展开

关键词

关于数据架构、战略和分析8错误认知

所以,对于那些想要厘清数据湖如何赋能数据洞察的人来说,这些关于数据讨论令人更加困惑。 错误认知 06:数据湖仅适用于“数据 如果你花时间阅读过数据相关资料,你会认为数据湖只有一种类型,看起来像里海(它是一个湖,尽管名字中有“海”)。 审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸是,“大数据”角度给人以一种错觉:数据湖仅适用于里海范围那么数据,这当然会让数据概念令人生畏。 例如,术语“数据仓库”和数据湖定义一样模糊而不断变化(见错误认知2),在谷歌上搜索“失败数据仓库”,也会发现一些关于项目失败故事。 如果一个咨询公司或供应商不相信一个模型,为什么要他们参与一个他们不相信解决方案呢?将数据湖工作委托给这类咨询公司或供应商,很有可能是数据湖失败一个原因。

72820

关于数据仓库架构及3类组件工具选型

关于数据仓库概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上架构和组件工具问题。 先来谈谈架构。 企业数据仓库架构 关于数据仓库,有一种简单粗暴说法,就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端原始数据和另一端分析界面的数据库”。 我知道国内四行有3家在用,5物流公司有4家在用,不少公司在从Teradata 迁移到 GP。 3、转化和加载 转换:用ODS中增量或者全量数据来刷新DW中表 加载:每insert数据到一张表都可以称为数据加载 关于ETL工具选型,这里罗列了一张对比表,基本囊括常用ETL工具。 但是随着传统型数仓,架构重成本贵,很多公司在项目上会自己考虑设计架构,而不是直接强套昂贵解决方案,包括很多开源组件/平台使用。

78610
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    公司利用大数据模式

    比方说,埃森哲咨询公司就与 各行各业公司合作应用高级无线感应技术来收集数据,然后对这些数据进行分析。 在医学数据领域,我们可以看到一个关于技术公司如何能提供有效服务很好例子。 这样就可以提供 更好健康服务,降低再入院率和医疗成本。这个相关关系是机器从一数据中筛选出来 ,也是人类可能永远都发现不了。 而关于是否受欢迎,是通过它点击率和分享次 数来体现。 作为一项服务,Prismatic关注是年青一代与媒体进行交流新方法,信息来源并不重 要。 而这些设备监控到汽车零部件工作状况,能够在整合之后用来提高汽车质量,因此,能够掌握这些数据公司拥有非常竞争优势。 在商业环境更加和谐情况下,也许会发生上面说到情况,但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一笔钱,它就会利用这个数据挽回一点点损失。

    80480

    数据架构】面向初创公司现代数据堆栈

    “为工作使用正确工具!” 这句话一开始听起来很简单,但在实际方面实施起来却非常复杂。早期初创公司发现很难选择生态系统中可用各种工具,因为它们数据将如何演变是非常不可预测。 分析师可以根据需要使用 DBT 等工具对仓库中数据执行转换,而无需事先考虑洞察力和数据类型。 初创公司采用策略 正如本博客前面提到,初创公司很难预测数据演变,他们将要应对。 因此,早期初创公司在为其数据堆栈选择工具时应考虑以下事项: 其他初创公司和客户高采用率和意识。 这适合数据堆栈 ELT 模型。 QQ群 【792862318】深度交流企业架构,业务架构,应用架构数据架构,技术架构,集成架构,安全架构。以及大数据,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。加QQ群,有珍贵报告和干货资料分享。 视频号【超级架构师】1分钟快速了解架构相关基本概念,模型,方法,经验。每天1分钟,架构心中熟。知识星球向咖提问,近距离接触,或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯,架构心得。

    14710

    关于“大数据误解

    只要有足够多数据可以处理——不管是iPhone上数据、杂货店购物状况、在线约会网站个人简介或者是整个国家匿名健康记录,利用对这些原始数据进行解码计算能力,人们可以获得数不胜数有价值见解。 目前被出售给分析公司医疗数据有可能被用来追查到你身份。关于个性化医疗有很多谈论,人们希望是将来可以针对个人研制药物和其他疗法,就好像这些药物和疗法是利用患者自己DNA制作出来。 确切地说,新混合式方法将会询问人们做某些事情原因,而不只是统计某件事情发生频率。这意味着在信息检索和机器学习之外,还将利用社会学分析和关于人种学深刻认识。 技术企业很早就意识到社会科学家可以帮助它们更加深刻地认识人们与其产品发生关系方式和原因,如施乐公司研究中心就曾聘请了具有开拓精神的人类学家露西·萨奇曼。 考虑到每天有大量关于人们信息——包括脸谱网点击情况、全球定位系统(GPS)数据、医疗处方和Netflix预订列表——被收集起来,人们迟早要决定把这样信息托付给什么人,以及用它们来实现什么样目的。

