前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
模型思维是一种系统化的思考方式，它强调通过建立和运用各种模型来理解和解决问题。在模型思维中，人们会将复杂的现实世界简化为可操作的模型，以便更好地理解事物之间的关系、预测结果和做出决策。模型可以是数学模型、统计模型、物理模型、计算机模型等，用来描述现实世界中的各种现象和规律。
随着信息技术和网络技术的快速发展，人类所存储的数据越来越多，数据已经从量变走向了质变，成为了“大数据”(Big Data)。大数据概念首见于1998年《科学》(Science)中的《大数据的管理者》(A Handler for Big Data)一文。 2008年《自然》(Nature)的“大数据”(“Big Data”)专刊之后，大数据便爆发了，成为了学术、产业和政府各界甚至大众的热门概念，美国等发达国家已经制定并实施大数据战略。 刘红、胡新和指出，大数据带来了第二次数据革命，使得万物皆数的理念得以实
从IT服务视角来看，CMDB中不准确的配置项(Configration Item，后续简称“CI”)数据可能会延缓事件解决效率并降低变更质量。I&O领导人必须解决数据所有权、数据模型范围、记录系统和IT变更管理方面的差距，以持续改进配置项数据质量。
【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 )
企业信息化是指企业在其经营和管理活动中，广泛应用信息技术和信息系统来提高效率、优化流程、增强竞争力和实现可持续发展的过程。这一概念涵盖了从基本的数据处理和通信设施到复杂的业务管理系统和智能决策支持系统的整合和应用。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
而这个时代的趋势，选择“机器学习”这个赛道就是正确的事，可能远远比你在工程领域去正确的做事，能收获更大的时代红利。让我产生这个想法，也是自己在招聘市场看到的现象，我们项目组要同时招聘Java工程师和算法工程师，从薪资、经验、发展三个方向来看，算法工程师这个职位都是完胜的。
最近几年，Data Engineer 作为一个新职位在互联网公司招聘中反复出现，很多朋友申请拿到面试后也一头雾水，不知道如何准备。究竟 Data Engineer 和 Software Engineer / Business Analyst 是不是一回事儿？小编最近恰好有一次和某 Data Engineer 组的 Team Lead 聊到这个话题，第一手资料分享给大家。 背景介绍 互联网的一个产品定律是，成功的产品必须能迅速点燃用户增长。当年的 Facebook, 现在的 UAP, 都曾带着炫酷的光环风靡主
数据仓库的分层设计是为了实现数据仓库的高性能、低成本、高效率、高质量使用。而且分层设计后会带来如下好处：
数据模型的定义：数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。读起来有些拗口，可以简单理解为描述实体及关系的一个方法。
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
在DT时代，互联网，智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类，组织和存储。
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。
这是关于Open Policy Agent（OPA）策略语言Rego背后的设计原则的博客系列的第二部分。前面我们描述了如何将Rego的语法设计为反映真实策略的结构。在本系列的这一部分中，我们将了解Rego为什么以及如何专门使用分层数据（例如JSON和YAML）来表示它用于决策和表示决策本身的原始信息。
在当今数据驱动的世界中，数据分析和可视化成为了业务决策的重要工具。Power BI作为一款强大的商业智能工具，能够帮助用户从原始数据中提取有价值的信息，并通过丰富的可视化展示方式，帮助用户更好地理解数据背后的故事。本文将带您走进Power BI的世界，一步步进行数据分析与可视化的实战操作，为您展示其魅力与实用性。
对遇到的特殊问题能够自己设计出算法实现(可以是智力游戏题目或者工作中的实际问题等)
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
伴随着云计算、大数据、人工智能等IT技术迅速发展及与传统行业实现快速融合，一场由数字化和智能化转型带来的产业变革正在孕育。
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；
维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。
📷 “如何成为一名卓越的数据科学家？”是我们讨论的主题。 所谓卓越，不是那些纸上谈兵、喜欢“3V”、“4D”、“大时代”的理论家，也不仅是一名手脚利索的码农去实现别人脑袋中的逻辑。 所谓卓越，是只专注最有挑战的问题，并且能将问题解决掉的能力。 卓越的数据科学家，不仅需要建立收集数据原材料的合理机制，还需要用数据材料提炼价值，并且将数据创造价值的过程标准化、自动化。出色的数据科学家是多面手，不仅需要理解业务问题，还需要将业务问题转化为数据科学问题，并且让计算机可以持续从数据中学习,
关于作者： 杨滔，桃树科技（TaoData）创始人，专注于下一代人工智能产品的研发、应用与商业化。拥有超过十年机器学习研究与应用经验。奥克兰大学机器学习博士，悉尼科技大学博士后。曾任阿里巴巴集团数据科学家，建立淘宝网数据科学团队，首创聚划算爆款模型。曾任F团首席科学家，建立F团数据化运营体系。 📷 “如何成为一名卓越的数据科学家？”是我们讨论的主题。 所谓卓越，不是那些纸上谈兵、喜欢“3V”、“4D”、“大时代”的理论家，也不仅是一名手脚利索的码农去实现别人脑袋中的逻辑。 所谓卓越，是
