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数据实战(11)-数据数据安全解决方案

0 微盟删库跑路 除了快、准和省,数据须安全,避免“微盟删库跑路”。...数据台中文件目录的备份光这些还不够,还要备份数据的产出任务,表相关的信息: 任务的备份,要保存任务代码、任务的依赖关系、任务调度配置及任务告警、稽核监控等信息 表的备份主要是备份表的创建语句 网易提供产品化解决方案...但HDFS回收站不宜保留时间过长,因为回收站数据还是三副本配置,会占用过多存储空间。所以配合解决方案:回收站保留24h内数据,解决数据还没来得及被同步到冷备集群,误删除的情况。...权限问题,在数据构建之初,须提前规划好。 数据支撑技术体系基于OpenLDAP + Kerberos + Ranger 实现的一体化用户、认证、权限管理体系。...数据用户、认证、权限系统架构: 如有几千机器,却没个统一的用户管理服务,当想添加一个用户,需到几千服务器创建初始化用户,OpenLDAP解决了这问题。

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通大数据平台在的进化

一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南!...而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...,大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的通快递,是一家以快递为主体,以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

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数据即服务——数据的四支柱

我在早前的一篇文章《数据“热”下的“冷思考”》也对数据定义过:「数据」是集组织机构、实施方法、管理流程与规范、技术与工具为一体的解决方案。...现在看来,说数据是一个解决方案没问题,但太过笼统,笔者试着对这个定义做一个细化和优化。...笔者认为:数据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——数据即服务。 ?...数据敏捷团队的角色构成: 产品经理:负责定义业务目标,维护和执行数据愿景、战略等。 解决方案架构师:负责定义的需求和要求一致的整体技术蓝图。...写在最后的话 产品导向、数据服务、敏捷团队、培训赋能是构成数据的四支柱,是“让数据用起来”的基础,缺少一个都会使整个架构不稳。

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数据建设(十一):数据解决方案参考与未来发展方向

数据解决方案参考与未来发展方向 一、数据解决方案参考 各个行业的数据解决方案类似,只是涉及到的业务不同,建设框架类似。...下面以零售行业构建数据和网易构建的数据为例,说明构建数据解决方案。...1、零售行业数据功能体系 2、​​​​​​​网易数据功能体系 3、​​​​​​​菜鸟数据功能体系 二、​​​​​​​数据未来发展方向 纵观IT技术的发展历程,从企业管理系统的简单数据分析到传统企业数据仓库构建报表分析...未来数据的构建可以将离线构建数据的这套方法论应用到实时链路,构建实时数据,这是未来数据的发展的一个重要方向。...2、云上数据 数据未来发展的另一个重要方向就是基于云平台的数据数据会拥抱k8s,实现弹性的资源调度,针对离线和在线的任务进行弹性调度,提升资源利用率,压缩成本。

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原生加密:腾讯云数据安全解决方案

四、腾讯云数据安全 腾讯云数据安全具备三能力,全数据生命周期支持、完整的云产品生态集成、国密与 FIPS 标准的支持。...腾讯云数据安全还能提供极简的加密 API 和 SDK 服务,让用户得以使用最小的工作量,极简地实现对云上数据的加密保护。...通过数据安全解决方案,可以在各个环节解决这些数据安全风险的问题,例如客户端本地敏感数据的存储,通过 SDK 结合KMS进行数据的加解密。...(4)云网络安全代理CASB 对于期望对数据库进行字段级的加解密,防止被脱库后敏感信息的泄露,除了应用侧自行实现加解密逻辑,云数据安全提供了云访问安全代理CASB方案组件。...,管理员通过控制进行加密过程实现了算法和密钥的混合,保证其安全性。

