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你以为的真的是

慢慢地,业务领导和IT都开始怀疑当初上是否是正确的选择,甚至一度怀疑就是个伪概念。因为搞来搞去,它的性质和地位就是一套信息化应用系统而已,有用户登录入口,维护功能,后台数据库。...我不由感叹说:你们只是上了一套名字叫“**管理系统”的系统,并不是真正意义上的是不是伪概念,是不是炒作,我之前在公众号已经说得很明白了。...以下标签: 非应用系统、对业务用户不可见、数据抽取集中和提纯、统一输出: 业务用户能登录能修改甚至还有用户权限管理,那是业务应用系统; 数据只抽取集中不做过滤提纯和清洗,那是数据仓库; 不做统一输出...,那是单机应用系统,上只是为了对外宣传的; 不少企业规划,第一时间就是考虑选个什么系统,考虑上云,考虑如何去抽数据,搞所谓上,技术先行。...像上面CIO朋友举的例子,很明显数据输出有残缺,没有站在业务的角度去支持业务规则,甚至为了保证业务顺利进行而让用户到去手工修改数据,完全就是违背了数据的宗旨。

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问题多大,就有多大

网易实践 领域的无心插柳来源于创新业务的共性需求,也是因为这个原因,汪源否定了行业概念厘定存在的一些“乱象”。...“和平台都是一种共性能力,”汪源说,“它们的核心区别在于业务属性,而平台没有。”...所以,“所有的都是业务,例如在线业务、数据、零售、渠道等;而所谓算法、移动等,都不是真正的,至少目前不是。” 这种属性也因人而异。...服务于以上谈及的网易的互联网业务,网易杭州研究院已经陆续建设了超过十个,例如在线业务、数据、用户、质量、移动研发、商业智能…… 推荐搜索是一个非常容易理解的业务。...但不要忘了,业务创新的难度已经不可同日而语,这正是问题解决的最高阶段,是技术服务商、企业用户创造、固化下来的价值,不是? 当然,那是后话。

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赞数据建设实践

各个领域涌现出很多产品, 如业务, 搜索, 数据等. 其中数据这个词汇越来越多的出现在视野, 从百度指数可以看到这一趋势. ?...本文, 介绍赞的数据产生的背景和建设思路....简单来说, 赞的数据解决的是"赞的数据资产的加工和复用", 这里提到了数据的两个重要功能: 数据加工和数据复用, 分别由数据技术和数据资产中解决....数据 按照产生顺序, 数据主要包括: 数据技术 数据资产中 3.1 数据技术构建 所以, 技术上的复杂性, 带来了开发成本高的问题....赞的统一数据服务目前刚刚上线, 已经支持 10+业务场景, 后面会有单独的文章介绍. 3.2 数据资产中构建 3.1 节中介绍了偏技术视角的, 涵盖了大数据的技术架构.

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数据实战(00)-大数据的尽头是数据

从2018年末开始,原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了,取而代之的是数据项目,建设数据俨然成为传统企业数字化转型的首选,甚至不少大数据领域的专家都认为,数据是大数据下一站。...为啥数据是大数据的下站?与数仓、数据湖、大数据平台啥区别?...之前,数据是要啥没啥,中间数据难于共享,无法积累 建设数据之后,要啥啥,数据应用的研发速度不再受限于数据开发的速度,一夜就可根据场景,孵化出很多数据应用,这些应用让数据产生价值 5 总结 数据构建于数据湖之上...数据需要依赖大数据平台,大数据平台完成了数据研发的全流程覆盖,数据增加了数据治理和数据服务化的内容。...数据借鉴了传统数据仓库面向主题域的数据组织模式,基于维度建模的理论,构建统一的数据公共层。 数据: 吸收传统数仓、数据湖、大数据平台优势 又解决数据共享的难题,通过数据应用,实现数据价值落地

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“上?会送命的那种!”