    44780

    关于数据架构、战略和分析8错误认知(附链接)

    所以,对于那些想要厘清数据湖如何赋能数据洞察的人来说,这些关于数据讨论令人更加困惑。 亚马逊数据湖: https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg? : https://aws.amazon.com/lake-formation/ 打破这些与数据湖策略、架构和实现建议相关错误认知,将有助于你理解数据湖失败原因及其实现面临各种挑战,还有助于阐明供应商和咨询公司提供建议可能与数据湖最佳实践背道而驰原因 错误认知6:数据湖仅适用于“数据 如果你花时间阅读过数据相关资料,你会认为数据湖只有一种类型,看起来像里海(它是一个湖,尽管名字中有“海”)。 审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸是,“大数据”角度给人以一种错觉:数据湖仅适用于里海范围那么数据,这当然会让数据概念令人生畏。 例如,术语“数据仓库”和数据湖定义一样模糊而不断变化(见错误认知2),在谷歌上搜索“失败数据仓库”,也会发现一些关于项目失败故事。

    39720

    关于架构认知

    可见,我们不仅仅要面向代码编程,还得学会如何给出指导性决策思路,而这其实已经是属于架构范畴了。今天,就让我们来聊一聊关于架构认知吧! 从概念、模块、运行、代码角度去组织。 当然,软件架构不仅仅是关于组件定义与连接,还需关注“适当正确”决策,并衡量这些决策产生对现有模型影响。 分层架构 分层架构是常见架构模式,它通过将系统关注点拆分到几个层次里,进而隔离了不同变化,使得职责分明,能降低整体复杂度。像经典三层架构:UI 层、业务逻辑层、数据访问层。 它专注是业务系统状态变化从而衍生一系列动作处理,这是和面向服务即以数据为中心架构模式不同之处。 系统以外附加要求有哪些,比如人脸识别的安全存储、数据脱密等 总之,我们将会列出和系统架构相关需求,或许不能面面俱到,但也一定是重点需求。

    6700

    4 常用软件架构,来看看你们公司用哪种?

    整理了一份Java面试宝典完整版PDF已整理成文档 一、单体架构 单体架构比较初级,典型三级架构,前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。 而在单体应用中, 每次功能变更或缺陷修复都会导致需要重新部署整个应用。全量部署方式耗时长、 影响范围、 风险高, 这使得单体应用项目上线部署频率较低。 二、分布式应用 中级架构,分布式应用,中间层分布式+数据库分布式,是单体架构并发扩展,将一个系统划分为多个业务模块,业务模块分别部署在不同服务器上,各个业务模块之间通过接口进行数据交互。 从某种意义上来说,Lambda姗姗来迟,它像云计算PaaS理念:客户只管业务,无需担心存储和计算资源。在此前不久,2014年10月22日,谷歌收购了实时后端数据库创业公司Firebase。 更快开发速度:这一点在现在互联网创业公司得到很好体现,创业公司往往开始由于人员和资金等问题,不可能每个产品线都同时进行,这时候就可以考虑第三方Baas平台,比如使用微信用户认证、阿里云提供RDS

    24900

    关于SaaS和数据恢复6谬误

    这里有六个关于SaaS应用谬误,会可能导致你天真地相信你公司云端数据是安全。而事实上它们却处于严重风险之中,并且如果没有数据保护解决方案的话,将可能会永久失去。 谬误二:文件共享等同于数据保护 在许多公司都有人曾说过:“我们已经有云文件共享服务了,你就不能把你文件直接存储到那儿,然后就可以收工了吗?” 谬误三:你员工不会犯错 让我们来面对一个现实:即使是最聪明的人在你们公司也只是一个凡人,他终(将)会犯错误。员工错误删除了数据,并那之后意识到其仍然有用---这种情况并不少见。 另外,原生云内容分析能力可以帮助你更为深入地了解在横跨多个数据时候,潜在数据和合规方面的风险。 这样做也等同于将合规方面的责任单纯地放置在了那些提供商肩上,而他们可能并没有能够正确地理解如何去管理用户公司数据。 总结 云计算独特优势加速了基于SaaS应用能被各个公司快速地所采用。