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#凯哥讲数据#数据的使命、愿景、本质和六核心能力

数据的成为了新的趋势 自2019年3月18日《数据已成下一风口,它会颠覆数据工程师的工作么》成为第一篇数据十万+ 的文章后,数据的趋势一路走高。...愿景 数据的终极愿景是什么 数据的愿景是打造数据驱动的智能企业 使命 数据为什么存在 数据的使命是赋能业务以数据智能的能力,让业务更智慧,为企业创造业务价值 数据的本质...行业里有众多的数据体系 阿里数据 阿里的数据分为五个模块,包括: 数据产品:阿里数据数据屏,生意参谋; 数据资产管理:从资产地图,到资产运营; 数据开发管理,从数据采集到应用开发...数据的六核心能力 当我们把数据工厂的概念解耦,一一对应到企业数据体系,我们就能解构出数据的六核心能力,如下图所示: 数据资产的规划和治理 第一是数据战略 数据资产的规划和治理,是数据的基础功能...但是,对应到数据的六核心能力的组件部分,是有不同的产品或开源的方案可以复用的。

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数据建设的9误区,你中了几条?

目前,行业对数据存在诸多误解和理解偏差,因此在建设数据的过程,错误的理解可能导致数据建设的失败。 下图为数据建设的9误区,下面详细介绍每个误区。...图  数据建设的9误区 01. 数据等同于数据工具的集合 数据工具的集合能有效地提高数据开发和使用的效率,实现让数据易用的目标。...因此,数据工具是数据建设的中间产物,而非终极目标。 02. 数据等同于数据平台 数据平台是数据的一部分功能,是实现数据好用的核心能力和基础设施。...建设数据是一项体系性工程,耗时长,花费,用人多,需要企业自上而下推动,需要企业勠力同心,才能实现数据的真正价值。...▊《数据建设:从方法论到落地实战》 彭勇 著 厘清数据建设误区,详细阐述数据建设方法论 以营销和风险管理为实战案例,助力企业数字化转型 本书通过企业两个热门场景的应用详细介绍了数据的落地实战

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管理视角详细解读数据

1 董事长视角下的数据 在数字经济时代,企业通过建设数据提升业务价值逐渐成为趋势。...从早期的数据管理平台到后来的客户数据平台,再到如今热的数据,这些工具成为企业探索数字化转型的抓手。董事长在布局数字化战略转型之际,需要紧跟市场发展,积极了解各个方法论的“前世今生”。...数据是企业数字化转型的新晋解决之道。董事长可从以下两点明确数据的价值。 1. 数据的服务价值 数据要服务具体业务,以满足业务需求为目标,优化用 户体验。...2 CEO 视角下的数据 作为企业数字化转型的总负责人,CEO 需要明确数据在企业转型的作用,了解转型需要的核心能力,利用数据成功转型。CEO 应从以下几个角度解读数据的价值。...同时,IT 架构师要明白数据提供的是业务解决方案需要具备灵活多样的响应速度,要依靠底层完整、干净的数据形成模块化的数据服务和产品,并结合业务特性为前端业务提供持续动力。

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凯哥讲数据企业数据利用的四陷进

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。...这四个认知的陷阱是: 一、应用没有建设,没有数据,就不考虑数据架构和利用 二、没有大数据,就不考虑数据利用 三、数据利用就是数据挖掘分析,交易型应用不需要数据利用 四、数据利用最重要的是算法,...“我现在业务都还没做起来,连数据都没有,还不到考虑数据利用的时候” 这一句话代表了很大一部分企业对于数据利用的认知,那就是,数据利用是从先有数据开始的,而数据是在应用建设之后存到数据库里的,所以先建设应用...,然后等数据库里有了数据后,在考虑如何利用数据。...陷阱二、没有大数据,所以就不考虑数据利用 “我们现在的数据很少,只能叫小数据,所以还谈不上数据利用”,这也是一个典型的数据利用的误解。

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助力“新基建”,打造数据——数据宝政务大数据解决方案发布!

