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数据湖架构落地实战

，数据仓库和应用也可从数据湖提取数据； 第三个阶段，新系统以数据湖为中心构建，应用通过数据湖交互彼此数据，数据湖成为数据架构的核心，数据仓库基于数据湖提供特定的应用需求，数据治理变得重要； 第四个阶段，...数据统一管理 所有入湖数据的目录、元数据、数据应用及数据质量、数据标准、数据安全必须统一管理。...原生数据区 将各系统的生产数据直接写入数据湖原生数据区，以非关系型数据格式存储生产系统数据，方便各数据应用使用，生产数据和原生数据模型标准、主数据一致。...数据湖生产数据区和原生数据区作为最重要的数据分区，是数据湖内数据整合和汇总的源头数据，数据质量必须得到保障。...另外，数据湖虽不鼓励应用特定模型，但也可划分特定数据区给私有应用使用，提供快速构建数据应用的途径，这些应用获取数据湖数据且具有数据处理能力，数据湖构建初期，可将已有业务应用数据导入数据湖特定数据区中。

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企业数据安全落地思考

数据安全里面，我们需要帮助数据梳理的工具，有帮助数据分类分级的工具，有帮助数据解析（AI关联价值分析）的工具，有帮助文件解析的工具（非结构化数据），然而市面上，其实并没有这些工具。...当然，可能有数据安全的从业者有一些自己的脚本积累。乙方产品里面，数据安全的产品，最成熟的是数据防泄漏的客户端。而数据防泄漏，只是在办公终端，数据链路的最末端对数据进行安全防护。...企业数据安全落地1、应急及领导的需求调研处理：调研公司层面是否需要安全应急，以及公司层面有没有什么迫切的安全需求。2、熟悉人员：请领导带着安全跟各部门的领导认识一下，简单对齐一下信息。留一下联系方式。...6、数据梳理：数据梳理是落地执行的第一步，是数据安全治理的基础。数据安全治理需要对公司的信息数据有清晰的了解，因此需要进行数据梳理。...10、落地执行：对于单条数据，工作有采集，传输，存储，使用，加工，销毁的生命周期内的安全保护。对于非结构化数据，可能还有自动化的解析，AI智能分析，整体文件加密，密钥管理等系统工具的开发建设内容。

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大数据如何在企业落地

经常听到很多大数据的概念和趋势，但是落地而务实的介绍相对较少。笔者根据在互联网和数据领域的实际从业经验，总结出数据价值金字塔在企业运营中的应用模型。...没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的引导。...有大数据的企业通常部门都比较多，用户（客户）的各种行为和兴趣爱好数据散落在不同部门，需要企业有意识强有力的去整合；3.通过技术手段和规范手段把数据管理起来，这里解决的问题是存在数据仓库里面的数据具体的含义是什么...这一层面主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。...总之，本文只是提纲挈领的介绍了大数据在企业的落地方案。还有更多的细节和方法论未能展示出来。另外，大数据在不同行业的落地也许有较大的差异。因此，欢迎各行业同仁与我交流探讨。

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数据管理：业务数据清洗，落地实现方案

当随着业务发展，数据的沉淀越来越多，使用的难度就会陡增，会导致在数据分析之前，需要大量时间去清洗数据。 二、数据清洗概述 1、基本方案 ?...2、容器迁移 数据存储的方式本身就是多种选择，清洗数据要面对的第一个问题就是：数据容器的迁移； 读数据源：文件、缓存、数据库等； 临时容器：清洗过程存储节点数据； 写数据源：清洗后数据注入的容器； 所以清洗数据的第一步就是明确整个流程下要适配多少数据源...，做数据资产化管理； 业务数据结构重组：通常分析都会基于全局数据来处理，这就涉及到数据分分合合的管理，这样可能需要对部分数据结构做搬运，或者不同业务场景下的数据结构做合并，这样整体分析，更容易捕获有价值的信息数据...； 然对于数据清洗本身来说，也是有一些基本策略： 数据基础结构的增、删、合并等； 数据类型的转变，或者长度处理； 数据分析中数值转换、缺失数据弥补或丢弃； 数据值本身的规范化处理，修复等； 统一字符串、...通常在数据清洗的服务中，会围绕数据的读-洗-写基本链路来做架构，各个场景本身并没有过于复杂的逻辑： 数据源读取 数据源读取两面对两个关键问题之一：适配，不同的存储方式，要开发不同的读取机制； 数据库：MySQL

