随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
7月31日至8月1日，由开放原子开源基金会与 Linux 基金会联合开源中国发起，被誉为“全球开发者开源技术盛会”的 GOTC 全球开源技术峰会在深圳顺利举办。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
主讲嘉宾：吴东亚 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 吴东亚，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心标准总监。1972年生，籍贯黑龙江。1992年毕业于东南大学自动控制系毕业，1992-2001年，在中国空间技术研究院硕士学习、工作，参加“神舟一号”飞船地面测试系统研制工作，积累了一线科研和工程经验。2001-2004年，北京理工大学博士学习。2004至今，中国电子技术标准化研究院工作，期间到欧洲标准化机构留学。涉足电子信息技术领域国家/行业标准化、检测、认证、注册等
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
【导读】7 月 3-4 日，由 CSDN 主办的第三届 AI 开发者大会（AI ProCon 2020）在线上举行。本次大会有超万人报名参与，参与人群覆盖 60+ 领域、5000 家企业。其中有来自行业内 70+ 顶尖企业、开源社区与科研高校的近 100 位行业领袖、技术大咖与研究学者。
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
最近可能大家听到“数据中台”这个词越来越频繁了，有时候我跟一些朋友聊起来，也是都在说这个，但是一直不知道这到底是个什么。最近就看到这篇文章，觉得说的还挺好的，分享给大家看看，希望大家看完能对数据中台有一些认识。
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。
数据中台被誉为大数据的下一站，由阿里兴起，核心思想是数据共享，并在 2018 年因为“腾讯数据中台论”再度成为了人们谈论的焦点。在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上，关于数据中台的话题也获得了众多参会者的热烈关注。如今似乎人人都在提数据中台，但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。数据中台是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗？普通企业该不该做数据中台？数据中台的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗？
前言 近期拜访了不少客户，发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样，甚至完全是错误的，有些厂商为了追求时髦和新颖，一味追求新的概念，甚至有些概念的完全是张冠李戴，给市场制造了居多混乱和困扰，给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由，希望该篇文章能正本清源，能给广大读者起到一定指导作用。 术语是对概念的特定描述，在不同的专业领域，人们对同一概念的理解各有侧重；在不同发展时期，人们对数据治理领域的同一概念的理解也会发生变化。术语的作用就是统一术语概念的语境，保证人们在给定语境能够使用专门的语言进行精确的交流
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
为了适应数字化浪潮下，生产、生活、治理方式的全面转型，所有企业都在思考和推动自身的数字化发展路径。作为新时代最重要的生产要素，数据资源的力量即将引发经济发展模式的质变，那如何才能利用好数据呢？如何才能通过数据为高质量增长提供新动能呢？答案可能是，我们很多思考都要立足在云上了，无论是什么形态的云。
导读：本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原银行的应用。主要内容包括：
企业数据量越来越大； 数据类型越来越复杂； 数据管理越来越吃力； 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼，今天，腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说，数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据，对它来说，来者不拒！ 来，先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面，“超能打”。 数据湖存储：以对象存储COS服务为核心，
数据服务通常有很多种业务模式，也就导致系统的架构与业务都会很复杂，不同的业务都具有自身的能力和复杂度，数据管理本身就是一件不容易的事情，所以在系统架构初期都会考虑服务能力的业务场景：
第一次接触数据湖的时候，我对这个概念也是一知半解，用一个比较形象的例子举例，湖里的水就是各种各样的数据，你舀了一瓶水上来但是不一定干净，有可能混杂着各种各样的杂质，成为能喝的水还要经过一层层过滤和净化。类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。
随着信息时代的飞速发展，数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式，能够将分散、无序的数据进行结构化处理，并建立起相互之间的关系，从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中，数据服务扮演着至关重要的角色。
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
数据要素，是指将原始数据通过加工整理、确权，使其成为具备潜在利用价值的数据资产，并通过在市场上交易流通，让这些数据资产成为可用于社会生产经营活动，可为使用者带来经济效益的生产要素。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
