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如何围绕MLSQL构建数据

MLSQL 目前开源的部分包括三个组件: Console, 也就是Web控制 Cluster, 方便管理和代理后端多个MLSQL Engine实例 Engine, 相当于MLSQL的JVM(脚本解释器...不过仅仅靠这三个项目是远远难以达到水平的。那还欠缺什么呢?...MLSQL Console内置了一个简易的权限控制服务,MLSQL Engine会调用该控制服务来觉得哪些表的访问是否被合法授权。...调度系统 调度系统一般而言需要和MLSQL Console(或者你的Web控制)进行深度整合。譬如我在debug完一个脚本后,我应该能够在Console里直接设置依赖/定时任务。...总结 通过MLSQL Engine强大的可扩展能力,MLSQL语言的简单和灵活性,再配合上面的几个系统辅助,一个横跨分析师,算法,研发,数仓,各业务线的产品,研发,运营的数据就此可慢慢成形。

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干货 | 如何基于DataWorks构建数据

原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据的经验心得,从商业模式及业务的设计,到数据的架构设计与产品选型,再到数据构建的最佳实践,最后利用数据去反哺业务...如果外部采购的话,基于商业模式出发,一定要让系统形成闭环,从交易门店、仓储运费、采购供应链、劳动力等等,不要APP、门店、电商都不同的系统,那样你做数据的时候,数据本身的壁垒就已经很高了。...四 基于DataWorks构建新零售数据 ?...数据同步是构建数据的第一步,如果数据进不了仓,数据就没办法构建。...数据如何支撑业务 之前讲的都是基于DataWorks来构建新零售数据,最早我们提到数据一定要服务业务,现在我也介绍一下数据如何为业务服务的一些方式。

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企业台服务:数据、业务构建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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数据:什么是数据

数据:什么是数据 什么是数据 数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。...由此,集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本,并没有达到数据建设的真正目的。 数据的基本能力 数据具有数据服务的能力。...数据的建立可以帮助企业对数据进行风险隔离,确保一方不影响另一方。 数据应用方式 数据应用方式一为帮助业务部门灵活使用数据分析。数据改变了以往业务部门数据分析技术能力不足的窘况。...数据应用方式三为技术部门可以不断构建应用能力,沉淀数据资产和价值资产。数据使业务、技术、公司资产实现了打通、合并、共享,数据资产的形成使技术部门可以形成持续的应用开发能力。...PaaS层:该层具备更深度的能力,主要向公司内部数据治理团队、数据团队和技术团队提供服务。基于PaaS层可以构建出更优良地DaaS层和SaaS层。

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数据,什么是数据

数据服务的构建和治理 数据需要保证数据服务的性能和稳定性,以及数据质量和准确性,还需要具备强大的服务治理能力。...数据是一个生态平台,在数据台上面会不断生长各种数据服务,所以从一开始就构建数据服务的治理结构是非常重要的,数据服务需要可以被记录、可被跟踪、可被审计、可被监控。 6....史凯认为,从战略角度来说,每个企业都需要建立自己的数据;从战术角度来说,当企业发现自己的数据开发利用的速度和应用开发的速度不匹配的时候,就需要考虑构建数据。...数据也可以小而美 建设数据的关键考量包括两方面。 首先数据一定要与业务价值对齐。构建数据,最重要的不是技术,也不是数据质量好不好,而是数据思维和数据文化。...想清楚业务对于数据的诉求是构建数据的第一步,哪怕暂时不能想的太细,也要去想,想不清楚就先不要做。

