华智，携程高级研发经理，现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
BI——商业智能，一个高大上的名字，一直被很多人认为是企业信息化中的“面子工程”。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
本文是个人在从零搭建部门数据及运营平台的过程中的笔记。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。
最近在跟一位粉丝聊天，聊起来了做离线数仓时该用那些技术栈。于是根据我的经验和参考一些资料于就有本篇文章。在这里我会分享三个案例，仅供参考。
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
刚刚过去的21世纪的第二个十年，是消费互联网蓬勃发展的十年，也是云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，即“数字化技术”快速崛起的十年。
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我们每天都在吃饭，睡觉，工作，玩耍，与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法，人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离，涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
任何需求均来源于业务 , 业务决定了需求 , 需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在 , 从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的 。
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
从2018年夏天开始，保利发展（保利发展控股集团股份有限公司）的IT和业务部门一直在为同一个目标努力——统一数据。现在，我们已经可以从一些细节中了解到这些努力所带来的成绩。
为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
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。
随着互联网技术的不断发展，网络项目的实施成为了许多企业和组织的重要任务。网络项目实施方案是指在进行网络项目实施时，为了保障项目的顺利进行，达到项目目标和交付要求，所制定的详细计划和操作指南。一个好的网络项目实施方案对于项目的成功实施至关重要。那么，如何写一个高效的网络项目实施方案呢？本文将介绍一些关键步骤和要点，帮助您完成一份优质的网络项目实施方案。
信息系统集成是将计算机软件、硬件、网络通信、信息安全等技术和产品集成为能够满足用户特性需求的信息技术，信息系统建设的内容包括采购、系统集成、软件开发和运维服务。
3.3. 修改_config.yml（在站点目录下）。文件末尾修改为： # Deployment## Docs: https://hexo.io/docs/deployment.htmldeploy: type: git repo: git@github.com:<Github账号名称>/<Github账号名称>.github.io.git branch: master 注意：上面仓库地址写ssh地址，不写http地址。 3.4. 推送到GithubPages。在命令行（即Git Bash）依次输入以下命令， 返回INFO Deploy done: git即成功推送： $ hexo g$ hexo d
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
东方金信CEO王伟哲：金融大数据将推进全社会的诚信建设
对于增强数据资产准确度和价值而言，将数据质量规则与活动（探查、清洗和监测）和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前，您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前，快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。 由于数据清洗增强了数据的准确度，带来了数据完整性，并从源头增进了数据的可信度，因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统，它将接受数据
随着该行组织级量化管理的不断提升，高层领导对信息化管理提出了新的要求，金融信息化每年投入了大量的人力，如何能客观地量化相应的产出？
主数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据， 属性相对稳定， 变化缓慢。
作者 ｜ 松子（李博源） 策划 ｜ Tina 编者按：《透过数字化转型再谈数据中台》系列连载 6-8 篇左右，作者结合自己在数据中台领域多年实践经验，总结了数据架构知识、BI 知识，以及分享给大家一些产业互联网实施经验。本文是系列文章中的第三篇。 在前面两篇 “关于数字化转型的几个见解 ”、“唯一性定理中的数据中台”提到了数据中台发展问题。比如概念发展太快，信息量过载，以及存在广义、狭义的数据中台定义的差别等，涉及到的这些知识都离不开数据架构的范畴，所以这一篇我会通过大数据架构发展的视角来总结与分享。（一些
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中，我们着眼于七个挑战，探讨对平台和业务所有者的影响，并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
多云方法提供了云计算的所有优点，而没有很多陷阱。仅限于单个云计算供应商及其生态系统存在危险，特别是对于那些希望通过创新来领导的企业来说，云计算供应商的技术改进步伐仍在不断加快。维持在最佳云平台上解决特定业务问题或流程的灵活性，可为企业带来竞争优势。
商业智能（简称BI）像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，已经有了长足的发展。后来，IBM提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
旨在最大化其数据资产的企业正在采用可扩展、灵活且统一的数据存储和分析方法。这种趋势是由负责构建与不断变化的业务需求相一致的基础架构的企业架构师推动的。现代数据湖架构通过将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构和性能优化相结合来满足这一需求。这篇文章提供了一个参考架构，用于理解和实施现代数据湖。
The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Image courtesy of Chad Sanderson.
2018年1月18日，由中科院自动化所徐常胜研究员牵头的国家重点研发计划“云计算与大数据”重点专项“大数据多模态交互协同关键技术”项目启动会暨实施方案论证会在中科院自动化所成功举行。出席会议的领导包括自动化所徐波所长、科技部高技术研究发展中心傅耀威处长、中国科学院科技促进发展局付广义处长、中科院自动化所模式识别国家重点实验室陶建华副主任、中科院自动化所科技处杨鑫处长及韩伟副处长，专家组成员包括中科院软件所戴国忠研究员、复旦大学薛向阳教授、浙江大学陈为教授、北京航空航天大学李波教授、清华大学史元春教授、北京大
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
每天约有 800 万独立访问者访问 Leboncoin，到 2022 年，该网站每月有超过 1000 亿次 HTTP 调用并且启动和运行 700 个应用程序，使其成为访问量最大的法国网站之一。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
写在前面
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。到目前为止，我们已经有了需要复制的数据的概念以及我们想要存储数据的数据库。缺失的部分就是复制的过程。我们如何存储复制的数据？我们如何转换数据？这些是我在这篇文章中所要回答的问题。
Tech 导读 本方案以某金融企业大数据平台建设方案为例，面对企业内部的数据现状提出合理化建议，基于商业版Hadoop数据平台搭建数据仓库系统，实现数据资产的充分利用，结合当时现状推荐国产自主研发商业版Hadoop平台TDH做为基础平台，以下为方案概述。
多年以来我参与实施了多个数据仓库、企业报表、管理驾驶舱、数据治理等数据类型的项目，一直以来数据领域都是传统的套装软件，中心化的数据管理占据主导，但是从2014年的大数据规划项目至今，我发现世界不一样了。
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
在当今数据驱动的商业世界中，高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖，作为数据存储和处理的两种主流技术，分别扮演着独特而重要的角色。
数据湖是一个集中的存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据，并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导更好的决策。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
在当今数据驱动的商业环境中，数据不再仅仅是辅助决策的工具，而已成为企业最宝贵的资产之一。以一家零售企业为例，通过对顾客购买行为的数据分析，企业能够预测未来的市场趋势，优化库存管理，个性化顾客体验，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
公司恰如一辆汽车，不同的能力对标不同的职业等级，职业等级决定我们在什么地方做什么事？
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