数据仓库的建设是不同于面向业务的操作型数据库，它的核心更应该是业务知识。单纯的理论是无聊的，那么我们从一个实例来，那么就已我手边正在放lpl直播的虎牙直播为例。...假设我们已经有了基础数据，要开始建设一个数据仓库了，开发工具使用的是hive。 1.首先我们应该确认数据仓库的主题，模型的建立均要以建立好的主题为准，而不是力图建设一个适合于所有主题的模型。...4.在拥有这些表之后，数据仓库也就有了雏形，我们只需要建立一张事实表，去把维度和指标联系起来，这张可以做成一张大宽表，尽可能记录一个观众的观看情况。...上面所述的便是数据仓库的建立的大概思路，细节在开发过程中，需要不断的完善。下面大概聊聊对于数据仓库质量管理的一些理解。...在建立数据仓库的过程中，要注意统一格式，比如日期，需要在刚开始开发的时候，就要确定好选用‘yyyy-mm-dd hh:mm:ss,0’呢，还是其他的格式。
数据仓库是一个系统，它以适合分析查询和报告的形式整合和存储来自不同来源的企业信息，以支持商业智能和数据分析计划。...除了这些内容之外，企业数据仓库解决方案还包含数据治理和元数据管理组件。...Inmon的方法 在Inmon的方法中，首先，根据规范化数据模型设计企业信息的集中存储库，其中原子数据存储在表中，这些表借助联接按主题领域分组在一起。企业数据仓库建成后，存储的数据用于构建数据集市。...Kimball的方法 Kimball的方法建议首先创建维度数据集市，然后如果需要，公司可以继续创建逻辑企业数据仓库。...小结 精心构建的现代数据仓库可以帮助组织实现当前的许多数据管理和分析目标，包括打破数据孤岛、实时分析、交互式报告和受保护的企业数据。
正所谓“巧妇难为无米之炊”，AI需要数据输入，Data则是重中之重，这也是我们定义建设DataOps的初衷。下文将主要介绍大数据运维在建设DataOps数据仓库和ETL工程的思路。...有同学一定会疑惑， 下面的ETL过程来排查问题，必须要求数据仓库里必须有全量的数据啊，我们该如何来建设这个全量的数据呢？...运维数据类型 在数据仓库的建设中，要充分认识我们有哪些数据类型；知己知彼，方能百战不殆。 元数据：元数据是相对静态的数据，一般用于描述对象的若干属性。...理解这2种基本的数据类型，对于我们建设数据仓库是有帮助的, 在建设这两类数据时，应充分考虑两者的特性： 元数据对准确度有非常高的要求，需要做准确度的强保障；而存储的数据量又是比较小的； 运行时数据对准确度要求相对较低...5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了，如何将运维与数据仓库建设结合好，打造出适合DataOps的数据仓库，实际上是一个旧瓶装新酒的问题。
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。...虽然数据仓库的学术定义有很多版本，而且我们的系统也没有涉及到多部门的数据整合，但是符合上述两个特点的，应该可以归结到数据仓库的范畴了，所以请允许笔者将本文命名为“数据仓库的建设”。...下图所示，为现阶段我们的数据仓库建设方案。...数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型，是数据仓库建设的一个重要环节。所谓数据模型，就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系，而数据建模，便是为了表达实际的业务特性与关系所进行的抽象。...举个例子，业务场景是：一款做连锁企业招聘工作的产品，比如为麦当劳的所有连锁门店招聘员工，现在要分析“每家门店的招聘情况如何？”。
导读：本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验，在企业数仓初期建设时多少都会遇到，对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义，推荐收藏。...04 基础平台建设 1、数据集成 要提高数据使用效率，打破数据库之间的物理隔阂，需要先将数据汇聚到数据仓库中，数据同步分为实时和非实时，采用的技术也不同。目前先从ODS中同步到hive。...数据仓库分层示意图 3、元数据管理 通过Atlas来管理Hive中的元数据，形成元数据目录，以此设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的...1、数据仓库层次结构规范 可分为基本分层结构规范、各层物理表命名规范、数据库对象命名规范等。...作为互联网企业，业务迭代、表以及字段的增加速度都非常快，如果没有好的平台技术支撑，消耗的人力成本会非常高。
