你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候，并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台，例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化，以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长，更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升，所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本，进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下：企业为什么要搭建大数据中台系统，什么叫大数据中台架构，数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。
当传统数据存储与处理架构，在数据达到海量以后，产生了存储与性能瓶颈。这个时候大数据出现了，它帮忙解决了数据在海量规模情况下的的存储与计算问题。这是一个技术发展的必要途径，旧的技术无法适应新出现的场景，新技术就要诞生去进行解决。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
大家好，我是来自袋鼠云的浣熊，感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享，感觉又打开了几个新脉门，解锁了新的武魂。在接下来的分享中，希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
随着云计算服务、大数据分析、人工智能和区块链等技术兴起，越来越多的制造型企业正在改变其传统的生产经营模式，比如通过大数据分析更精准地了解用户喜好，从而开展更具针对性的营销和产品设计更灵活地调配资源。但
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。
在企业的数字化转型中，大数据已成为支撑经营和业绩增长的主要手段之一。通过升级云原生架构，可以为大数据在弹性、多租户、敏捷开发、降本增效、安全合规、容灾和资源调度等方向上带来优势。如何让云原生大数据在企业中发挥最大效用，也是许多技术伙伴关注的事情。 在 3 月 17 日和 18 日，ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）即将落地北京，我们策划了【云原生大数据实践】，邀请了字节跳动火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤，担任专题出品人。在筛选了十几个议题之后，我们确定了本专题的四场分享，分别如下： 首先，我
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。
作者：Ronald van Loon 作者简介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等网站视为全球资料科学、
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
数据猿导读 企业如何有效实施大数据战略？360大数据中心副总经理傅志华在《中欧微论坛 | 数据猿·超声波》活动中分享了他的经验和踩过的坑~ 在数据猿与中欧商学院、腾讯直播共同举办的《中欧微论坛|数据猿
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。
<数据猿导读> 中国移动大数据总架构师段云峰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“无所不在的大数据分析”为主题的演讲.他主要给大家分享了中国移动在系统架构方面的内容，包括移动大数据演进的历程，
大数据已深入到企业经营的方方面面，数字化管理已不仅仅是传统的报表，更深入到具体的业务核心流程中，数据平台的稳定性、数据质量问题将直接影响到企业的正常经营，业务对数据的依赖也越来越高，更低的使用成本、更高的计算性能、更快的数据时效等一直都是大数据平台技术架构升级与优化的目标。 近年来，云原生、资源弹性伸缩、数据实时化、湖仓一体、流批一体等新兴技术术语时常出现，但这些技术如何落地、后续演进方向如何、给业务带来的价值几何等很多人都不清楚。 在 4 月 21-22 日上海举办的 ArchSummit 架构师峰会上，
大数据是海量数据模式下，对数据进行存储以及计算的一种架构，或者说生态。数据量达到这个级别，单机数据库、MPP架构都无法支撑的时候，只能寻求大数据架构去做解决。
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
进入大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
本文作者 耿立超，架构师，14年IT系统开发和架构设计经验，CSDN博客专家，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书。 原文链接： https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型！ 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始，大数据技术迎来了十多年的持续发展，其间随着Spark的异军突起，整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”，变得更加完善和强大。 今天，很多企业已经完成了早期对大数据
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
2023 年 9 月 26 日，腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数过万。
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
大家好： 今天我带来的题目是微服务架构下的数据治理。 之前在群（注：普元云架构设计群）中分享过“微服务与元数据”的概念（注：详见【超详解PPT】元数据驱动的微服务架构（上），【超详解PPT】元数据驱动
近日，在刚刚出版的《腾讯大数据构建之道》新书中，腾讯首次对外披露了自身大数据核心技术体系架构和海量业务应用实践。作为国内大数据领域的一部前沿技术著作，该书汇集了腾讯在大数据领域几十位技术专家的思考和实战精髓，通过全面剖析自身在大数据领域的探索以及落地，为国内大数据从业者提供了一份极具价值的参考文献。 腾讯公司副总裁蒋杰表示：“从第一代的离线计算到以隐私计算、数智融合、云原生为代表的第四代大数据技术，腾讯大数据团队不断基于内部海量业务实践，打造领先的技术和产品服务内外部众多客户。未来，腾讯还将通过腾讯云持续开
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
大数据技术作为决策神器，日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用，美国，欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略，类似谷歌，微软，百度，亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发
大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲，大数据这个“圈”太乱了，一点不比“贵圈”好。
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
2014年12月12-14日，作为大数据领域最具影响、规模最大的IT盛会——2014中国大数据技术大会暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店圆满落幕。大会历时三天，以国际化的视野，分享了海内外大数据技术的发展趋势；从技术与实践角度探讨“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据基础设施 ”等新技术应用和实践经验；通过创新大赛和培训课程等特色活动，解密大数据创业热点，分享行业实战经验。2014中国大数据技术大会已经成为大数据技术与应用深度结合的新起点，产业界、科技界与政府部
【编者按】如今，大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT，快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
周未跟一做人才外包服务朋友聊天，提到自己正在学习大数据技术的时候。他直接就说到他现在有需求，但就是招不到合适的人才。然后提到说现在大数据人才的价值，收入，待遇方面。可以说基本上将近到IT行业的顶级了。不由得，就开始思考，大数据人才的价值到底在什么地方 大数据思维 个人感觉，这是首先第一个需要有的。因为我们现阶段生活在一个数据爆炸的时代，掌握良好的数据思维是对你的商业决策，乃至IT架构有很大的帮助。比如说，我们现在的数据类型很多，数据量很大。但是我们用到的却很有限，而这些有限的数据又不能够让我们产生效益。所以
百科是这样定义的：精准医学（Precision Medicine）是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。
本文介绍了大数据在交通旅游领域的应用，包括旅游交通大数据平台建设、交通旅游大数据应用、交通大数据应用平台构建等方面。同时，还分享了同程旅游大数据在旅游交通领域的应用实践以及南京智慧旅游大数据分析应用实践。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。数据已成为企业最核心的资产。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是新时代的石油，大数据技术是新时代的引擎。 在这个快速变化的世界，如何有效地利用数据，提供有价值的洞察和解决方案，是每一个企业和组织都面临的挑战和机遇。 我从事 Python 和大数据开发多年，参与过多个行业领域的项目，从电商到金融，从医疗到教育，从社交到娱乐。我深刻地感受到了 Python 和大数据技术给我带来的便利和效率，也见证了它们在各个场景下的强大和创新。 《Python 大数据架构全栈开发与应用》是在这个背景下应运而生的一本图书。 它
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
