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。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法,也是一种广泛应用的数仓建模方式,它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现,事实周围有上下文包围着,这种上下文被直观地分成独立的逻辑块,称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别,实体-关系建模是面向应用,遵循第三范式,以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析,为了提高查询性能可以增加数据冗余,反规范化的设计技术。
数仓的必读书,其实已经推荐过好几次了,但是最近依旧有很多朋友在群里问数据仓库入门看什么书,索性接着视频号的讲稿,给大家再分享一次。
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。
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。
【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
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容,看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解,这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容,希望能帮助大家理清思路。
导语 | 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯云,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深,为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 (作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队) 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含以下几
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含
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。
微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景
数据产品的工作比较杂,从数据仓库建模,指标体系建立,到数据产品工具的设计,再到偶尔一些数据分析报告的撰写,甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。大公司可能每个职能都有专门的岗位来负责,小公司的话可能真的要你一条龙了。
另外我觉得,问这个问题,也不一定就要让你照本宣科,把现在的数仓理论背一遍。更多的是想看你做了哪些有亮点的事,有哪些有亮点的想法。
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多,数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引,数据导入就很慢并且数据存储空间更大,但是查询响应更快。数据库中索引的作用就是加快查询速度,不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少,这里只是介绍一点小经验。 当然,在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引,注意是在关系
注:在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ,150页的PPT,内容太多,删减掉一些敏感信息,汇总主要观点浓缩成为此文,或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级,但并非是线性过程,每个层级之间或有基础关系,但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司,在缺乏数据研发实力的时候,多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图,是本文的精华概括,后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作,包含数据平台建设,数据规范,数据仓库、产品数据规范,产品ID,用户ID,统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用,就是缺乏统一规范,产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报,没有标准化的SDK和上报
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。
0x00 为什么会有 DataTalk? 在一个以交流为主的社区中,不管是技术讨论亦或是头脑风暴,我们最终所期望的目标都是能够得到自我认知的提升。而在微信或者QQ群的大部分讨论中,涉及的内容都过于碎片化,即使有高质量的文字流出,也很容易被快速地刷屏,当某一天你想找到之前的讨论思路时,可能已经无法找到。 因此,我们希望能将数据群聊中的有趣、有料、有价值的内容截取出来,以一种更永久的方式收集汇总,最终展现给大家。 0x01 DataTalk 是干什么的? 那么问题来了,根据前面所提到的内容,我们该怎么做呢? 这
最近有几个群友问我大数据怎么入门,作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢?我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据,给大家分享一下。
摘要 2022年11月9日-10日,第十届数据中心标准峰会在北京隆重召开,峰会以“汇聚双碳科技 夯实数据之基”为主题。腾讯数据中心高级架构师李鼎谦在本次峰会上以《数据中心冷源系统AI调优的应用与实践》为题发表云端演讲,现将精彩内容整理如下,供数据中心广大从业者学习交流。 以下为演讲实录 尊敬的各位嘉宾、同行,大家下午好!我是来自腾讯数据中心的李鼎谦。今天与大家分享腾讯数据中心在AI调优规模化应用中的一些实践经验和总结,也希望我们在一线项目上踩过的坑、排过的雷能给到大家有用的启发和思考。 AI商用化逐渐成熟
在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 (一)星型模型图示如下: 星型模是一种多维的数据关系,它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键,所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理,将多个维度集合到一个事实表,形成一个宽表。这也是我们在使用hive时,经常会看到一些大宽表的原因,大宽表一般都是事实表,包含了维度关联的主键和一些度量信息,而维度表则是事实表里面维度的具体信息,使用时候一般通过join来组合数据
作者:兰军 迅雷产品总监,原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ,150页的PPT,内容太多,讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息,汇总主要观点浓缩成为此文,或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号:BLUES【公众号ID:bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级,但并非是线性过程,每个层级之间或有基础关系,但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司,在缺乏数据研发实力的时候,多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
元数据,又被称为描述数据的数据,你可以把它类比成关系型数据库的 schema 信息,来方便直观地理解它,但是它绝不仅仅是 schema 信息,它还包括了很多其他的信息。一般意义上来说,元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。一般按照用途来分类,元数据分为技术元数据和业务元数据。
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。
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
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。
注:本文的主要内容是在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ,150页的PPT,内容太多,讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息,汇总主要观点浓缩成为此文,或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。
本话题是一个发散性的话题,并没有限制太多的内容,主要是想跟大家讨论一下在实际工作中我们会更希望产品经理具有哪一方面的能力,又是为什么这么选。
情况说明: 现在需要做一个数据存储,500w左右的数据,日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来,供日后的数据分析用?使用上面说的三种数据库中的哪中比较好?是否有必要建立集群? 个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡,而mysql的均衡器是第三方的,无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
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。
本文来源于A94大佬的关于数据仓库分享,如果感兴趣兴趣可以登录B站自行查看,在此给出链接地址:857数据交流技术峰会之数仓篇
情况说明: 现在需要做一个数据存储,500w左右的数据,日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来,供日后的数据分析用?使用上面说的三种数据库中的哪中比较好?是否有必要建立集群? 个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡,而mysql的均衡器是第三方的,无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
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,
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。
包含: •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
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。
随着从IT时代到DT时代的跨越,数据开始出现爆发式的增长,这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储,是我们所有数据从业者都要面临的一个挑战。
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中,张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
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。
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。
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
本文目录: 一、数据流向 二、应用示例 三、何为数仓DW 四、为何要分层 五、数据分层 六、数据集市 七、问题总结
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
解决痛点:最近有同学私信我,希望了解一下,初入数据分析,需要学哪些工具?需要掌握到什么程度?这里小火龙写一写,希望对你有所帮助。
回答的时候尽量根据STAR法则回答,Situation: 事情是在什么情况下发生,Target 你是如何明确你的目标的,Action: 针对这样的情况分析,你采用了什么行动方式,Result: 结果怎样。
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。
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