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大数据落地不妨从Call Center数据开始

Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时，不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势，当你着手大数据应用时，从何着手就成为了一个非常现实的问题。...99%被忽视的数据 　　所谓大数据，让我们抛开其4V的特性，思考一些究竟有哪些数据应该进行分析，很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据，实际上，很多行业/企业并不拥有这些数据，这些数据通常掌握在互联网厂商手里...行业/企业拥有海量数据，这些数据大多是多年积累下来的经营性数据，如财务数据、生产制造、人力资源和办公管理数据等，很多数据属于结构化的数据，在行业/企业的经营管理中，其实非常依仗这些数据，已经得到了很好的分析和利用...数据容量巨大，数据类型多样，这是大数据的典型特点，而Call Center数据恰恰符合这样的特点。...所以，对于用户而言，当务之急还是能够充分重视Call Center等用户交互数据的价值，通过数据分析，改进企业业务流程，所谓大数据应用落地，不妨从Call Center音频数据开始!很见效，也很简单!

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大数据如何在企业中落地

经常听到很多大数据的概念和趋势，但是落地而务实的介绍相对较少。笔者根据在互联网和数据领域的实际从业经验，总结出数据价值金字塔在企业运营中的应用模型。...没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的引导。...有大数据的企业通常部门都比较多，用户（客户）的各种行为和兴趣爱好数据散落在不同部门，需要企业有意识强有力的去整合；3.通过技术手段和规范手段把数据管理起来，这里解决的问题是存在数据仓库里面的数据具体的含义是什么...这一层面主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。...总之，本文只是提纲挈领的介绍了大数据在企业的落地方案。还有更多的细节和方法论未能展示出来。另外，大数据在不同行业的落地也许有较大的差异。因此，欢迎各行业同仁与我交流探讨。

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CIO如何破题大数据落地“慌乱”

“大数据”这一话题对从事IT行业的人们来说并不陌生。大数据被称为继云计算之后，最受瞩目的技术，也同云计算一样铺天盖地而来，“落地”得有些慌乱。...在实践中我们的CIO、CTO和IT经理们是怎样针对大数据进行数据挖掘和商业智能的呢?...在“大数据时代下数据挖掘与商业智能应用研讨会”现场，来自互联网行业、制造业、能源化工、金融等行业的企业的CIO、信息总监、IT经理共同探讨了了大数据时代下的数据挖掘与商业智能应用的建设思路。...三、数据不是信息，数据跟信息之间怎么转换? 数据跟信息之间怎么转换，这就涉及到了企业内部的管理定位和需求。...对于这么多的数据，特别是海量数据和商业智能，肖春华处长认为除了内部数据以外，外部数据也很重要，如果关起门来自己分析自己也没有太大的价值，但是外部数据难度比较大。 摘自：比特网 IT168

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运维大数据平台落地构想

微信图片_20190801133837.jpg 现在全国政务行业都在推行数字政府、数字中国的落地。...但这些厂家构建的平台都是很难实现数据打通，监控厂家的数据无法与CMDB厂家的数据打通，无法形成采集消费的闭环场景，用户在运维侧的数据就形成了一个个竖井。...当用户无法在监、管、控基本需求层面实现运维数据打通，那么业务大数据平台就无法将一个业务数据逐层解析，只能看到业务层的数据，无法看到业务运行时的数据。...image.png 蓝鲸平台在满足用户基本的运维需求外，还通过监、管、控、 流、析五大运维数据抓手，将用户云平台、网平台、应用系统的全流程数据抓取出来，通过蓝鲸大数据平台进行采样、建模、分析、处理，最后通过统一运营门户...Summary 蓝鲸平台是一套PaaS平台+原子组件+业务场景的全景式运维平台，也是一套通过监、管、控、流、析、营六大能力实现运维数据全流程打通的运维大数据平台、数据化运营平台。​​​​