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数据是什么:数据剖析

应用要做计算,就快速的在Docker里构建出一个镜像,构建出一个应用,然后快速的从企业的数据里面把数据获取出来计算。用户消费完了,应用就释放了,资源也随之释放。...四、数据的本质和六大能力模型 在这样的愿景和使命下,数据是什么?它应该构建什么样的能力呢? 1. 数据的本质 数据是什么?...因为早构建和晚构建,会影响到整体构建的成本和重复建设的周期。 [gq2ae5vsdu.jpg] 为了方便理解,我们对物理世界里工厂的概念,把数据的概念抽象和分解一下。...任何一个加工制造业的工厂,都会有原材料,对应的就是源数据,有外部的,也有内部的。 然后原材料采购进来要过秤和分析,看看质量是不是合格的,再进入到原材料仓库啊,对应的是数据服务工厂里的数据湖。...数据的六大能力模型 在此基础之上,我们把数据抽象成6大能力,在六大能力基础之上支撑的就是数据的使命和愿景:构建数据驱动的智能企业。

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医疗数字化转型谈何为

二、阿里对的定义: “将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台,形成以服务为中心,由业务数据构建数据闭环运转的运营体系,供企业更高效的进行业务探索和创新,实现以数字化资产的形态构建企业核心差异化竞争力...数据在融合知识数据与实时临床应用数据的基础上,将数据智能和医疗业务融合,形成行业领先的医疗业务实践,通过构建各类临床系统引领医疗管理和临床发展,更好地支持各类新兴医疗业务系统的开发。...通过数据构建的新应用系统,其所产生的医疗业务数据,不仅可以直接通过数据实时支撑临床系统的运行,而且在数据汇聚可以减少系统集成操作、减少大数据标注工作,直接开展机器学习和大数据分析。...构建数据的技术,主要包括数据集成与交换引擎、临床数据仓库、数据即服务、数据安全管理、数据治理、大数据、机器学习平台等。...三组成框架如下图所示: 运行机制 1.以业务的流程服务为启动点,调入医疗业务标准数据,结合临床指南库等数据,通过业务服务API结合数据服务API来开发构建包括核心系统、电子病历、互联网医疗等在内的各类临床系统

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数据

数据模型是分层次的,以前叫作数据仓库模型,概括为三层,基础模型一般是关系建模,主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇总、关联...,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的,但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到模型,以便开放给其它人使用,是相对的...数据服务将数据模型按照应用要求做了服务封装,就构成了数据服务,这个跟业务台中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,毕竟OLTP功能的变化有限,而数据分析受市场因素的影响很大,变化更快...随着企业大数据运营的深入,各类大数据应用层出不穷,对于数据服务的需求非常迫切,大数据如果不服务化,就无法规模化,比如浙江移动封装了客户洞察、位置洞察、营销管理、终端洞察、金融征信等各种服务共计几百个,每月调用量超过亿次...但有数据模型和数据服务还是远远不够的,因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求,这时候就得授人以鱼不如授人以渔了,数据的最后一层就是数据开发,其按照开发难度也分为三个层次,最简单的是提供标签库

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数据建设(二):数据简单介绍

如果我们把数据比喻成血液,那么数据就是心脏和毛细血管,构建可以能让数据价值渗透到各个业务场景中去。...所以在构建数据之前首先看一看有没有数据产品的需求,有多少人使用这个数据产品产生的业务结果,使用的需求量大不大?以及使用这个数据产品业务结果的频率高不高?如果以上都合理就可以规划构建数据。...在企业构建数据与业务没有先后之分,根据企业实际情况进行规划建设。...例如: 所以数据时代带来的挑战不仅仅是数据量的爆发式增长,更重要的是如何管理好、治理好、利用好这些数据,显然传统的大数据平台建设方法论不能满足以上需求,数据应运而生  五、构建数据价值 构建数据价值如下...,构建数据之后,数据分析人员将数据变成业务人员可阅读、易理解的内容,业务人员看到内容后很快可以将数据结合到业务

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内容数据的区别

内容支持“一次创建,随处使用”的功能,使商家能够快速更新产品信息,减少重复工作,提高工作效率。通过内容,电商企业可以构建跨渠道的统一用户体验,确保用户在不同平台上都能获得一致的信息和服务。...企业内部知识库:大型企业可以构建内容,集中管理内部文档、培训材料、政策规定等,提升员工获取信息的效率。...数据使用的场景企业数据分析:数据整合了企业内部的各种数据资源,通过数据清洗、转换、整合,实现数据的汇聚、整合和分析。...内容数据的区别内容是一个集中的平台,负责管理和分发各种形式的内容,如文本、图片、视频、音频等。...内容专注于管理和分发各种类型的内容资源,而数据则聚焦于企业数据的整合、治理和利用,两者在业务场景和目标上有明显的差异。如何使用MassCMS创建内容

