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那些坚持PaaS的SaaS企业现在怎么样了?

“如今中国进入产业互联网时代,SaaS应该做的,是基于互联网连接企业内部和外部,以及商业改造。”张星亮说。 但值得注意的是,张星亮说PaaS是坑,是有时限的。...“有了数字化、智能化后,会不会反过来流程化?会。但是要先重构了商业,才会再重构业务流程。等大家把产业互联网的前端改造得比较好时,会往后端。”张星亮说。...PaaS的第一个难点是,技术难度大,系统复杂。...吴昊与业内几家头部SaaS公司的CEO交流后,将SaaS厂商的APaaS分为四层,金字塔尖的第四层能开放给ISV产品开发,这是完备的PaaS,Salesforce已到了这一步;第三层能让客户、集成商开发...这家公司成立于2014年,其独特模式在于,它既切入生产流程的管理SaaS,又参与前端交易的B2B平台,或可定义为“交易型SaaS”。

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外包公司测试怎么样_北京软件测试公司有哪些

2.非驻场(项目外包):就是外包公司从外面接活回来,你在本公司的不是本公司的产品! 不驻现场的,属于项目外包,一般来说拿项目出来的公司,只关心合同上的时间到了,能不能拿到质量尚可的产品。...是你所签约的公司,为它项目?还是你所驻现场的公司? 3.你将参与的项目,或者你的服务对象能为你提供什么? 4.你目前这个阶段需要些什么?...考核是如何的?(PS,个人觉得如果回答不太好的,说明很可能比较黑心,只想让人拼命工作完成当前任务,或者说明大多数员工都待不久) 6.如果加入后,情况不好,你还有其他方案吗?如何应对最坏的打算?

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数据仓库①:数据仓库概述

功能差别 - 数据读者差别 操作型数据库的使用者是业务环境内的各个角色,如用户,商家,进货商等;分析型数据库则只被少量用户用来综合性决策。 8....~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现,因为关系数据库最少也要求满足第1范式,而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...有了这些数据快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的数据分析报告; 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示: ? 1....前端应用 和操作型数据库一样,数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用; 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库",它只包含单个主题...数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中,曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程: ?

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数据仓库】现代数据仓库坏了吗?

数据仓库是现代数据堆栈的基础,所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时,它引起了我们的注意。...不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列,但数据仓库是一个基础组件。...然而,我们的数据科学家需要完成他们的工作,所以无论如何他们都会这样,当表格被修改时,一切都会在下游中断。 第三个挑战是,当您的数据仓库成为垃圾场时,它就会变成数据垃圾场。...另一种方法:引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念(也称为活动 ETL)认为,仓库应该是通过数据来表示现实世界,而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。...不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。 我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样,它也有其优点和缺点,而且肯定不是每个组织都适用。

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数据仓库

*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造,运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为:分析型数据与操作型数据 操作型数据:由企业的基本业务系统产生的数据...数据仓库的特性:面向主题性,集成性,不可更新和时间性。 集成:数据仓库最重要的特性,分为数据抽取转换,清理(过滤)和装载 不可更新:数据仓库中的数据以批量方式处理,不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看,典型的数据仓库的数据体系结构包括:操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看,可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据仓库的数据组织 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。...细化程度越高,粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时,应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次数据查询要求。

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数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

然而这种模式在实际应用中很少见,因为这样会导致开发难度增大,而数据冗余问题在数据仓库里并不严重。 3. 星座模式 星座模式(Fact Constellations Schema)也是星型模式的扩展。...维度建模中各维度的主码由***ID变成***Key; 对于前两个问题,由于当前建模环境是数据仓库,而没有更新操作,所以不需要严格规范化设计来消除冗余避免更新异常。...但现在我们是为数据仓库建模,所以这样是OK的。另外在分布式的数据仓库中,这个字段十分重要。因为事实表的数量级非常大,Hive或者Spark SQL这类分布式数据仓库工具都会对这些数据进行分区。...这样的目的其实就是为了解决一种被称为缓慢维度变化(slowly changing dimension)的问题。在维度变化后,一部分历史信息就被丢掉了。比如张三是某公司会员。...但仅仅这么还是不够的,代理码需要配合时间戳,以及行标识符使用才能解决缓慢维度变化的问题。如下CUSTOMER表使用该方法避免缓慢维度变化: ?

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“微信之父”张小龙:每天有1亿人想教我怎么样产品

我觉得在中国来说,每天都有5亿人说我们做得不好,每天还有1亿人想教我怎么样产品,我觉得这是非常正常的一个事情。但是我来这里不是为了教大家怎么产品的。 每年我们内部问我要不要参加公开课?...特别是今年这样一个时间点,我觉得很特别,如果是去年的话,大家都会说“七年之痒”,我只能总结怎么样“痒”的。...所以视频动态就像前面解释的,更多的是瞄准一个怎么样能够很轻松的去表达自己,并且用轻松的方式参与到社交里面去,视频只是一个技术的载体。如果没有视频,也会考虑用照片。...所以我们总是认为用户怎么怎么样,似乎用户是一个陌生的我们不认识的一个人群,然后我们控制他们,施加他们。...不管怎么样面对这样的需求以微信做事风格的话,如果我们始终像过去的微信一样,我们始终瞄准的是最好的工具,并且让创造价值的人体现价值这样一个原动力,我觉得我们再怎么走也不会走得太偏。

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