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企业数据治理落地实施方案（PPT）

数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据，各样电子文档数据等。 与此同时，企业管理者对数据的困惑也与日俱增：这些数据从哪里来？我们能相信这些数据吗？数据之间有什么样的关系？...谁能理解这些数据？ 造成上述情况最根本的原因是：数据零散化存放。...大型企业在不同发展阶段，会根据业务需求建设很多内部IT支撑系统，比如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户服务管理）系统、财务管理系统等，这些系统的分散建设，数据割裂，造成了数据零散化存放的现状。...基于数据做分析，首先需要数据的聚合，但由于生产系统和数据的离散化，造成了数据标准、数据模型不统一，而且数据质量也不高，因而企业最需要做的就是数据治理。...下面这份PPT介绍了企业数据治理落地实施方案，其中提到了数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理等企业比较关注的数据治理细节，值得研究和学习。

1.5K41

PPT | 企业数据治理落地实施方案

数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据，各样电子文档数据等。 与此同时，企业管理者对数据的困惑也与日俱增：这些数据从哪里来？我们能相信这些数据吗？数据之间有什么样的关系？...谁能理解这些数据？ 造成上述情况最根本的原因是：数据零散化存放。...大型企业在不同发展阶段，会根据业务需求建设很多内部IT支撑系统，比如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户服务管理）系统、财务管理系统等，这些系统的分散建设，数据割裂，造成了数据零散化存放的现状。...基于数据做分析，首先需要数据的聚合，但由于生产系统和数据的离散化，造成了数据标准、数据模型不统一，而且数据质量也不高，因而企业最需要做的就是数据治理。...下面这份PPT介绍了企业数据治理落地实施方案，其中提到了数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理等企业比较关注的数据治理细节，值得研究和学习。

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时空大数据加速智慧城市落地

据介绍，城市计算包括城市数据的感知和获取、数据的管理、数据的分析和挖掘以及数据的服务和提供。“这四个层面连成一个环路，不断地、自动地在不干扰人生活的情况下，用大数据解决城市的大挑战。”郑宇说。...任何计算都要以数据为基础，但在数据的感知和获取环节则面临多重挑战。“我们拿到的数据往往只是一个采样，某些属性在这个采样上的分布跟它在整体数据上的分布有很大差异。”...郑宇表示，数据是否具有代表性是需要考虑的第一个问题。其次，数据的有限性、易缺失、使用的准确性等，都是城市计算在感知层面的挑战。 “城市发展是从数字化到信息化再到智慧化递进的过程，数据是智慧的基础。”...要达到以上目标，数据的管理不可或缺。城市中所有数据根据结构可分为两种：点数据与网络结构数据。...而郑宇主导的在贵阳落地的第一个城市大数据平台，把分布式计算环境跟索引方法结合在一起，可以使算法完成时间从几个小时变成几秒钟，“这就是平台强大的力量。”郑宇说。

1.1K00

微服务落地反思以及有效落地

我今天的分享是微服务落地反思以及高效落地，我提前预告一下，这是针对团队的内容，如果你在网上看到微服务的视频和教程，你可以在云上自己去实现微服务的技术。...当你碰到一个团队要落地微服务的时候，它就会有一些问题，这些内容主要是针对这部分。 一....但是有一个问题，这个微服务的拆分方案迟迟落地不了。...微服务落地的难点 我们看看微服务落地的难点。这些是我过去参与的微服务项目中常见的问题，说难点是因为这些问题需要更多的时间去思考和讨论，为微服务的架构决策提供依据。...说到微服务高效落地的步骤，怎么才算高效？ 从结果出发，找最短的距离。通过原先的开发模式，分析完再落地，就离微服务越来越远了，它没有让你变得更快，也不会变得更简单； 最难的事情最优先解决。

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mysql 快速导入数据_MySQL导入数据

有时候需要批量插入一批数据到数据库，有很多种办法，这里我用到过三种办法： 1、通过Excel直接生成insert语句 =CONCATENATE("insert into aisee_pingfen_fengcai...subject_n,teacher_name) values('",A1,"','",B1,"','",C1,"','",D1,"','",E1,"');") 参见：详情 2，通过直接导入Excel到mysql...如下图所示： 其实，也可以比上图更简单，第一步可以直接到最后一步，把最后一步中的文件名从dept.txt改为第一步中的dept…xls就行了 3、通过python解析excel，然后python插入mysql...#获取到数据就可以直接使用MySQLdb库调用插入语句进行数据插入操作了 4.pandas读取Excel文件，然后批量插入 在这里插入代码片 5.使用Navicat等工具，直接将excel导入数据库...参考文章： python执行mysql CUID操作 python解析excel 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