大量企业积累了海量数据，形成了丰富的数据资产金矿，在有价值的数据和数据产生价值之间仍然存在最后一公里的跨越；同时面对全球化的API经济的冲击，服务化已经成为各行各业的趋势诉求，如何将企业大量的数据资产金矿通过服务化的形式进行规整、盘活，已经成为关系企业长远发展的关键。
看了很多数据湖的介绍文章，笔者认为数据胡和我们常说的ODS数据很类似，也就是原始数据的保存区域，存储来自各业务系统（消息队列）的原始数据。比如电商网站的访问日志（埋点的时候是以JSON存储），物联网终端设备实时发送的数据等原始数据直接存储在数据仓库的ODS层。
数据中台相信大家都不陌生，2021年是中台被推到台前的第五年，今年大家能非常明显地感受到热度在逐渐消退，甚至市场上不时冒出消极的声音。
每日传输量：17000亿条，约260TB，总存储量为100PB+，公司占比为20%。
大数据中心的数据建设如火如荼，针对其中城市中的视频监管及算法分析，各卡口监控、治安监控，电警监控不同网络、不同地域，如何进行视频融合、进行统一监管，则是大数据中心解决方案数据汇聚的重中之重。
数据猿导读 恒丰银行探索采用大数据技术构建统一的企业级数据管理平台，重构数据仓库应用，减少数据重复加工与存储，促进信息管理应用的数据融合共享，提高数据处理总体效率，提升数据分析和应用创新能力，正逐步取得预期的成效。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协
8月26—27日，“2015中国国际大数据大会”在北京召开。在26日下午，大会主题论坛之一“通信业大数据论坛”成功举办。论坛聚焦通信行业如何发展和开展大数据的相关活动，运营商以及相关从事这个行业的一些专家就相关的问题与大家进行了探讨和交流。 以下内容为嘉宾在论坛上的演讲实录 中国电信集团公司市场部副总经理吕品：扬帆启航，共探大数据蓝海 各位通信界的同仁，各位朋友大家下午好。今天我站在这里两个目的，第一个目的也是按论坛的安排完成这个演讲，扬帆启航，共探大数据蓝海。还有一个目的是想通过这个平台结识更多朋友，因
本内容由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业国产化优秀代表厂商”评选。
快手是一家数据驱动的公司，数据扮演了非常重要的角色，而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师，其工作内容会涉及多个方面：数据开发工程师则首先根据业务需求开发好高质量的数据，通常是结构化数据（数据表）；其次，开发稳定可靠的数据服务，并通过API方式交付给业务方使用。数据开发工程师有两个痛点：1）开发数据服务门槛高；2）重复开发数据服务。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 吴甘沙：英特尔中国研究院院长 围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。 我的大数据研究轨迹 我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究
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
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”，这是一个由社区驱动的活动，包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 （ML）、人工智能 （AI） 等。
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的
喜欢海淘的朋友应该对eBay并不陌生，如果你还不了解，可以把eBay+PayPal理解为淘宝+支付宝的组合，当然eBay不仅有C2C还有B2C的模式。虽然介绍了背景，但今天要说的并不是电子商务的发展，而是大数据在电商内如何发挥价值。 因为不论国外还是国内的电子商务企业，他们的相同点都是以业务为导向。eBay的做法是用数据驱动商业，其上所有的数据产品都是针对业务而生，数据部门需要对不断变化的用户需求找到解决之法，也就是从客户的行为数据中来寻找价值。 行为数据用混合的手段来处理 数据是eBay发展的基础和价值
在中国智能制造2025的变革中，数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者，但数据湖一定是未来企业数据技术（DT）的核心纽带，成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。 实现工业4.0或中国制造2025的前
数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。
日前，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 于 Linux 基金会会员峰会（The Linux Foundation Member Summit）上宣布，Linux 基金会正式成立 NextArch Foundation 下一代架构基金会。该基金会致力于在异构基础设施和多云场景下的构建下一代技术架构，并发展适合企业数字化转型的开源生态，Tapdata 以首批共建企业身份携手40余家行业知名企业或单位，参与该基金会的筹建工作。
数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题，包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决，因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。为了解决前面提及的各种问题，企业有很强烈的诉求搭建自己的数据湖，数据湖不但能存储传统类型数据，也能存储任意其他类型数据，并且能在它们之上做进一步的处理与分析，产生最终输出供各类程序消费。
作者：承哲 摘自：虎嗅 截止2014年，BAT已在中国度过十几个年头，而其各自技术生态根据自身特点均已有所发展，从技术角度各家究竟有何优势，以下做个盘点。 一、百度 百度本身就是以技术为驱动的公司，旗下成功产品都有一个特性就是围绕技术去做。与腾讯不同的是，百度是因为有了技术优势再去补充产品，如百度贴吧、百度百科、百度知道、百度指数等，就是因为百度有了搜索流量后，根据自身发展的需要而加入的产品，做的也十分成功。 所以百度的基因就是要先以技术优势布阵，随后再去将这些技术向商业化的产品转化。 1、搜索引擎技术
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