首先,我们来了解一下数据仓库吧!数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。
随着企业数据量的不断增加,数据治理变得越来越重要。在数据治理过程中,数据仓库扮演着重要角色。
很长一段时间,BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制,就必须先有数据仓库充当中央存储库,供BI查询和调取,然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
在大数据系统平台当中,数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念,共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中,大数据存储这个环节,数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
小B是一名数据分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。
其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data Warehouse Summary)两部分。
在当今信息时代,数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务,以及实现创新。因此,构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖(Data Lake)并将其与传统数据仓库融合,以满足大规模数据处理的需求。
阅读建议:本篇站在数据分析师角度,和大家谈谈工作中涉及到的数仓知识点,内容不难理解,对于初学者来说比较友好。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理,为了提升自己学习的效率,尝试以这种输出驱动输入的模式,将自己学习的思路和学习内容分享给大家,也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念,它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解:
下图是一张非常经典的数据分析技术演进图,从中可一窥整体发展历程。本文将按时间顺序盘点下各阶段产品及技术特点,并预测下未来发展方向。
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
BI又叫商业智能,简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
首先,要明确的一点是数据最终是要服务于业务的!但是,数据仓库一般又不直接对接于业务,而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。
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?
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型,从下往上一共有六层: 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上,在生产的数据库里面,各种各样的数据,可能是银
比如说在生产线上,在生产的数据库里面,各种各样的数据,可能是银行的业务数据,也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等,然后这些生产的数据通过ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,通过这个过程,我们可以把需要的数据放到数据仓库里面,那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
大数据传统企业实施,其路漫漫,绝不会如昙花一现,探索大数据在传统行业的实施之路,寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系,是我执着坚守的信念,大数据是一种信仰,吾将上下而求索。记下项目中的点滴,算是日志,自勉。
看了很多数据湖的介绍文章,笔者认为数据胡和我们常说的ODS数据很类似,也就是原始数据的保存区域,存储来自各业务系统(消息队列)的原始数据。比如电商网站的访问日志(埋点的时候是以JSON存储),物联网终端设备实时发送的数据等原始数据直接存储在数据仓库的ODS层。
近几年美国公布的相关数据分析中,薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起,技术也被越来越多的人掌握,而往往最被看重的技能是:数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师,沈浩老师(微博@沈浩老师 )以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题,其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统上,以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。(老师收学生信息表,需要班长代理收集的例子)。
最近经常遇到有朋友问下面这类问题,结合最近的一些思考,本篇聊一下,数据人该具备哪些通用的技能。
Crowds®系列研究中的一部分。这个系列报告将大数据分析定义为最终用户能够访问、分析和管理Hadoop生态体系
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop
大数据市场目前的焦点问题是:从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易,但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration,大数据分析目前大多处于前两个模式,只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日,数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验(服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容,看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解,这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容,希望能帮助大家理清思路。
数仓与数分用什么不同呢?对于很多跃跃欲试的小白来说,了解不同,才能知道自己适合什么。
最近有几个群友问我大数据怎么入门,作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢?我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据,给大家分享一下。
我们谈论数据中台之前,我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念,它们都与数据有关系,但他们和数据中台有什么样的区别,下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
作者 | 张雅文 当前,数字化转型已成为很多企业的必修课。而面对如今的经济形势,企业为数字化转型迈出的每一步都至关重要。过去,不少企业为充分发挥数据价值,已经做了很多相关努力,从以 Hadoop 为核心的数据湖,到 Snowflake、Databricks 等云上数据仓库,再到湖仓一体化...... 这些举措真的解决了与日俱增的数据问题吗?未必。今年 Gartner 发布的《分析查询加速的市场引导报告》就曾指出,企业在享受数据湖带来灵活性的同时,也承受着因数据使用和管理混乱带来的不利影响。 传统BI 已经无
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业,而今天,无论各行各业,它无处不在的闪烁着耀人的光芒。
如今已经进入到了大数据和互联网+时代,数据成为了行业人士看重和关心的事物,单个或者少量的数据价值有限,但是当海量数据聚集在一起时,它们发挥的作用就不可小视,需要使用专门技术手段来处理和优化数据,数据湖 数据仓库之间的区别是什么?数据仓库具备哪些功能?
导读:从投资者的角度,西蒙迪斯将讨论数据分析的变革,认知应用的价值,以及最受风投关注的大数据核心领域。 在我的之前的一些博客中,我提到了生成认知的必要性和重要性,并提供了一个认知应用的例子。我始终认为认知应用是对于希望通过挖掘大数据从而改进决策和解决重要问题的公司的关键所在。为了更好的理解和领会开发这类应用的必要性,考虑在大数据领域正在发生什么,并且评估我们在商业智能系统上的经验,及它应该如何驱动我们理解认知应用是十分重要的。 由于我认为认知应用是大数据发展的下一个转折(参见最近使用IBM Watson平
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目,它们各自适用于不同的场景,但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例:
1991 年,数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中,给出的定义:
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送:安全快速稳定的移动消息推送服务,支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型,有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
10年前,Pentaho公司创始人兼CTO詹姆斯·迪克逊(James Dixon)在他的博客中第一次提出“数据湖”(Data Lake)的概念;10年后的今天,在业界“数据中台”大火的时代背景下,再来讨论“数据湖”,别有一番风味。
大数据时代中,数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题,但是存在烟囱式、冗余高的弊端
大数据分析?一听就高大上。大数据分析对非专业人士来说,常常给人一种遥不可及的感觉。但是大数据分析真的那么难吗?妈妈其实都可以告诉你——会做饭就会大数据分析!做饭和大数据有什么关系呢?请仔细看下面分析: 第一阶段: 菜地里的毛菜(原始系统的数据,有错误,不精准,毛菜有泥巴,有黄叶子),相当于ERP,PDM系统里面的原始数据。 第二阶段: 从菜地里采集到家,分门别类的堆在一起(初步去掉泥巴,黄叶子,分类堆放),相当于从原系统到ODS,ODS的意思是操作数据,即原始系统中的操作数据的一个副本,与原始数据是一模一样
关于作者:我是水大人,资深潜水员,一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手,爱折腾不爱玩,爱总结爱思考的老兵,错了改改了又错的惯犯。
编者按:这篇文章是一个投资者对数据分析在过去25年的回顾。作者西蒙迪斯从投资者的角度讨论了数据分析的变革,认知应用的价值,以及最受风投关注的大数据核心领域。
作者:Evangelos Simoudis 编者按:这篇文章是一个投资者对数据分析在过去25年的回顾。作者西蒙迪斯从投资者的角度讨论了数据分析的变革,认知应用的价值,以及最受风投关注的大数据核心领域。 在我的之前的一些博客中,我提到了生成认知的必要性和重要性,并提供了一个认知应用的例子。我始终认为认知应用是对于希望通过挖掘大数据从而改进决策和解决重要问题的公司的关键所在。为了更好的理解和领会开发这类应用的必要性,考虑在大数据领域正在发生什么,并且评估我们在商业智能系统上的经验,及它应该如何驱动我们理解认知应
对于企业而言,坐拥庞大的数据资源,想要实现大数据分析,首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台,而每个公司都有自己特定的业务场景,因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度,来聊聊大数据分析需要什么技术架构?
说明:由于数据全生命周期管理主题涉及内容较多,因此分两篇文章分享。数据全生命周期(采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁)相关内容在此篇文章“数据全生命周期管理(一)”分享;数据全生命周期管理(元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、配套管理办法和流程和数据全生命周期管理监控平台设计)相关内容放在接下来文章“数据全生命周期管理(二)”分享。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
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