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    一文读懂数据湖及企业中的架构特点

    数据湖概念的诞生,源自企业面临的一些挑战,如数据应该以何种方式处理和存储。最开始的时候,每个应用程序会产生、存储大量数据,而这些数据并不能被其他应用程序使用,这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生,应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中,可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题,包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决,因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。为了解决前面提及的各种问题,企业有很强烈的诉求搭建自己的数据湖,数据湖不但能存储传统类型数据,也能存储任意其他类型数据,并且能在它们之上做进一步的处理与分析,产生最终输出供各类程序消费。

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    华为数据分类管理框架和经验

    我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发,联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题,因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书:《华为数据之道》,对企业管理和使用数据做了系统的总结,其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后,摘录部分章节分享给大家,感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型,数据治理是关键,数据的分类管理又是数据治理的核心,本文将通过《华为数据之道》

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    下一个风口-基于数据湖架构下的数据治理

    随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。

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    数据治理领域最容易混淆的16组术语概念辨析

    前言 近期拜访了不少客户,发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样,甚至完全是错误的,有些厂商为了追求时髦和新颖,一味追求新的概念,甚至有些概念的完全是张冠李戴,给市场制造了居多混乱和困扰,给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由,希望该篇文章能正本清源,能给广大读者起到一定指导作用。 术语是对概念的特定描述,在不同的专业领域,人们对同一概念的理解各有侧重;在不同发展时期,人们对数据治理领域的同一概念的理解也会发生变化。术语的作用就是统一术语概念的语境,保证人们在给定语境能够使用专门的语言进行精确的交流

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