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    大数据架构下的数据仓库为什么是未来趋势?

    人类已经进入数据驱动的时代,数据为先、移动为先、云为先、智能为先的时代!繁杂的数据中隐藏着有用的“智慧”,在企业和每个人心中建立“数据文化”成为建设智慧企业的必然。采用完整的大数据解决方案,将在未来几年,给全球企业带来万亿级的新的利润增长点。大数据 × 行业,让人类从IT时代步入DT时代,数据从关系型数据到非格式化数据以及半格式化数据、机器数据共存共生的时代,数据从积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂,因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。未来的趋势传统数据仓库逐渐被大数据构建的数据仓库替代。

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    【ETL技能】白话数据仓库 ETL 搭建全过程

    经过多年来企业信息化建设,大部分都拥有了自己的财务,OA,CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库,记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表,并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。就像只凭身高不能判断一个人是否健康,所以体检的时候我们需要化验许多指标,做各种检测,就是为了对身体情况有更全面的了解,作出更准确的判断。 同样对一个企业,不能仅根据出勤率就判断一个人的绩效高低,因为你不知道他的工作成果情况。仅根据财务报表输入支出也体现不了各部门的收益情况,这个部门有多少工作人员,完成了哪

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    技术 | 数据仓库分层存储技术揭秘

    据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。

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    深入浅出为你解析关于大数据的所有事情

    大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。 现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得

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    闲聊 modern data stack

    2021 年一个有趣的新变化就是:Building the modern stack with open-source data solutions,换成比较容易理解的话,就是基于开源软件构建自己的数据处理流程。如果是在国内玩大数据的人,可能对此还有些不太理解(比如我),现在各家互联网公司基于 Hadoop 生态圈等一系列开源组件构建的大数据平台解决方案早就已经成熟,那modern data stack价值在哪呢?通过对What I Learned From The Open Source Data Stack Conference 2021的阅读,我发现这是为了解决传统企业的数字化转型问题的,让这些企业也能使用上方便高效的处理工具洞察数据,而不用局限于某一家提供闭源的商业解决方案的公司。用文中的话来说,就是通过开源软件,企业可以自己掌控数据,保证用户数据隐私安全,而不用担心数据被第三方公司利用。

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    领券