老K作为国内较早一批研究和实施的从业者,先后在“技术领导力”发表了数十篇台架构研究文章。许多建设者,应该都是受到了这些文章的启蒙,开始尝试的,这些文章在文末链接。...兴趣的读者,可以深入研究下平台的理念。 阿里主要体现为,由业务和数字并肩构成的“双”,并肩扛起了所有前台业务。...治理方法的原则:集中管控,分布式执行。 台架构的定位问题。定位就是清楚的告诉别人,你什么?你要什么?以及你不要什么?...因为的目标是要向上层业务提供这些基础的服务,那自然必须能够清楚地描述自己到底哪些服务、数据和功能,我们可以把它统称为能力。...业务也不是什么都做,除了基本的基础服务和服务能力外,还要定义的边界。下图描述了业务一些基本的工作范围,它需要能够对接能力,同时又服务好能力使用方,而自己并不负责实现具体的业务。

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赞业务测试团队介绍

赞业务测试团队按照职责划分为六条线:交易组、营销组、用户赋能组、商品大数据组、基保工具组和稳定性组,各组职能如下: ?...接下来给大家介绍一下测试团队的质量保障体系以及我们在测试效率提升上做的事情。 二、质量保障体系 在定义里面测试是对软件规格说明、软件设计和编码的最后复审。...2.3 测试阶段 需要提供各种能力到上层,目前我们整体的用例量 10000+,如此庞大的用例量无法通过单纯的功能测试进行很好地质量保障,搭建完善的自动化保障体系非常重要。 ?...另外在测试组每月或每季度会成立专项测试小组专门执行对应的专项测试。...三、测试效率提升 为了提升大家的测试效率,我们开发了很多工具。部分也在测试博客内做了详细的介绍,篇幅有限,简单介绍几个。

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你的企业真的需要“数据

,阿里巴巴是目前成功实施数据项目的企业,也是第一个提出数据概念的企业,这里必要简单了解下这段历史: 640-1.jpeg 二、数据出现的前提 回顾这段经历你会发现,它的出现基于以下前提...比较合适的是启动一个数据项目。 这里各位可能会有疑问: (1)数据和传统数仓的区别是什么? 详见如下: 640.jpeg (2)已经构建数仓了,数据的项目是否会冲突?...大数据场景:这属于典型的数据类型项目。 ---- 通过以上内容,相信大家对自己的企业是否需要建设数据了初步的认识。当然,在实际判断还需要更加谨慎,不要被厂商用一些概念所混淆。...手把手教你建「数据」! 数据案例 | 一呼百应:激活 670 万企业用户数据,赋能智慧供应链 数据案例 | 数字化为零售行业创造新可能 昨天讲平台、今天变,数据都干了啥?...台架构怎么学?五个问题帮你避坑不入实施架构! 数澜社区——国内首个面向数据人的数据交流社区。专注于数据研究、数栖平台使用指导、数据可视化探讨。

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的架构合理

真正实施后发现,很多挑战不是依靠某种技术、工具或平台就可以完全解决的,于是好多机构开始忙着拆…… 那么问题出在了那里,真的是坑? ◆ 首先,什么是?...从应用效果角度来看,数据可以让企业的数据资产越来越丰富、数据使用越来越便捷、决策效率越来越高、数据的价值越来越大。 ◆ 那么,的架构合理这架构还是挺合理的。...在前台和后台之间夹一个,屏蔽后台的数据存储,应对前台没完没了的变化需求。 前台跟着界面走,天生就稳定不了,总是五花八门的数据请求,这是必然的事情。...后台应该主要负责数据存储,把不同形式和规模的数据以合适的方式整理好,大数据倒腾起来动静太大,要求一定的稳定性。如果前台的请求都要求后台直接做,那后台管的事就太多了。...就好很多了,后台专心管存储,前面专心管界面,前后台之间的差距由中负责抹平。分工明确,各司其职,效率自然提高。

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赞搜索的探索与实践

作者:王爷 团队:搜索 概述 赞搜索作为赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。...搜索=企业级 搜索能力 复用平台 再看下搜索的定义,面对这些问题域,围绕着搜索能力、可复用平台、企业级几个关键词,将抽象成了两层。...,优惠券可用商品先查一次营销,拿到大批量goodsId后再去商品里做相关排序。...3.4 赋能业务 当业务协同飞轮转起来后,搜索收集到了更多业务场景的痛点,比如交易订单从单店上升到总店 MU 管理订单搜索要怎么支持,商品搜索也有类似需求,营销搜索也有总店设定优惠券,然后下发到各个门店使用...心得 这里简单谈几点心得,能够参与到赞搜索的搭建从无到是蛮幸运的,过程中有很多兄弟团队的支持,使得整个中的初步落地还算顺利,回顾这期间有些关键节点感悟。