    40150

    关于数据架构一段旧文

    10年前曾经面试过金蝶数据架构师,当时好像给到20K左右,Offer已经发了,却因为种种原因没去成,这段材料应该是为当时准备。 1.缺乏基本编程规范-建表、编码、开发随意性 2.缺乏行之有效规划和监控-开发过程随意性 3.缺乏普及数据库培训-其他技术人员数据库认知不足 4.缺乏合理数据库建模理论指导 5.数据架构师即 DBA-事后优化,与业务无关 6.职责不清,开发人员和DBA之间推诿 7.数据架构师缺乏业务理解能力和其他相关技术知识 8.缺乏版本管理-数据库脚本不需要版本管理 9.缺乏推动力-技术人员协调能力和组织级授权

    6710

    架构比较

    MVP 模型层(Model) 负责存储、检索、操纵来自数据库或者网络数据。 视图层(View) 用户界面,一般采用XML文件进行界面的描述。 之间通信,以此分离视图和数据。 ViewModel通过Data Binding实现了视图和数据绑定,解决了这种MVP缺陷。 可参考一套Android App基础框架 架构设计:从MVC、MVP到MVVM 网络访问:支持REST、HTTPS及SPDYRetrofit+Okhttp 响应式编程:RxJava/RxAndroid 快速,高效配合整个团队进展项目,才是最合适架构

    384100

    关于数据分析基本方面

    数据时代到来,越来越多的人选择学习大数据,那关于数据分析基本方面是哪些,一起来了解一下 ? 可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户 数据可视化是数据分析工具最基本要求 可视化可以直观展示数据数据自己说话,让观众听到结果 ? 数据挖掘算法 可视化是给人看数据挖掘就是给机器看 集群、分割、孤立点分析还有其他算法 让我们深入数据内部,挖掘价值 这些算法不仅要处理大数据量 也要处理大数据速度 预测性分析能力 数据挖掘可以让分析员更好理解数据 语义引擎 我们知道由于非结构化数据多样性带来了数据分析挑战,我们需要一系列工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息 ? 数据质量和数据管理 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践 通过标准化流程和工具对数据进行处理 可以保证一个预先定义好高质量分析结果

    34430

    【译文】关于数据科学难以忽视11真相

    You need to get your hands dirty. 1、 数据都是没有清洗过。 2、 你总是需要花费大量时间准备和清洗数据。 3、 95%任务不需要深度学习。 4、 90%情况下,线性回归分析就能解决。 5、 大数据仅仅是一个工具。 6、 你应该拥抱贝叶斯分析方法。 7、 没人会关注你怎么实现。 8、 学术和商业是两个不同世界。 10、所有的模型都是有缺陷,但是有些是有用。 11、没有完全自动化数据科学。很多你需要人工手动操作。 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天设计,令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、

    48670

    关于架构思想看法

    目前开发中用到主流思想主要是MVC 、 MVP、 MVVM这三种思想。前端用MVVM,后端用MVC,安卓用是MVP。具体每一种使用后面做详细讲解。

    17410

    数据架构数据架构未来

    公司希望他们科学家,在与大多数其他业务功能相对隔离情况下,能够进行分析,进行预测建模,并为机器学习和人工智能提供动力。 这仍然是相关,但它正在成为主流,他希望看到更多关于基民盟在组织中作用对话。Algmin建议首席信息官(CIO)应该是业务部门一部分,CDO应该留在其中。 数据架构与企业架构融合 “数据架构热度指数正在上升,但企业架构热度指数非常非常冷,而且已经有一段时间了。” 他认为,那些在管理数据仓库方面不成功公司会转移到一个数据池,并重复同样错误,导致“被控制一团糟” 他说,实现一个数据目录,可以显示混乱部分在哪里,并提供跟踪沿袭和数据能力,可能是朝着正确方向迈出一步 知识星球 向咖提问,近距离接触,或者获得私密分享。 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投同好交流。

    20920

    设计公司组织架构思考框架

    问了她很多关于公司组织及业务上问题,我最后给她画了下面这张图。 ? 设计公司组织架构思考框架 IT系统是基于业务规则、流程规则和组织架构。 企业人数这个数据如何准确获知?没到商务阶段,谁知道成交金额会是多少?这时候如果能用不同价格版本做区隔就比较好,否则也是需要权衡业务效率与公平问题。不公平,最终会带来管理效率问题。 03 组织原则 组织发展规划 有了公司大战略和业务上规则,才有制定组织发展规划、组织发展原则基础。 组织原则这一层包括: 我们希望公司组织底色是什么?—— 是追求效率,还是关心人成长? 从规划上看,我们目前组织一年后将如何演进?三年、五年演进方向及路径? 04 部门架构、部门 岗位职责、岗位能力模型 到这一层才会看到组织架构图。 他们竟然发现公司里不允许任何人持有“组织架构图”;老福特认为这会造成官僚风气,对公司非常危险...... 到了今天,还有很多创业公司弄不清楚部门之间职责边界。