建设数仓 什么是数仓，为什么建设数仓，怎么建设数仓？（我是谁，我从哪里来，我到哪里去） Inmon将数据仓库定义为：在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。...为什么要建设模型 进行全面的业务梳理，改进业务流程。在业务模型建设的阶段，能够帮助我们的企业或者是管理机关对本单位的业务进行全面的梳理。...通过数据仓库的模型建设，能够为企业提供一个整体的数据视角，不再是各个部门只是关注自己的数据，而且通过模型的建设，勾勒出了部门之间内在的联系，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题，更为重要的是，通过数据模型的建设...解决业务的变动和数据仓库的灵活性。通过数据模型的建设，能够很好的分离出底层技术的实现和上层业务的展现。...当上层业务发生变化时，通过数据模型，底层的技术实现可以非常轻松的完成业务的变动，从而达到整个数据仓库系统的灵活性。 帮助数据仓库系统本身的建设。
关于主题： 数据仓库中的数据是面向主题组织的，主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。...如财务分析就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就为“财务分析”。 关于主题域： 主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合。...关于主题域的划分： 主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成的， 而在划分主题域时，大家的切入点不同可能会造成一些争论、重构等的现象，考虑的点可能会是下方的某些方面： 1、按照业务或业务过程划分...在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。...逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。
业务过程：指企业的业务活动中的事件。 时间周期：用来明确数据统计的事件范围或者时间点，如近30天、截至当前。 修饰类型：对修饰词的一种抽象划分。 修饰词：指除统计维度外指标的业务场景限定抽象。...中间层团队应该积极了解应用层数据的建设需求，将公用的数据沉淀到公共层，为其他团队提供数据服务。 应用层团队也需要积极配合中间层团队进行数据公共层建设的改造和迁移。
## 前言 ## 近来“企业安全”这个话题比较火热，一个人的安全部、甲方安全建设相关文章倍受大家欢迎。...之前在国内某老牌安全乙方公司，并没有体系化的做过企业安全建设相关项目；今年刚实现从乙方到甲方的角色转变，甲方安全建设之路也刚开始不久，没有经过系统化、工程化的安全资质培训；仅凭借自身的项目经历（渗透测试...## 企业安全需求 ## 除了没有被外部黑客攻击造成财产损失外，影响企业难以花费成本在安全建设方面的因素还有很多，比如企业业务还没有到达一定规模、没有相关部门的监管、没有第三方的合作监督等。...基本需求是“有，总比没有好”，更高的渴望是“充分利用合规检查”落实企业安全建设。企业的安全能力与相关负责人、安全团队息息相关，究竟是务实还是专心搞政治分心做安全，往往取决于人。...## 未完待续 ## 企业安全建设系统文章刚开始，希望大家留言交流，共同探讨！
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。...独立数据集市集中于部门所关心的单一主题域，数据以部门为基础部署，无需考虑企业级别的信息共享与集成。 从属数据集市的数据来源于数据仓库。...企业级数据仓库：是该架构中的核心组件。正如Inmon数据仓库所定义的，企业级数据仓库是一个细节数据的集成资源库。其中的数据以最低粒度级别被捕获，存储在满足三范式设计的关系数据库中。...重要的一点是，所有的报表工具、BI工具或其它数据分析应用都从数据集市查询数据，而不是直接查询企业级数据仓库。...Kimball的数据仓库包含高粒度的企业数据，使用多维模型设计，这也意味着数据仓库由星型模式的维度表和事实表构成。分析系统或报表工具可以直接访问多维数据仓库里的数据。