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建设数据到底什么用~~

说到数据,大家肯定都不陌生,自从它突然在大数据圈走红之后,如果聊天不提到数据,就好像落伍了。那么到底什么是数据?数据哪些应用价值?又是如何建设的呢?...2.1 帮助企业建立数据标准 在有数据之前,企业基本不会有全局的数据标准,即使相关的数据标准,由于没有数据这个实体形态,数据标准也无从执行。...、业务紧急度等4个维度综合分析,分析出企业建设数据总体而言三大路径: 如果一个企业,数字化战略路径非常清晰,但其业务模式需要多样化扩展,数据赋能业务痛点的比较明显,且对应的组织架构已经形成,则建议企业采用双一体化...双一体化建设的特点是体系化,业务与数据是闭环的,但周期较长。 6.2 建设路径二:领域数据 领域数据的特点是明确的领域业务导向。...在这种情况下,要保证数据准确且可逆,几点注意事项:影响评估、数据备份、口径调整、数据验证。 7.5 持续运营 数据不是一锤子买卖,是需要持续经营的。

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图解台架构 | ,那后台还剩下什么?

导读:本文是对台架构发展至今的一个简短回顾,并介绍企业的典型业务架构,希望各位读者对于的理念一个基本的了解。 ?...截至2019年年底,据我所知,全国已经几十家传统企业参考阿里巴巴集团的建设理念和经验进行了自身的建设,在与这些企业交流和合作的过程,我经常会被问到一个问题:“既然的提出,自然就会想到前台和后台...结合之前的调研结果以及的价值彰显角度,我在两年前整理了一张图,如图1-1所示,这幅图中对应将哪些业务纳入后台一个大致的评判标准。 ?...目前,已经不少企业基于台架构对生产管理、产品设计、供应链领域进行改造,利用台架构的特点实现业务链的业务联动并满足业务快速响应、个性化的需求,所以按此趋势发展下去,会有不少企业的整体业务均在台架构体系...▲图1-3 企业的典型业务架构图 “业务”和“数据”将针对不同场景提供相应的台服务,进而构建出不同的业务产品,将如中间件、IoT、大数据平台等通用技术组件划归到技术的范畴,同时辅以相应的针对业务

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好的业务的关键词哪些?

好的的关键词哪些呢? 想做,首先要考虑的是通过解决什么问题,这个比是什么更重要,也就是说why比what更重要。 解决什么问题?...是什么? 不仅仅是一个技术问题,更是一个方法论问题。 涵盖了组织协作、需求分析、战略落地等相关内容。 在协作上,一套能力接入标准。...在技术上,一套运作机制,集中配置,分布式执行的控制。 在需求分析上,相关行业经验的人员知识可以复用。 如何搭建中?...可以将和数字化转型放在一起考虑,某种程度上来说,是企业架构方法论的一种具体实现。 需要考虑业务价值链,考虑价值链上的业务流程的串联和衔接。 形成工作流,抽象功能域,抽象扩展点。...通过业务身份串联组件与元数据,实现流程的定制,进而实现新业务在台上的流程创新。 业务身份什么用? 可以从以下几个角度思考业务身份的合理性。

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Python真的私有化操作

这将是争议的一篇文章 Python真的私有化操作? 这篇文章,我们将会从这样几个方面进行讲解 面向对象,总会遇到封装的概念,封装就会涉及到私有化的概念,Python真的私有化操作?...面向对象,也有继承的概念,继承就会涉及到私有化数据是否能被继承的问题,Python能继承"私有属性/私有方法"? 当然,秉持以往的习惯,我们依然通过代码和原理跟大家一起分析。 1....针对不同类型的、不同规模的项目,可以针对性的、快捷的完成项目功能处理。...在项目开发过程,大家开始从语法层面探索私有化的解决方案,于是开发团队开始使用一种新的语法格式来实现私有化方案:使用双下划线字符开头的变量,这样的变量确实在语法上实现了不能被外界直接访问的目的。...Python真的私有化