商业地产拥抱AI产生新的火花~ Skyline AI是一家以色列初创公司，能够利用机器学习帮助房地产投资者鉴别有前途的房产。Skyline AI今天宣布他们已从红杉资本获得了300万美元的种子轮融资。
在建设数据仓库之前，数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不统一，可信度低；④缺乏数据管控体系，数据质量难以保证。如下图：
数据科学家使用统计分析工具深度挖掘数据潜在的内容时经常会遭遇到大数据挖的坑，实际上这些坑并不是只有大数据才有，大自然本身就存在很多虚假的相关性，大数据只是更加剧了这种虚假的相关性。 随着数据来源的增多和预测类型的多样化，数据建模关系的数量开始接近无穷大。正如David G. Young指出的那样，在预测分析的时候，我们要看到相互作用，变化的曲率、意义，有时甚至要看到变化的标志。 在做数据建模的相关性分析时，最关键的是找对数据范围，尤其是设置合适的变量和算法。一旦你找到了变量和算法的正确组合，那么你就掌握了
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。
（临近春节，亲朋好友来往频繁，昨日还应邀前往潮州宾馆参加了校友会举办的会议，进度相对受制）
决策支持系统（DSS）：综合利用大量数据有机组合众多模型（数据模型及数据处理模型）通过人机交互。辅助各级决策者实现科学决策的系统。
在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。对于数仓建模，很多人说不就是建表吗，哪有那么复杂，事实上，这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。
业要实施大数据战略，需要从五大方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。 本文作者： 傅志华/ 360公司大数据中心副总经理 制定大数据规划找准切入点 成功的大数据规划聚焦于四个核心要素：应用场景、数据产品、分析模型和数据资产。大数据规划第一个核心要素是应用场景的规划，企业需要确定不同业务投入大数据的优先级，确定大数据的切入点。在企业中，大数据应用场景包括业务运营监控、用户洞察与
数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：
2、为什么需要数据模型：数据模型不是必需的，建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。
编者注：本系列选择行业分析报告进行分享，关注“数据和云”公众号回复：下载 。可以找到下载链接。 头豹研究院在2022年6月发布了，《2022年中国数据库产品策略解析报告》，对中国数据库产品技术进行了分析探讨，其中的技术总结值得一览，本文摘要进行分享。 ---- 数据模型是数据库系统的核心和基础，各种数据库都是基于不同的数据模型而生的， 对数据库技术发展阶段的划分基本按照数据模型的发展演变作为主要依据和标志。 评注：数据模型分类法，是数据库进行分类的第一个维度，墨天轮排行榜即按此作为第一分类。 数
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
数据仓库的基本特征包括以下几个方面：1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。4)数据反映历史变化。
Microsoft Power BI 是一款强大的自助商业智能分析工具，可以对来自不同系统的数据进行提取、清理、整合、汇总、分析、可视化展示。简单来说，Power BI就是一个数据分析工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。PowerBI分析的数据可以是Excel电子表格，也可以是基于云和本地混合数据仓库的集合。使用Power BI，可以轻松连接到数据源，进行数据分析并可视化。
导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
一、BIM相关介绍 📷 1.1、BIM相关概念 BIM是英文BuildingInformationModeling的缩写，常被译为“建筑信息模型”。是以三维数字技术为基础，集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据模型，是对工程项目设施实体与功能特性的数字化表达。它具有可视化，协调性，模拟性，优化性和可出图性五大特点。 1.2、BIM数据的属性 （1）客观性。BIM是一个完善的信息模型，能够连接建筑项目生命期不同阶段的数据、过程和资源，是对电力工程对象的完整描述，能够真实的反映电力工程中的实际生产力水平。通
过去，APQC就APQC的产品（流程管理、内容/知识管理和基准测试）详细讨论了流程分类框架®（PCF）。受同事Holly最近研究的启发，我开始思考APQC如何在企业架构（EA）领域定位自己。专注于企业架构的组织如何利用APQC的PCF实现更好的EA结果？我们的流程管理工具MosaiQ®如何加速EA工作？我们的流程管理方法如何减少返工？
最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,不见其人”了。
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：
这个问题在我一开始接触PowerBI的时候就在思考，进过大量实践，略有所得，分享记录如下。表面上都是PBIX文件，但生产它们的过程却完全不同，有的完全是乱做瞎做的，而有的则是通过标准化的方式逐步推进完成的。
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