主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。主题域是业务对象高度概括的概念层次归类，目的是便于数据的管理和应用。...5、按功能或应用划分 比如微信中的朋友圈数据域、群聊数据域等，而朋友圈数据域可能就会有用户动态信息主题、广告主题等；比如说社交软件中就会有聊天、朋友圈、群聊、发送文件等功能模块，聊天模块会涉及到数据仓库中的用户主题...在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。
通过这些历史信息可以对企业的发展历程和趋势做出分析和预测。数据仓库的建设需要大量的业务数据作为积累，并将这些宝贵的历史信息经过加工、整理，最后提供给决策分析人员，这是数据仓库建设的根本目的。...设计方法如下图： 2.3.数据仓库架构选型 数据仓库架构的选取，与其所处的企业环境和业务的发展有着密切的关系：Inmon提倡的数据仓库建设方法，需要数据仓库建设人员自顶向下进行建设，数据仓库开发人员需要在数据仓库建设之前对企业各业务线进行深入的调研...根据企业发展阶段和业务发展的速度建议：传统的、业务成熟的企业可以考虑采用Inmon方法建设数据仓库；业务复杂而且差异较大、发展速度又非常快的企业可以考虑Kimball方法建设数据仓库。...2.4.企业发展中的数据仓库建设变迁 企业或新部门，在初期发展过程中业务量少、组织形式相对简单。使得数仓建设人员可以站在全局的高度，俯视整个公司的业务流程，对其进行梳理归类，并抽取数据模型。...根据Inmon的观点，数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。在业务系统中，企业数据模型决定了数据的来源，而企业数据模型也分为两个层次，即主题域模型和逻辑模型。
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。 随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？...一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种，企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...1.1 建设方案 [1567044454756022825.jpeg] 1）商业方案 商业方案，是最为传统的一种，也是过去20~30年的主流方式。企业外购数仓，包括软、硬件一体交付。...当企业业务已经上云，为更好地数据集成，方便数据迁移，往往会采用此方案。 4）DW云 企业直接选用数据仓库的云服务，而不再独立建设。下文将针对这种情况，重点说明。
所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。...在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范，及时进行治理，避免事后的清洗工作。 1....标记为 L1 全局性：数据用于集团业务、企业级效果评估和重要决策任务等。标记为 L2 局部性：数据用于某个业务线的日常运营、分析报告等，如果出现问题会给该业务线造成一定的影响或影响其工作效率。...2) 离线系统数据校验 数据从在线业务系统到数据仓库再到数据产品的过程中，需要在数据仓库这一层完成数据的清洗、加工。正是有了数据的加工，才有了数据仓库模型和数据仓库代码的建设。...我们以阿里的 DataWorks 数据调度工具为例，DataWorks 是基于 MaxCompute 计算引擎的一站式开发工场，帮助企业快速完成数据集成、开发、治理、质量、安全等全套数据研发工作。
总线矩阵（Bus Architecture）：提供一种分解企业DW/BI规划任务的合理方式，行是业务过程，列是公共维度（一致性维度），还包括业务过程与维度间的联系，图中每个叉号表示该业务过程与维度具有关联关系...--《数据仓库工具箱》 二、什么是一致性维度？...维度的一致性是数据一致性的重中之重，总线矩阵是一致性维度建设的重要文件。从讨论总线矩阵的那刻开始，数仓数据一致性问题就解决了一半。 总线矩阵中的度量通常是原子指标，指业务过程中最基本的原子指标。
