业不仅仅是像技术造轮子,数据也经常工具平台,同一个领域上就买了很多的平台。这些平台究竟发挥什么作用,怎么整合也是需要考虑的问题。这也是我们现在的工具平台的一个特点。 数据我认为更多的是依赖于技术所提供的技术能力与企业的内部的it的做一个深度的结合,这样才能够形成一个对于数据来说它不偏,因为很多的时候你做数据的时候也一定会有相关的技术的选择。

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    火热的数据企业的价值是什么?

    ,这一切的创新落地下来就是数据,你的数据时时刻刻在发生变化,就是说,有的企业的业务报表系统上线以后,上线两个月很好,上线到第三个月的时候就发现报表不对了,而且他也不知道问题在哪里,然后他就需要去查看整个的过程 在很多时候我们看到有些企业,他自己的部门之间都不清楚他企业有哪些数据数据哪里,有什么价值,如果这一点数据解决不了,那它就不能称之为是一个完整的数据。这个是怎么去做的? 然后当你发现这个数据集很有价值,对你的业务很有帮助的时候,数据能够提供一个能力,那就是快速的把这些数据数据集以一种合适的方式发布成数据服务。 但是数据一定不是一个产品,每个企业数据会依赖于他企业的业务模式,他企业的信息化水平,他企业的投资预算,依赖于很多他的个体化,个性化的因素,所以数据对于不同的企业来讲,它一定是一个定制化的系统 不是说我给你钱,给你1000万,你赶紧给我买个数据平台回来,然后完了以后赶紧要产生业务价值,往往这样的项目,我们认为数据的构建一定要是平台就是数据的部分,技术的部分和业务的部分要同时前进。

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    数据企业数字化转型的践行(上篇)

    狭义的数据其实从互联网的的概念提出到逐渐的演化到企业,其实狭义的,我们本质上把它定位于一个传统的数据仓库的一个升级,传统的数据仓库是什么样子? 所以我认为数据会分为狭义和广义。那么普元的数据更倾向于广义的数据,为企业整合全数据能力。 所以这里谈到问题就是说我们能够让数据更快捷的去响应我们决策和业务的需求,也是需要数据来在其中起到一个非常重要的作用。 这是三方面我认为企业需要数据的一个场景。 数据内部也可能有相当多的模块,第一这看你企业的一个发展,你是从无到有吗?还是有之前的一个背景。 我简单举个例子,在一个行业里有一些行业的头牌企业,他们很成熟,有些企业是跟随式的,有些企业是起步式的,那么每一个类型的企业他在的时候,都要有一个因地制宜的策略来解决它的建设的问题,因为这样才能够去良性的有序的建中

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    企业办公集成门户及数据解决方案

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    凯哥讲数据企业数据利用的四大陷进

    数据的重要性在当今已经无需在多言,所有的企业都意识到数据的重要性,都希望利用数据来驱动业务的发展。 但是,很多企业信息化管理者依然存在对于数据智能,数据驱动的一些误解,这些误解会让企业数据利用陷入深渊,看看您碰到了哪些? 但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区:”先建设应用,再考虑数据利用“。 现在,每个企业都意识到,数据企业的核心资产,应用是采集和利用这些资产的工具。 这就包括企业数据资产目录的规划设计,企业数据利用场景的规划和数据的存储,处理分析这些数据的技术平台的需求规划等。

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    史上最全企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、数据治理)

    涉及到的产品有:数仓、大数据平台、报表、BI、数据数据治理等。 1.png 这几年这些厂商也开始往“数据”的概念上走。但是毕竟是传统软件厂商,有点搞不太懂互联网公司提的“数据”到底是啥,貌似跟他们做的大数据平台没啥区别。 其实所有大数据平台都已经具备了“数据”的基础能力,你拿大数据平台和数据的产品对一下,其实各种底层架构和功能大体都一样,对于大部分企业来讲,那一套还是适合互联网运营商银行的“有钱主”,“数据巨无霸 ”,真的更强调数据服务化,但普通企业有几家真的达到这个痛点,还是老老实实做好数据化管理吧。 2.png 数据”的概念就是阿里推广开的。阿里从SuperCell学过来这一套,然后化为阿里内功后,再向外推广。“数据”也是那时候一起推广出来的。

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    某大型企业数据的架构设计与落地实践

    要构建标准数据体系并达到相应能力,必须结合产品、技术、数据、业务及组织力量来保障企业的综合运转和高效运营,这样数据才能发挥出巨大的价值。 任何一个产品都需要推广和运营,把数据服务业务化运营很关键。 业务智能化。多数企业的业务智能化仍在发展,尚未实现真正的数据智能、协同共享、知识推荐等。 二、如何建数据? 以某大型企业为例,它的数据建设大致经历三个阶段,即外脑式建设、技术派建设和自主建设。 外脑式建设:三板斧 在数据兴起之时,很多企业领导层并不了解其价值。 三、某大型企业数据建设经验总结 数据建设方法论,总结为“12345”,包含战略、保障、准则、体系、步骤五方面。 企业数据建设包含项目启动、需求分析及成熟度评估、方案评审、项目实施、项目验收以及运营的全过程。 某大型企业为实现战略目标,数据入湖是实现“降本增效”的必要基础,区域数据湖建设是必由之路。

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