15.9K30

从Oracle到MySQL，金融核心场景在线换库落地实战

希望通过这次介绍能让大家更深入地了解，一个金融系统要把Oracle这种商业数据库去掉会碰到的难点和风险，并且给想去O但是又不敢落地实施的同学提供一些案例实战解决的思路和方法。 一、成果 ?...在过去两年，陆金所没有因为去O而引发任何生产事故，所以说这一块在考验团队研发能力的同时也考验去O落地工具的设计和研发水平； 高效：短短两年就完成数据库98%的去O落地，最后2%也会在9月之前全部做完，也就是说在...实现这套框架后，我们也可以把不同的MySQL布置在不同的机房，在网络调用可控的情况下，实现真正意义上的机房多活； 弹性扩容； 应用层的服务化拆分； 应用访问数据库的规范化落地。...六、落地 1、应该如何落地呢 ? 左边是一套传统的金融架构系统框架，那么怎样变成右边这一套做过I域拆分、水平分片、去O改造的一套陆金所系统架构？...同时金融场景使用MySQL重构在一线互联网公司有更多的落地，所以我们选择了使用MySQL来替换Oracle中的事务写入场景。未来我们会在陆金所生产环境使用更多的PGSQL来承接流量。

1.2K30

CMDB数据治理-从治理策略到工具落地

责权清晰：指CMDB建设团队需明确好角色和职责分工，建议划分配置经理、配置管理员和配置Owner三大角色，三大角色需紧密协同才能保障好数据治理策略的落地。...配置经理：企业CMDB建设的负责人，负责CMDB建设的价值效果和运营治理机制的框架制定； 配置管理员：企业CMDB各核心域对象的负责人，负责相关领域IT对象在CMDB中落地的建模、管理和治理机制工作；...数据治理的产品实践方法 嘉为蓝鲸配置管理中心产品V5.0版本已集成数据治理能力，遵循“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障”的数据治理理念，提供开箱即用的数据治理能力，可时刻感知CMDB数据质量和质量变化趋势...2）数据健康诊断 面向对象：配置经理/配置管理员 功能介绍：提供基于实践经验的开箱即用的数据质量检查指标；紧密贴合责权分配原则，内置管理角色和管理流程的配置，辅助治理策略落地；提供质量检查报告，不合规清单及质量优化进展一目了然...总结 以上围绕着CMDB数据治理的策略和产品实践的方法进行了分享，大家可以看出CMDB在企业的落地远不是工具部署这么简单，我们更应该从主数据的本质出发，从组织和管理视角出发多去思考配置管理应该如何建设、

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DAMA认证|浅谈数据治理该如何真正落地？

，导致职责不清晰，主动性不强，治理工作落地困难。...3、数据治理需要IT赋能：数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产过程中通过前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来运维成本的增加。...摄图网_500478119_网络数据分析平台（非企业商用）.jpg 数据治理如何真正落地？...数据治理1.jpg 数据治理落地的4个阶段 数据治理的落地建议分为4个阶段： 1、建组织：需要打破企业内部壁垒，构建多部门共同参与的数据治理组织，提升数据治理重要性。...3、选平台：搭建有效的IT平台支撑数据治理的规范、流程、标准落地，同时确保前向的数据治理模式。

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深度|大数据落地，带来了权威的转移

时至今日，对大数据概念的热炒已有些无力，各种峰会与论坛所谈话题几乎都是如何让大数据“落地”的声音更为掷地有声。...当然，让数据落地并非新鲜论调，真正令人着迷的是落地的“程度”——数据即权力，这是我真正想说的，大数据。 早在几年前关于大数据的哲学意涵呼之欲出的时候，数据是一种“宗教”就被不少学者大肆探讨。...在他看来，那些极端的持数据主义世界观的“信徒”将整个世界视作一个数据流，任何事物的价值判断都由它对数据处理的贡献决定。...“正如自由市场资本主义者相信市场无形的手，数据主义者相信数据流无形的手，当全球数据处理体系变得全知全能，接入这个系统就成为了一切意义的来源。”...从几年前从业者对大数据概念的热炒便知，大数据是个无远弗届的概念。

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