大数据分析仍处于初级阶段,我们还没有深入应用数据驱动决策。在这里,我们讲讨论当前的痛点以及如何用更好的方式应用大数据。 大数据为企业提供了一个更好的提高生产力和收入的机会。...虽然面对技术、硬件和软件方面的挑战,但企业应对大数据还是不够谨慎，这似乎是根本问题。下面的说明大数据的主要痛点： 错误对待大数据 大数据管理策略实际上反映了营销人员如何看待大数据及其潜在价值。...数据在不断的增加,但只有当你处理和分析数据快速获得有意义的相关见解时这些数据才是有用的。毫无疑问,你需要先进的数据获取和分析平台。 解释数据 数据可视化在解释数据方面将发挥关键的作用。...确保数据质量 数据质量是当你执行数据可视化面临的首要挑战。...数据采集框平台将从多个来源收集数据,如果你的工具过滤数据不恰当的话，你的数据质量将变得很差，在这种情况下,你会浪费大量的时间处理和清除冗余数据，你会输给时间，即使你最终能够获取高质量的数据并进行数据可视化
事实上，这个令人兴奋的新事物，仍处于摸索研究阶段，大数据产业有必要重新审视自身的痛点，寻找解决之道。...现有的数据搜集和处理能力，常使电商看上去很不着调，当客户从一个电商平台购买一部手机后，下次再登录时，电商可能简单粗暴地又推送手机广告；微信朋友圈的广告推送，一直是网民取笑的槽点。...这些数据公司利用爬虫技术，抓取海量网页上的数据，按类将这些数据进行整合梳理，再接入许多第三方数据。“像火车票购买数据和房屋买卖数据，数据量不大，但是价值很高。”...他以为这些医院的基本信息，地方政府和卫生计生部门手里肯定有，但两年时间里，大概只凑齐了六成数据。 复旦大学数字与移动治理实验室的研究表明，开放政府数据，首先应在地方层面探索。...他呼吁，一定尽快把法律的红线划清楚，“哪怕划了以后，比以前的空间显得更窄一点，也要让业内知道这是红线”。 开放公共数据，也面临着泄密风险，这使政府部门也不得不谨小慎微。
比如我们定义一个注解 @Master 用于标记此方法走主库操作，然后通过 Aspect 可以去切换数据源。...大家都知道主从架构其实是存在数据延迟的问题，只要有延迟那么就有可能出现问题。...某些业务场景下，你新增了一条数据，然后会马上跳到详情去，此时如果数据有延迟，到详情的时候去查询从节点，就查不到刚刚新增的数据，会存在这样的问题。...看似没有任何问题，其实大家忽略了一点就是时间成本问题。要整理业务场景，要整体回归测试，这些都是要花时间的，时间就是最大的成本。...真正的做法是反着来，无论实现任何新功能，我们都要考虑的点就是如何让影响最小？如何不影响之前的逻辑？
通过将team分成前后端team，让两边的工程师更加专注各自的领域，独立治理，然后构建出一个全栈式的精益求精的team。...理论上你可以把你的数据库+应用服务+消息队列+缓存+用户上传的文件+日志+等等都扔在一台服务器上，你也不用玩什么服务治理，也不用做什么性能监控，什么报警机制等等，就乱成一锅粥好了。...四、JSP的痛点 以前的javaWeb项目大多数使用jsp作为页面层展示数据给用户，因为流量不高，因此也没有那么苛刻的性能要求，但现在是大数据时代，对于互联网项目的性能要求是越来越高，因此原始的前后端耦合在一起的架构模式已经逐渐不能满足我们...6、jsp内有较多标签和表达式，前端工程师在修改页面时会捉襟见肘，遇到很多痛点。 7、如果jsp中的内容很多，页面响应会很慢，因为是同步加载。...基于上述的一些痛点，我们应该把整个项目的开发权重往前移，实现前后端真正的解耦！
DevOps解决什么痛点？...很多企业沟通后总结出来的一个典型的软件生产流程，在这个软件生产方式中，普遍影响整个流程产出的因素有如下两点： 资源获取和环境准备效率低 ：无论是开发、测试还是生产环境，工程人员都必须走非常冗长的流程才能够获取相应的资源...不过需要澄清的一点是，从开发到运维，中间还有测试环节。DevOps其实包含了三个部分：开发、测试和运维。...这个交付能力在不同行业、不同业务类型之间有一定差异，团队可以参照历史记录和同行数据做判断。 自服务能力：描述团队获取资源和环境的能力。由于云平台的快速普及，现在这个能力得到了非常大的提升。
越来越多的人们在谈论大数据，尤其是进入二十一世纪的第二个十年。互联网似乎使得“大数据”更加容易，企业可以更好的洞察消费者需求。...马丁·林斯特龙在《痛点》提出了小数据的概念。大数据与小数据相结合，才能找到最真实的自己。什么是马丁所指的小数据呢？...你建了一个淘宝小店，每个月有十几二十万的交易额，这不是马丁的小数据，这是线上数据，马丁的小数据专指线下。...马丁的小数据类似福尔摩斯的抽丝剥茧，还原到客户的心理诉求和社会诉求。目前的大数据无法分析到这样的层次。...马丁的分析取得了广泛的成功，他的服务对象遍布全球： 他在西伯利亚的寒冷之地感受到了俄罗斯文化中深层的“热情”，以此创办了“妈妈的店”； 他通过洞察印度婆媳关系的矛盾点，设计出了婆婆媳妇都满意的麦片包装，