建设。...企业应用观测建设路径面对上述挑战，企业常常会踏上构建可观测性工具体系的征途，而在融合ITIM基础监控之后，针对应用的可观测能力补充往往在中间阶段进行建设落地。...企业应用观测建设思路总体定位链路追踪的工具，即前面提到的APM，因为其自动化生成了一系列数据之间的关联关系，在整个可观测体系中是一个类似中枢的存在。...结语以上，我们介绍了比较成熟理想的企业应用观测中枢建设方案。总的来说，应用观测领域目前尚处于快速发展、落地探索阶段，各企业在建设应用观测中枢的过程中不应操之过急。...企业内部从一个试点出发，以点带面，逐渐推广是比较理想且稳妥的建设节奏。其最终实现的观测能力也将会对企业内部的系统维稳及代码调优起到极大的助力作用。
1 安全组织架构 在甲方的安全工作中，重点自然是在企业的安全建设上，但是为了能持续不断的输出，安全队伍的建设变成了不可或缺的一环。...成员的能力决定着企业安全的高度，合理的安全队伍配置是整个建设之路上的引擎。...相比专业的安全人员，这无疑在一定程度上限制了企业安全的发展。此外，由于对安全领域的不熟悉，在与上级领导沟通、对安全项目上的投入等方面表现不足，往往也会成为制约企业安全建设的因素。...3 安全工作推动 3.1 领导支持 安全工作的推动是一个自上而下的过程，在建设的伊始便是与上层领导沟通，并争取获得必要的支持，具体理由可参照【企业安全：企业安全建设需求】进行分析与汇报。...3.2 安全运营 在企业安全建设初期，除了救火工作外还建议开展体系化的、丰富的安全意识培训。
支持规则引擎，能够灵活的进行规则配置(规则引擎最好可以和AgentSmith-NIDS复用)； 架构 目前大部分的HIDS平台建设主要分三大部分：终端Agent监控组件，Dashboard控制面板和与SIEM...0x06：总结 HIDS建设未完待续，欢迎指教， 从一个攻防的角度的初级建设，还是得开发大大来实现。...参考文献 保障IDC安全：分布式HIDS集群架构设计 企业安全建设—基于Agent的HIDS系统设计的一点思路 点融开源AgentSmith HIDS—- 一套轻量级的HIDS系统 *本文作者：罹♛殇，
安全是个“无底洞”，没有一个企业的安全负责人会说自己的系统是百分百安全的，安全也不是特别好衡量和量化，尤其是定量地评估出谁比谁做得好、好多少。...本文将介绍宜信安全建设不同阶段的思路和成果，每个阶段遇到的挑战、踩过的坑，以及收获的心得和体会，分享宜信内部安全产品的发展，探索企业安全建设路径。...一、背景 2013年，公司正式开始进行安全建设，投入资源成立专门的安全团队、搭建基础安全设施。宜信公司的安全建设自开始至今大致可分为三个阶段： 2013年-2016年处于V1阶段。...在这个阶段，我们开始追求构建更加贴合企业长期发展、在某个点更专注更深入的安全能力，比如安全运营的能力、数据安全的能力。...《数据安全法》已经进入立法阶段，不论从安全建设、合规、还是企业的战略发展，很多走在行业前列的企业已经在向以“数据为中心的安全策略”转变。
从整体上看，它应该是由企业数据驱动业务的文化、具有特定技能的人及具有特定功能的IT系统共同构成。 既然市场对于企业的数据能力要求越来越高，那么要如何建设数据能力呢？...它将包括数据仓库/数据湖的建设，数据质量、标准、模型、安全等数据治理内容。这将提高寻找数据的效率，保障使用数据的安全。 针对特定问题的数据分析。包括基于业务的各种指标计算，建模分析等。...企业数据能力建设思路 基于数据工作的拆解和分析，我们可以尝试从以下几个维度来思考如何进行企业数据能力建设。 第一是数据人才资源建设。...所以，开发一个企业自己的数据平台界面可能是企业数据工具和平台建设的关键一环。这个界面相当于定义了企业自己的数据工作接口，而采购的服务是这一接口的某个具体实现。...总结 总结一下，以上内容从数据工作做什么出发简要分析了企业如何进行数据能力建设，结合以往经验从三个方面（人才资源建设、人员组织合作、工具平台建设）分享了一些自己的认识。
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