根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比，我前东家Tableau在上市后很长时间里，市值的高点也没超过100亿。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
实现内部部署设施到多云之间的数据迁移将加快创新速度，将业务人员从运营工作中解放出来，并在混合云和多云部署环境之间构建一座桥梁。
作者 | 张雅文 当前，数字化转型已成为很多企业的必修课。而面对如今的经济形势，企业为数字化转型迈出的每一步都至关重要。过去，不少企业为充分发挥数据价值，已经做了很多相关努力，从以 Hadoop 为核心的数据湖，到 Snowflake、Databricks 等云上数据仓库，再到湖仓一体化...... 这些举措真的解决了与日俱增的数据问题吗？未必。今年 Gartner 发布的《分析查询加速的市场引导报告》就曾指出，企业在享受数据湖带来灵活性的同时，也承受着因数据使用和管理混乱带来的不利影响。 传统BI 已经无
12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
在数据大爆炸时代，随着企业的业务数据体量的不断发展，半结构化以及无结构化数据越来越多，传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop, Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库，已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
大部分互联网公司的本质，是吸引更多的商户（B）或用户（C）来使用自己的产品（P），并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性，我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆，将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。 对应关系大致是这样的： - 研发工程师 - 准备食材； 数据仓库工程师 - 食材筛选、归类 & 切菜； 算法工程师 - 炒菜； 运维工程师 - 洗碗 / 餐具归类； 产品设计师 / 产品经理 （PD/PM）- 设计菜单； 产品运营 - 设计菜品的优惠活动和套餐等； 数据分析师（BI）- 服务顾客； 美
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
导读：企业数据指的是企业内部员工及其合作伙伴跨越不同部门、不同地点而共享，跨越不同大洲而传播的数据。这些数据对企业具有很高的价值，包括财务数据、业务数据、员工个人数据等，企业花费了大量时间和金钱来保证数据在各方面的安全和质量。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
近年来，全球公共云服务市场蓬勃发展，这并不令人感到惊讶。受到物联网(IoT)增长的推动，每天创建的数据量达到了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对于企业在大数据时代的生存至关重要，实现这一目标的唯一方法是采用云计算技术。
1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？ A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值
大部分互联网公司的本质，是吸引更多的商户（B）或用户（C）来使用自己的产品（P），并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性，我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆，将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
数据库行业正走向分水岭。 过去几年，全球数据库行业发展迅猛。2020年，Gartner首次把数据库领域的魔力象限重新定义为Cloud DBMS，把云数据库作为唯一的评价方向；2021年，Gartner魔力象限又发生了两个关键的变化： 1、Snowflake和Databricks两个云端数据仓库进入领导者象限； 2、放开了魔力象限的收入门槛限制，SingleStore、Exasol、MariaDB、Couchbase等数据库新势力首次进入榜单。 某种程度上，这种变化的背后，暗示着全球数据库已经进入发展的黄金时
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受云端之
从本质上说，数据湖就是一个信息资源库。人们常常将数据湖与数据仓库混为一谈，但两者在架构和满足的业务需求上都不一样。尤其是，随着社交媒体数据、物联网机器数据和交易数据持续快速增加，云数据湖成为了现代数据管理战略的重要组成部分。存储、转换和分析各类数据的能力可以为企业发现新业务机会和实现数字化转型铺平道路，而数据湖正好能赋予企业这种能力。
12月19日至20日，由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
12月20日15:30-17:20，大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。 直接扫描识别下方海报二维码 直达 2020 Techo Park 大数据分论坛 参会报名 或 预约直播 名额有限，请提前锁定~
Snowflake已于2020年9月16日正式上市，市值超过700亿美元。该公司成立于2012年，致力于为企业提供数据云平台，帮助客户打破数据孤岛，方便企业运用和分享数据，并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然，它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。
12月20日15:30-17:20，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
作为近期火爆的话题之一，snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后，又有着什么样的原因？它会一直火爆下去吗？云计算、大数据，这些似乎已经有些落伍的概念，为何又重新吸引了人们的眼球？本文综合了多篇资料，尝试从更多角度加以解读。
【技思广益 · 腾讯技术人原创集】是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
数据是从业务系统产生的，而业务系统也需要数据分析的结果，那么是否可以把业务系统的数据存储和计算能力抽离，由单独的数据处理平台提供存储和计算能力，不仅可以简化业务系统的复杂性，而且可以让各个系统采用更合适的技术，专注做本身擅长的事？这个专用的数据处理平台即数据中台。
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
作为物联网领域最贴近用户的一个分支，智能家居行业在这两年持续火热。但是，除了智能家居外，物联网领域还有很多重要的组成部分：车联物流、智慧医疗、智慧社区、公共基础服务、智慧农业等。由于物联网的第一批先驱者往往都是从某个具体子行业转型过来的，对于物联网的认知也如盲人摸象，管中窥豹，很难有全局性的眼光。
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
ETL（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData，企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示：“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤，然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多，导致整个平台的维护和升级成本非常高
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