一、痛点总结 1.1 元数据管理痛点 目前很多公司几乎不存在或是不重视元数据层面的管理，但是作为大数据建设中不可或缺的一环，我们需要意识到其对数据管理的重要性。...元数据的重要性 以下内容为本人总结的元数据管理相关痛点 1.负责人不清晰 数据使用过程中，在对数据产生疑惑时，通常需要在群里询问当前库表的负责人/抽取者/维护者/业务数据方 2.无业务描述 当前数据表示的具体业务描述...： 字段增减 字段类型改变 表及字段的注释内容 1.2 数据血缘管理痛点 数据血缘属于元数据管理层面，但是由于其重要性，所以将其单独列出详细讲解。...数据血缘是元数据管理、数据治理、数据质量监测的重要一环，用于追踪数据的来源、处理、出处，对数据价值评估提供依据。...构建指标用于查看业务目标是否达成，从而发现各阶段中产品的痛点和机会点。并且在指标变动过程中可以定位影响分析。
开源的痛点 但随着时间的推移，我开始意识到开源软件存在一些关键问题。其中一个问题就是激励（或奖励）问题。大多数开源软件没有明确的收入，只有所有者在进行免费的维护（比如最近的log4j事件）。
SAAS 系统的痛点 1、大客户定制化程度高 2、客户对自身数据安全的担忧，如何防止数据的泄露也滥用 DawnSql 的解决方案 众所周知，软件 = 程序 + 数据。...客户对自身数据安全的担忧。...客户只需要将自己的数据根据 SAAS 厂商提供的表格式部署到 DawnSql中，同时设置好用户组权限，SAAS厂商就可以使用这个用户组来访问数据，用户直接使用 SAAS厂商提供的服务即可。...在 DawnSql 中导入数据有两种方式。...通过 JDBC 来 insert 来导入数据。 例如： 由于要插入的数据比较多，所以这里只做实例，具体的数据，我们放在文档后面的下载链接中。
视频监控系统的部署与使用中存在五大痛点：存储扩展能力。随着视频技术的应用发展，视频监控的路数、质量、存储时长都大幅提高，数据量成倍增长。在视频存储系统的容量与扩展能力都面临巨大挑战。...视频存储系统需要具备海量的数据管理规模和动态的存储扩展能力。独特性要求。...视频监控数据的存储需要满足高可靠要求，数据的有效存储容量达到1个月至3年之久。存储系统必须能够容忍存储服务器和硬盘的故障，以及突然断电等挑战，保证在发生故障时不丢失数据，确保存储系统的可靠性。...热数据调取需求。随着应用技术的发展，视频内容的快速检索、回看、对比分析已经在公安、交通、安检等场景得到广泛应用。曾经作为冷数据的视频数据，如今正成为需要不断调取的温数据甚至热数据。成本控制要求。...视频监控系统数量大，数据保存时间长，数据价值密度不高，存储系统必须具有较低的成本，从而应对长时间大容量存储的业务需求。
而且，物流仿真技术也有其自身痛点，会对项目的成功带来影响。为此，在对物流仿真技术原理进行剖析的基础上，本文重点总结分析了物流仿真的价值点和痛点，希望能引导企业结合自身特点，客观看待物流仿真。...因此，“方案对比”和“产能评估”的价值点，并非仅通过仿真进行产能计算和比对方案，而是提供能够反映客观规律的数据，避免项目走向错误的方向。...四、物流仿真的痛点 任何一项技术都不可能十全十美，物流仿真也不例外。随着物流仿真的需求越来越多，了解物流仿真技术的痛点，相对其价值点更为重要。...整体而言，物流仿真技术当前面临如下痛点： 1.物流仿真无法完全与现实物流系统一致。...3.数据超载，仿真速度慢。 当仿真模型超大或需要处理大量数据时，会存在数据超载现象，导致仿真速度慢。
我今天分享的主题叫痛点驱动的DevOps实践。...DevOps落地的痛点 要做到这样并不那么容易，需要服务和工具体系支撑。所以我们要做到这种形式就一些需要解决的问题或者称之为痛点。 首先就是自动化程度和运维服务能力不够？...但是每采用一种新的技术，他一定是解决你一个很重要的痛点就足够了。对于我们选择采用Docker，最重要的是在标准化层面的痛点解决上有很大的优势。 基础设施无关，可以解决操作系统版本等依赖这个层面的问题。...监控与日志 再说说运维层面，主要是监控和数据采集。其中一个点是agent，为了维护简单，有的是用超级agent的方式跑所有的监控、容量采集和日志采集。...但回到我最初的观点，就是每个组织在某个时间都会遇到的最需要解决的问题，或者说痛点都不太一样，最终需要通过痛点的解决，驱动属于自己的DevOps实践。
MongoDB 副本集PSA架构痛点 01 MongoDB PSA架构 MongoDB中，PSA架构使用的相当广泛。...官方给出的经典PSA架构图如下： 三节点的PSA架构副本集，在主节点发生宕机之后，可以利用Arbiter和另外一个数据节点，快速的推选出来新的主节点。...同时由于Arbiter不存储数据，所以兼顾了数据存储的节约和数据的高可用。 但是在实际过程中，这个架构会遇到一些问题。 02 数据节点宕机会发生什么问题？...当Secondary发生宕机的时候，写入的数据无法满足被“大多数”节点接收（Arbiter不存储数据），主库内存中数据的 Majority Commit Point 无法推进，此时CheckPoint动作无法将这些数据持久化到磁盘上...但是这种情况下，如果主节点写入数据后，此时此群出现故障可能会导致写入主节点的数据被回滚，从而造成数据丢失。