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数据建设(一):数据出现的背景

数据出现的背景一、数据建设中出现的问题在企业数据建设过程,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...数据的取数效率低下在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市,就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试,...2、数据质量问题由于构建了很多数据仓库,没有有效的对数据进行很好的质量管理以及数据开发过程存在bug问题,导致数据经常算错,结果违反常识,开发人员浪费大量精力定位数据质量问题,经常没有办法按时产出报表数据...二、为什么要构建数据以上我们分析了数据建设中出现的各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制,通过这套机制整合企业数据,规范、快速的形成数据服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支撑,这套机制就是数据。三、思维导图总结图片

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数据建设(一):数据出现的背景

​ 一、数据建设中出现的问题 在企业数据建设过程,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...数据的取数效率低下 在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市,就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试...2、数据质量问题 由于构建了很多数据仓库,没有有效的对数据进行很好的质量管理以及数据开发过程存在bug问题,导致数据经常算错,结果违反常识,开发人员浪费大量精力定位数据质量问题,经常没有办法按时产出报表数据...二、为什么要构建数据 以上我们分析了数据建设中出现的各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制,通过这套机制整合企业数据,规范、快速的形成数据服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支撑,这套机制就是数据。 三、思维导图总结 ​ ​

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什么是数据?全面解读数据

”早期是由美军的作战体系演化而来的,技术上说的“”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。阿里在今年发布“双+ET”数字化转型方法论,“双”指的是数字和业务。...数据是什么 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。...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。 建立数据的原因 数据和业务相比,面临的情况可能会更加复杂一点。...是平台化的自然演进,这种演进带来“去中心化“的组织模式,突出对能力复用、协调控制的能力,以及业务创新的差异化构建能力。...03 数据是培育业务创新的土壤 企业的数据创新一定要站在巨人的肩膀上,即从数据开始,不能总是从基础做起,数据数据创新效率的保障。

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数据建设从数据的认知开始

导致数据最终是一个技术平台的呈现;价值就无法最大化。本文将从数据的价值体现、必备的核心能力来对数据建设做一个简短的认知。 数据的价值体现 ?...当金融机构在面对业务多元化挑战,需要构建新的前台应用时,数据可以快速的提供数据服务(资产服务化过程),灵敏的响应金融机构多元化业务创新(服务业务化过程),使金融机构在金融融合创新的时代下,持续保持高竞争力...数据必备的核心能力 ? 现实,由于对数据的认知不够全面,导致数据的落地困难重重,目前数据的建设往往是技术组件的堆积,是传统数据仓库的改版。...传统的数字化建设往往局限在单个业务单元,忽视了数据多业务关联的属性,缺乏对数据的深度理解。数据必须连通全域数据,通过统一的数据标准,构建规范的、紧密结合业务的、可扩展的数据标签体系。...数据建设的核心是数据数据管理的核心也是数据数据应用的核心还是数据数据对于金融企业如此重要,那么数据建设过程,我们依靠什么样的数据体系来构建我们的数据

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民生银行数据体系的构建与实践

二、数据意义 “概念”早期是由美军的作战体系演化而来的,技术上说的“”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。...▲ 图2 科技金融银行的哑铃型新模式 银行业的数据建设,在前台业务系统和后台数据系统之间构建了一条数据和能力的通道,为前台的业务团队、客户经理、财富顾问与后台的数据专家、算法模型专家、人工智能专家的工作衔接形成一条强有力的支撑纽带...三、构建数据体系,打造场景金融服务 数据自身和业务结合紧密度高,结合现阶段金融业务经营的迫切诉求,在战略上对数据建设从技术平台和数据交付内容两个层面制定如下图的建设目标。 ?...▲ 图3 数据建设目标 1、数据体系技术方案 ?...四、助力改革转型,数据典型案例实践 1、支撑小微新模式探索,全流程数据驱动 小微3.0新模式是民生银行积极推进改革转型战略级项目,全技术架构实现化,借助业务数据提供的能力,完成常态化产品推荐

