2021年8月17日,天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示: 拟采购内容:采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称:天津南大通用数据技术股份有限公司 申请理由:结合此前我行对多家国产分布式数据库的POC测试结果,为了保证我行能采购到理想的国产数据库软件,我行将与天津南大通用数据技术股份有限公司进行单一来源采购。 2021年8月10日,天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示: 拟采购内容:数据仓库迁
大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展?它们之中哪些技术将广为流行?又会诞生哪些新的技术?
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者,如何知道哪些点是让游戏玩家满意的,哪些是不满意的?今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
假如云计算提供商把精力集中在最底层,而其他(纯软件)提供商专注于上面的一层,又会如何呢?
作为数据仓库实施的核心组件,OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP? OLAP(用于在线分析处理)是一种软件,用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如,销售数据可能具有与位置(地区、国家、州/省、商店)、时间(年、月、周、日)、产品(服装、男/女/童、品牌、类型)相关的多个维度,和更多。 但在数据仓库中,数据集存储在表中,
近日,天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试,并基于双深度融合,推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案。 这标志着信用卡核心系统应用将迎来安全可控的分布式、数字化转型升级加速期。 技术上,CreditX采用“分布式+微服务+云部署”技术架构。在关系型数据库部分,使用标准SQL语法与标准数据建模方法,经过本次与腾讯云分布式数据库TDSQL全面适配性测试,证实在数据库功能性、连通性,应用适配性等各方面完
云服务器哪家好?如今云服务在国内的应用越来越广泛,不仅仅是企业和站长,很多办公软件和应用平台也在使用云。而主机市场上目前的云服务商众多,以至于用户在选择的时候不知道云服务器哪家好?怎样去选择一款便宜好
数据湖是非结构化和结构化数据池,按原样存储,没有特定的目的,可以建立在多种技术上,如Hadoop,NoSQL,Amazon Simple Storage Service,关系数据库或各种组合根据一份名为“什么是数据湖”的白皮书,为什么它变得流行? Data Lake允许多点采集和多个数据访问点。 Pentaho公司的创始人詹姆斯·迪克森(James Dixon)在2010年创造了“数据湖”(Data Lake)这个术语,并将其与数据集市(Data Mart) “如果你把数据集市视为瓶装水的存储 - 清洁
说人类步入了信息时代,有个事情是非常重要的,就是物理世界的信息化,包括信息基础设施建设和数字化,紧接着就是如何将数字化的东西(数据)进行储存、传输、交换以及使用,这一脉络伴随着移动互联网,云计算、大数据以及各种各样智能终端的出现,显得也越来越清晰。很多人都已认可,我们可能来到一个工业革命之后,一个比我们想象地更加重要的变革时代,我们把它命名为产业互联网的时代。毕竟这一切都是互联网出现之后才发生的,无论是云,通过网络随需调用的计算资源;大数据,关联的可分析在线数据;还是各种智能终端,都要依托互联网。
数仓架构在未来一段时间内会逐渐消亡,会被一种新的Lakehouse架构取代,该架构主要有如下特性
为什么要数据仓库建模呢? 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。 数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话:“烂程序员关心的是代码,好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”,最能够说明数据模型
古老的大数据技术孕育了云计算,从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务,而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
当前,数据工程是一个令人兴奋的主题,这是有原因的。自出现以来,数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了,现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
湖仓一体(Lakehouse)是近年来比较火的大数据概念,它将数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)的优势结合起来,为企业提供了更强大、更灵活的数据管理解决方案。Gartner 技术曲线的描绘中,Lakehouse是一项非常重要技术,预计还有2~5年进入平台期,国内是5~10年。
来源 :ToBeSaaS 作者:戴珂 ---- 几天前,圈里有朋友请我分析一下SaaS界的新贵Snowflake。 文章写完好几天了也没发布,因为看到铺天盖地关于Snowflake的文章。大都谈论它迅速造富的事儿;连八杆子都打不着SaaS的巴老,也投资了Snowflake,并立刻获得翻倍的回报。 总之,SaaS又火了一把。 在整个SaaS界都沉浸在Snowflake致富神话中,我写这些跟钱没啥关系的文章,估计也没什么人有心思读下去。 所以我就摘出四个方面的内容分享一下,至于其它内容读者可以自行去
随着互联网的快速发展,云计算也成了很多企业的基础配置。特别是一些大企业对于云计算的需求量是很大的,同时对于云数据库的要求也比较高,特别是在安全性与可靠性方面。那么云数据仓库租用价格是多少?云数据仓库的优势有哪些
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL,SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言,用户量巨大,所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是,在当代大数据背景下,业务复杂度节节攀升,在以计算为主要任务的数据仓库场景下,SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力,将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补,单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
相比于普通的自己做的数据库而言,云数据仓库的储存空间更大,安全性更高。而且随着市场经济的发展,对于云数据仓库的需求也更大。那么云数据仓库市场规模有多大?云数据仓库有什么优势?
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
数据,对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则是可能使企业陷入无休止的问题之后,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,那么数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛?如果考虑上云,都需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点呢?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
当前的大环境和技术氛围,提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会,操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域,无论是供应商,还是使用者,比以往任何时候都更积极和主动,并且更具成效。
数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。
什么是数据自服务 数据在企业中的处理过程,能清晰地映射出康威定律对IT系统的影响。在各个部门分别建设IT系统、组织内部大量存在信息筒仓(silo)的年代,数据的操作由OLTP应用系统的开发团队同步开发
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
数据无论是对于我们个人来说,还是对于公司来说,都是非常重要的。那么,如何储存数据也是许多公司面临的问题,直接数据既要保证安全性,又要保证我们在储存的时候便捷性,访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢?在云数据仓库 Snowflake,提出云数据库概念之前,大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么,云数据仓库的意义是什么呢?
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中,我们着眼于七个挑战,探讨对平台和业务所有者的影响,并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
云数据仓库套件 Sparkling(Tencent Sparkling Data Warehouse Suite)基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库,并高效的弹性扩缩容,支持数据可视化,通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出,历经近30年的发展历程,企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈,同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。
0 写公众号一年来多来,思维上现在和开始写公众号的时候比,有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析,放到组织架构这个层面看,才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物,脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析,结合企业的经营模式来看,才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的,这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功,同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑,不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑,收费贼贵。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而,人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分,因为扩展 AI 具有挑战性。通常,企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
根据Google的说法,对“大数据”的兴趣已经持续了好几年,而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异,帮助您就如何管理数据做出明智的决定。
这个从上至下都在强调数字化转型的时代,越来越多公司重视数据,也越来越多的企业有数据建设的需求。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云