oschina2013) React Native 社区（非官方）在两个月前发起了一项问卷调查 (State of React Native)，目的是希望进一步了解开发者使用 React Native 框架遇到的痛点...近日他们公布了调查结果，总的来说，多数受访者认为 React Native 有三大痛点： 升级版本困难 调试错误不便 性能不够好 此外还有超过半数的受访者指出，React Native 框架还存在另外两个严重问题...推荐阅读 Spring Boot 3.0.3、Spring Cloud 2021.0.6 发布 普通人也能上手使用的数据库与API搭建平台 谷歌最好的程序员：我用过 18 种编程语言 ······
笔者之前曾经对几家使用Kubernetes的企业进行调研，总结起来主要有以下五个痛点。...开发团队通常分布在多个office或者位于不同的地域 考虑到单个集群的容灾需求，不同地域之间的网络时延以及不同国家在数据安全方面的规定，企业通常不会为分布在世界各地的开发团队建立一个巨大而统一的Kubernetes...通常，企业IT会根据地理位置，应用类型，数据属地要求，以及开发，测试和生产环境等因素来创建单独的Kubernetes集群。...企业对容器中的应用需要容灾策略 无论是否容器化，任何关键应用及数据需要被保护，以免收到自然灾害影响。目前市场上并没有针对Kubernetes上的关键应用的备份及灾害恢复方案。...企业需要设计一套跨物理位置的远程数据同步和灾害恢复方案，以便保护关键业务数据，并且在某站点发生灾难时，被保护的业务应用在另一个站点别自动拉起。
找准了痛点，建立起对自己充分的认知，前行之路才会更快。 不过还有一个魔咒——彼得定律：在一个等级制度中，每个人趋向于上升到他所不能胜任的地位。你的业务能力强，会向上提拔你，有两种情况：胜任或不胜任。...看清这一点，才不至于飘飘然不着地气。
大数据痛点四号：查询分析器/修复器 当初在使用JBoss的时候，我曾经对Hibernate以及后来的JPA/EJB3进行过大量调试。...大数据痛点五号: 分布式代码优化 我估计Spark当中的大量小功能及小设定会带来第四点里提到的各类问题。在编译器方面，大家可以编写优化器来检测循环内的非依赖性操作，同时自动对其进行提取与并行化调整。...大数据痛点七号：机器学习映射 在具体实例当中，我们都能轻松分清集群化问题、聚类问题或者其它一些归类工作。...我们可以将其视为一种面向大数据的设计模式，只不过其更多是在强调业务方面的内容。 大数据痛点八号：安全性 首先，为什么我们只能通过Kerberos实现单点登录？...大数据痛点九号：提取、转换与加载 提取、转换与加载（简称ETL）可以说是每个大数据项目当中悄无声息的预算杀手。
了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。...拥有如此大量的数据，组织需要以更结构化和更安全的方式管理他们的数据。这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型？...数据治理模型是一个框架，它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。不是每个组织都使用单一的数据治理模型，而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。...具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。...数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。
数据治理功能方面图片 数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、...六、数据资产管理 数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的一致性和完整性，让管理者可以一目了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。...，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。...以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。...实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观
数据治理 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。...（数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。...→关注点不同 数据治理： 关注于数据本身的组织，使用和传输、业务支撑等场景下的质量、规范、流程与制度等。...而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据...在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。
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