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浅谈数据

一、什么是数据 数据的概念最是阿里提出来的是为了实现数据的分层和水平解耦,提供数据服务能力。看了那么多的概念,对也有些自己的理解。笔者认为主要是为了提供全域的数据服务。...二、如何建立数据 建设数据主要就是从数据模型、数据资产、数据治理、数据服务四部分出发。...1、数据模型 数据模型,就是我们熟悉的数据仓库的模型,按照数据仓库规范分层开发模型,实现数据的标准化,多采用维度建模。还有一些挖掘模型,如果用的多了,也可以沉淀到数据。...4、数据服务 数据最重要的就是要对外提供统一的服务能力。...三、数据数据仓库有什么不同 很多人对数据数据仓库两个概念可能不是很清楚,其实最主要的是思维理念不同,数据仓库是“管理数据”,数据是“经营数据”,数据是为了提供服务而生(也有说是为了前台而生

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凯哥讲数据Netflix的数据(上)

前言 在《#凯哥讲数据#数据的使命,愿景和六大核心能力》,我提到,数据的愿景是"打造数据驱动的智能企业"。...[1] 本文通过研究,还原Netflix的整个转型过程,转型过程数据在其中所起的作用,以及,Netflix的数据驱动的能力是如何构建的。...本文分两个部分: 上部 一、Netflix:业务转型的奇迹 二、数据驱动的数字化转型 下部 三、Netflix的数据 ?...以上这么多角色,都统一在一个大数据门户上协作,从而保证了数据同源,保证大家的认知,背景的一致性,从而保证数据产品的准确性,这样的效率是很高的。这和我们所提倡的企业级数据的概念有异曲同工的感觉。...请期待第三部分《Netflix的数据》 欢迎转载,但是请注明出处,谢谢。

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基于Kubernetes 构建.NET Core技术

今天下午在腾讯云+社区社区分享了《基于Kubernetes 构建.NET Core技术》,下面是演讲内容的文字实录。 我们为什么需要 我们现在处于企业信息化的新时代。为什么这样说呢?...数据 所谓的数据,是带有产业主数据、画像标签、业务模型、业务算法的。...数据,利用获取的各类信息、行为习惯信息和算法,获取分析结果,比如业务参照的客户标准和分类方法就是基于数据运算的分析结果,例如需求偏好(客户标签)。...数据数据来自业务系统,有原始数据(不同频次的历史快照+实时数据)、共享数据(拉到一起)、萃取数据(已经整理的标准化数据、标签、模型),再反哺给业务用起来。...K8S+Docker容器化技术为基础构建运行支撑平台,基于容器化技术的灵活伸缩能力数据集成、服务集成、数据利用、公共服务、DevOps,形成企业级的技术

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数据实战(00)-大数据的尽头是数据吗?

从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据项目,建设数据俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据是大数据下一站。...为啥数据是大数据的下站?与数仓、数据湖、大数据平台啥区别?...之前,数据是要啥没啥,中间数据难于共享,无法积累 建设数据之后,要啥有啥,数据应用的研发速度不再受限于数据开发的速度,一夜就可根据场景,孵化出很多数据应用,这些应用让数据产生价值 5 总结 数据构建数据湖之上...数据需要依赖大数据平台,大数据平台完成了数据研发的全流程覆盖,数据增加了数据治理和数据服务化的内容。...数据借鉴了传统数据仓库面向主题域的数据组织模式,基于维度建模的理论,构建统一的数据公共层。 数据: 吸收传统数仓、数据湖、大数据平台优势 又解决数据共享的难题,通过数据应用,实现数据价值落地

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