数字“新基建”,数据宝政务大数据解决方案发布,以打造“聚、享、用”为一体化的政务数据,帮助政府治理数据资产。 一、数据治理 数据宝政务大数据解决方案帮助政府打通各部门之间的数据孤岛。...二、数据共享交换 数据宝政务大数据解决方案帮助政府盘活数据资源实现共享交换。帮助政府建设数据、国数通(政务数据共享交换平台)、大数据交易中心承建及运营。...目前,数据宝国数通已经上线并服务多家政府,国数通系统主要包括:数据产品开发、数据交互安全、数据交互规则、数据共享平台四类全方位支撑国有信息资源整合及共享交换,为各级政府部门及国有相关组织之间提供安全、...、公共安全、教育医疗、环境保护等政务应用及工业、农业、制造业、金融业、物流业、互联网等产业应用,助推当地民生及经济发展。...具体包括数字屏、全渠道数字整合、实时大数据分析统计、智能决策建议、移动预警、个性定制等功能。 五、案例分享 文章来源:微信公众号“数据宝平台”

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运营大型促销设计小结

运营就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春、618年、双11等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长,...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法(放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤),在具有故事的环境下及疫情波动,比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进各环节数据情况,整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期还是长线小,对于设计者来说,都需要从多角度去思考分析,在产品策略和目标的基础上去打磨,并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率,通过数据反复推敲打磨,优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计,是挖掘本质 在设计过程尽可能挖掘更多的可能性,让用户获得更好的体验过程,从而驱动数据的增长。

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搞了三年,再看数据的价值与解决方案

二、数据为什么成为企业推崇的“新思路” 1.数据的核心思想 关于数据的定义和概念,已经被讲烂了,结合近三年的数据实践,总结一下就是“让数据更快、更省地用起来”的一种思想、架构。...2.数据数据平台、数据仓库的关系 在数据概念清晰之前,各个互联网公司其实也都做了很多的基础建设工作,只是没有明确地定义为数据而已。...所以,个人理解,数据概念的出现,只是提供了一套完整的解决方案和思想,把原来的不成体系的“野路子“,扣上”“的帽子后,成了有方法论、战略的指引和支撑正规军了。...五、总结 数据不是产品,而是为了让数据更快、更省用起来的一些列产品组件而成的数据产品矩阵与解决方案。...企业在数据解决方案规划时,要基于目前数据在采、存、管、治、用各个环节的痛点,进行针对性的降本提效建设。

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漫画:数据台中建设的十误区(建议收藏)

作者:数澜科技 来源:大数据DT 误区一:数据是技术部门的事 数据是企业数字化转型的支撑,其本质目的是为了提升业务,在搭建过程,业务部门才是建设的主力角色,通过业务部门输入符合实际情况的需求以及业务规则...启动数据建设前,评估企业数据基础、信息化建设基础以及需要数据支撑的业务场景等信息是数据落地成功的关键保障。...误区三:急于求成,妄图一步登天 数据是一种让数据用起来的机制,而不是一款标准化的解决方案或者产品。...因此,在数据搭建过程千万不要陷入“X个月建好数据”的幻想。 误区四:目光短浅,只解决当前问题 数据一旦建设,替换的成本非常高。...同时,数据的目标一定要紧贴企业战略目标,由上层拆解而来,对外服务提供的报表、屏、接口等要做好审计,从硬件(CPU,内存,存储,任务数),人力(开发人员)等做好成本监控,从使用频次,效应时长等纬度做好效果的量化

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凯哥讲数据:四能力构建数据驱动的组织

一个数据驱动的组织的一切目标设定是决策判断都会从数据得到量化的输入,这就能够从根本上利用数据的优势,通过诊断性分析、预测性分析、处方型分析、认知型分析等多种手段增强组织的敏捷性。...我们概述了数据驱动的五收益,六个差异化竞争力以及成为数据驱动的企业后的五个特征,但是如何成为数据驱动的企业呢?...在研究了众多的企业数据转型案例后,参考《富国银行的数据转型之旅》,我们总结了成为数据驱动企业的四能力模型。...在ThoughtWorks的实践的基础上,我们认为,一个清晰的数据战略应该包括如下六领域: 此处请横屏观看 数据(Data & AI Zhong Tai) 打造企业的数据,本质上就是构建一个数据服务工厂...智能应用(Intelligent Application) 在数据之上,企业集成各种实时的数据服务去赋能,改造和创新各种智能应用,从而去赋能员工,赋能业务,赋能客户,这也是ThoughtWorks

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