    62520

    关于读写分离架构思考

    搜索引擎提供快速全文检索能力。 以上这几个构件就可以组成相对完备实时数据系统,可以应对常见业务需求。 数据框架 关于一个业务系统通用数据框架可以用下面的图来表述。 关于整个框架运行方式可以简单从读和写两个角度来看。 读写分离 根据数据访问特点,上面提到各种策略本质上是读写分离,是微服务架构中提到 CQRS。 关于读写分离模式一般具有以下特征: 读和写设计数据结构不同,为系统读和写分别设计两个视图,设计适合高并发场景数据结构和模型。 总结 回到最上面总结数据框架,实现一个高并发系统所需主要数据构件有缓存、数据库、搜索引擎、消息队列,以读和写两个视角将用户大量请求分流到不同地方处理,然后通过多副本方式对数据构件水平扩容,这本身也是一种分治思想

    3960

    公司部门设计SOA架构

    新来老大年前开会说各位同学,公司业务越来越重,未来几年要成倍增长......,要梳理出一套新架构,才能更好支持N万用户.....,以后升职加薪当上....打败..... 想想还有点小激动呢,于是过年时楼主趁等待相亲妹纸无聊时候,反思了目前系统现状,构思设计新架构如下。 现有系统 鄙司业务比较重,系统也有些年头,各研发团队、系统都比较稳定了。 逻辑架构图: ? 数据交换: 优先通过数据服务接口,其次SSIS、Job。 基础平台: 缓存Redis,队列RabbitMq等。依赖抽象,框架可替换。 设计目标 尽可能少侵入 这点是非常重要,如果不能很好重用已有的系统或侵入性太强,势必会导致: 新架构周期过长,长期维护二套结构。这种情况下,成本太高,不好推行下去或者还未推行就被砍了。

    35060

    关于危险驾驶数据:且看保险公司如何跟踪你!

    Liberty Mutual,美国第三财产和意外险保险公司,在周一宣布了与 Subaru 合作 ——从今年晚些时候起,但凡购买 Subaru 星联车载信息系统用户,都可以下载一个 相应应用程序到他们汽车上 尽管许多保险公司声称,如果用户同意保险公司跟踪他们驾驶情况,所获得数据 信息只会使用于车辆保险费折扣大小,而非增加险金。然而这些条款将来可能会发 生变化,Brauer 和其他分析师称。 其次是关于消费者隐私问题:保险公司能持有你数据时间长度,以及他们将与 谁共享你数据,这些都取决于每个公司政策以及国家或地方法规规定。保险公 司也必须遵守。 “在法院发出传票情形下,我们要遵守法律法规,” State farm 保险公司通讯 主任 Scott Bruns 称,“但在这种情况下,数据有助于我们认识驾驶真相。” 将来 某日驾驶员数据甚至可能被用于一场车祸事故问责中。 不想被跟踪消费者不必注册。但当这样项目变得越来越普遍,选择不就可能会给 了保险公司一个“红旗”――警示信号,美国 J.D.

    36040

    10天然大数据公司,看他们如何挖掘数据价值

    1、亚马逊“信息公司”   亚马逊要处理海量数据,交易数据直接价值很大。 亚马逊对数据价值敏感和重视及挖掘能力,使它远超传统运营方式。 2、谷歌“意图”   准确定义“大数据”概念科技公司非谷歌莫属。 Twitter 自己并不经营每一款数据产品,但它把数据授权给了像 DataSift 这样数据服务公司,很多公司利用 Twitter 社交数据,做出了各种让人吃惊应用,从社交监测到医疗应用,甚至可以去追踪流感疫情爆发 精确数据一旦与社交媒体数据相结合,对未来预测会非常准。 7 、特易购精准定向   特易购(Tesco)是全球利润第二零售商(仅次于沃尔玛),从用户行为分析中获得了巨大利益。 同时,完成了公司内部卫星系统安装,使总部、分销中心和商场之间可以实现实时双向数据声音传输。

    52090

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券