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2020,金融机构们就搞的出“

2019年,也许算是我国金融界的“元年”,“”这个概念现在是又时髦又“潮”,数据、业务战略、部门…  各种云山雾罩的,层出不穷。...反正每年管理咨询公司们、科技企业们、网红技术大牛们总得发明几个Sexy的概念引领潮流,可是“”它本尊,具体的“实物”形态是什么?“战略”又是如何?围绕它的组织长啥样的?...对业务什么“肉眼可见”的作用?最重要的是,当你满腔热情把“”如数家珍、娓(Zi)娓(Shuo)道(Zi)来(Hua)的时候,你家CEO、总裁、董事长他老人家知道?...“”的概念不是最早从游戏界(芬兰的明星游戏公司Supercell)发展出来的?...再以“”为例,空有IT臆想的,如果没有业务部门的理解支持以及场景驱动,可以玩出什么花样? 10 金融科技人才缺乏对的土壤 科技人才资源,金融行业就是竞争不过互联网企业。

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JVM 的垃圾回收算法啥门道

垃圾回收器会扫描堆内存的对象,确定哪些对象是垃圾,并将它们释放掉,以便给程序其他部分使用。...GC 算法分类在 Java ,垃圾回收算法可以分为两大类:基于引用计数的垃圾回收算法和基于可达性分析的垃圾回收算法。...基于引用计数的垃圾回收算法:在每个对象上添加一个引用计数器,当一个指针引用该对象时,计数器就加 1,这样当计数器减为 0 时,说明该对象已经成为垃圾。...但是,这种算法一个致命问题:无法解决循环引用问题。如果两个对象相互引用了对方,那么它们的引用计数器都不会为 0,垃圾回收器也就无法将它们回收掉。...在实际工作,我们需要根据具体的业务需求,选择适当的 GC 算法和优化方法,以提高程序的性能和可靠性,满足用户的需求。

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本聪一百万个比特币

与此同时,这个哈希值大约与比特币刚上线前 14 天的哈希值相同,塞尔吉奥认为这短时期整个网络只有本聪一个矿工。社区的许多人对塞尔吉奥的说法持怀疑态度。...许多人都记得在该期间采过矿。 4....在 8 月份之前, 22 个斜坡,它们都具有相似的高度和坡度(大约每个区块增加 4 个 ExtraNonce )。同时,这些斜坡几乎从不重叠。(在一些情况下,不到 5 个区块的重叠显然是巧合)。...虽然真相,有时图片可能有点误导。即使有人相信塞尔吉奥的说法,我们认为该证据也只是支持这样的说法, 占主导地位的矿工可能产出的比特币远远少于一百万个比特币。...上面没有提到占主导地位的矿工是否是本聪,虽然我们知道本聪挖掘了 9 号区块,我们在分析也已经分配该区块给占主导地位的矿工。然而,这是一个只有 11 个区块的斜坡,所以它肯定无法给出决定性的结论。

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你真的懂什么是ERP、和低代码

互联网信息圈就是这样,写个不知所云的文章,再配上博眼球的标题,立马引来众多围观,不少公众号也蜂拥转载,完全不去思考文章写得对不对,有没有道理,反正流量就行。...苦的是那些学习的人,莫名其妙被塞进去了错误的观念 什么是ERP、和低代码,我公众号已经写过很多类似的文章了,都已经厌倦了再写的内容,但感于现在铺天盖地莫名其妙的文章,还是不得不再说两句。...再说说中诞生的目的是为了调和前端轻盈快速变化和后端笨重的矛盾,是为了解决企业信息化架构构建的高效合理的问题。...对前端用户甚至企业内部业务来说,是完全透明无感的,他们甚至不知道这个东西存在。不是系统,不是系统,不是系统! 所以,会“凉”?不,当下只要企业信息架构规划存在,它就会存在。...阿里从来就没有说要“拆”,我更喜欢把它解读为“优化”。兴趣可以读读: 现在很多人对的理解真的是太肤浅了 至于低代码,这确实是个好东西,但要辩证看待它。

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数据为什么要建标签体系,分类它不香

数据为什么要建标签体系,分类它不香? 在众多的数据的解决方案,一个叫做“标签中心”或“标签体系”的应用,几乎成了数据的“标配”。 乍一看,标签体系就像一个树状的分类。...因此,专家吐槽:“现在讲啥数据标签,数据类目,跟SAP Classification比真是弱爆了”。...02 分类VS标签,到底啥区别? 前边的例子,男人、女人,老人、青年,这既可以是对人的分类,也可以是人的标签。分类和标签有时候没有明确的分界线,分类可以作为一个标签,标签也可以抽象出分类。...那么,分类和标签到底什么不同?...因此,如果你将数据定位成一个存数据、管数据的技术平台,那或许“分类体系”就可以了。

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