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。
在大数据和数据科学的新时代，对企业而言，一定要有与业务流程保持一致的中心化数据架构，该架构能随业务增长而扩展，并随技术进步而发展。
在大数据和数据科学的新时代，企业拥有一个与业务流程保持一致的集中式数据架构至关重要，该架构可以随着业务增长而扩展，并随着技术进步而发展。一个成功的数据架构可以清晰地展示数据的各个方面，从而使数据科学家、数据分析师、业务人员能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的业务问题。它还使组织能够通过利用新兴技术快速应对新的商业机会，并通过管理整个企业的复杂数据和信息交付来提高运营效率。
现在，我们来总览一下战略、BA、DA、AA、TA五者之间的边界与关系。如下图所示。
2020年3月，有幸参与了星环科技大数据架构师的培训认证。在范颖捷老师的授课中，感慨颇多。今天我根据学习到的部分知识谈谈自己的心得体会。
安东尼J.阿尔格明认为，数据架构正从一个混乱和纠结的时代进入一个更加干净和有组织的时代。在DATAVERSITY®数据体系结构在线会议上，Algmin回顾了过去的预测、当前的热门话题以及对未来的预测。他是Algmin Data Leadership的创始人兼首席执行官。
第二届世界互联网大会的召开，将大数据战略推向了又一高潮，许多与数据相关的职位如雨后春笋般涌现，数据科学家、数据分析师、数据架构师、统计学家、数据库管理员、商业分析师和数据分析经理等。但是，许多业界人士表示分不清这些职位的区别，企业在招聘人员时，进行职位描述与岗位职责编写时略显混乱，应聘者在应聘这些职位时也不清楚这些这位的进入门槛。今天将向大家推出8张数据科学相关职位信息图以及1张跟这些职位有关的薪酬信息图，带你了解数据科学行业的进入门槛与岗位职责。
作者：Martijn Theuwissen 编译：王方思 姚佳灵 黄念 校对：佘彦遥 王靖 席雄芬 前言 第二届世界互联网大会的召开，将大数据战略推向了又一高潮，许多与数据相关的职位如雨后春笋般涌现，数据科学家、数据分析师、数据架构师、统计学家、数据库管理员、商业分析师和数据分析经理等。但是，许多业界人士表示分不清这些职位的区别，企业在招聘人员时，进行职位描述与岗位职责编写时略显混乱，应聘者在应聘这些职位时也不清楚这些这位的进入门槛。今天，大数据文摘将向大家推出8张数据科学相关职位信息图以及1张跟这些职
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近有不少小伙伴在问有没有架构类的书单，博文菌收到了大家的需要，这就安排上！ 俗话说：不想当架构师的程序员不是好程序员。成为架构师几乎是每位开发者入行初期的共同理想。 如何站在架构的视角去看代码世界，如何依托企业业务需求搭建可高用架构，云端架构的设计原则有哪些…… 本期书单为你带来今年出版的10本架构类好书，希望能够帮你建立架构思维，解开架构谜团！ ---- 01 ▊《业务架构・应用架构・数据架构实战（第2版）》 温昱 著 国内知名架构专家创新
小灰工作3年了，一直在一家初创公司做大数据架构师，最近几次大厂的面试经历都百般不顺，小灰心如死灰，想着如果一直跳槽无望，只能跟着时下最火的地摊儿大军一起去出摊儿谋生了。
有几个角色与企业架构以及团队/项目级别的架构相关。请记住，这些是角色，而不是职位。小型组织可能有一个人担任这些角色中的每一个，而大型组织可能有几十个细粒度的职位。请记住，上下文很重要。我们为 Disciplined Agile® (DA™) 企业架构定义了以下角色：
招聘网站有个各种五花八门的架构： Android/iOS架构师、PHP架构师、 构师、前端架构师、后端架构师、数据架构师、搜索 架构师、中间件架构师、大数据架构。
软件架构，指从宏观角度说明一套软件系统的组成和特性。 架构设计与需求分析，概要设计，详细设计最大的区别在于“宏观”二字。要去架构师必须具有大局观，从全局角度思考问题。
企业架构被认为是通过信息技术获取竞争优势的关键途径之一。降低成本、增加灵活性和规范技术环境的需求越来越大。
*杨亚强 2016 年作为数据架构师加入美图数据平台部。具有多年的数据架构经验，作为资深架构师，长期负责各类系统的架构和研发工作，也作为主程参与过多个大型系统的研发。对于分布式系统、大规模数据处理等大数据组件有着丰富的研发和优化经验。目前在美图的大数据与AI部门负责数据架构设计与核心模块代码的编写，主导数据基础设施的构建和优化。
业务架构明确定义企业的治理结构、业务能力、业务流程、业务数据。其中，业务能力定义企业做什么，业务流程定义企业怎么做。
是我们重新构建模式、数据模型和数据架构的独特机会。我们确实需要做一些更好的事情。
第一篇发出后，大家看的还挺积极，有读者也发来了问题，既然客官点菜了，那东北厨子就得上灶了，必须得！
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
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
作者:Yomut 原文：https://my.oschina.net/yomut/blog/714497
架构是一款软件从0到100的演变过程。并非是上来就可以承载什么亿级访问的牛x架构什么的。本篇写给那些想要成为架构师或者正在尝试成为架构师的朋友。
作为一个优秀的架构师，必须要先训练自己的业务架构技能，但是要训练之前，一定要先理解“业务架构”的定义。
本文面向致力于成长为架构师/一线管理者、工作3-5年甚至以上经验的同学，需要初步具备了解软件架构的模式、架构的分类、中台、PaaS化等基础知识点。可以阅读之前的文章对其有部分了解：现代化企业架构的建模与PaaS化
本文介绍了什么是数据工程师、什么是数据科学家，以及二者之间的差别以及其不同的工作角色。
前言 为提升架构对于项目，产品的贡献度，更好的服务于业务和技术，本文将探讨架构的现状和规划未来架构的目标。 在讨论架构、业务、技术的问题前，请耐心的阅读完本文有关架构、企业架构、软件架构、架构师的概念性定义，很多时候我们阅读文章都是“秒杀”风格的，只看自己感兴趣的部分，不看长篇大论，只有明确了这些概念定义，才能明白我们现在讨论的主旨。 1，架构定义 1.1，架构 架构是针对某种特定目标系统的具有体系性的、普遍性的问题而提供的通用的解决方案，架构往往是对复杂形态的一种共性的体系抽象。 一个架构是系统的基本
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。
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。
在科学的道路上没有平坦的大道，只有不畏艰险沿着陡峭山路向上攀登的人，才有希望达到光辉的顶点。
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
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。
企业数据架构师不应构建大型集中式数据平台，而应创建分布式数据网格。 ThoughtWorks 的首席技术顾问 Zhamak Dehghani 在旧金山 QCon 的演讲和相关文章中表示，这种方法的改变需要范式转变。随着数据变得越来越普遍，传统的数据仓库和数据湖架构变得不堪重负，无法有效扩展。Dehghani 认为，分布式数据网格方法可以通过采用面向领域的数据所有权来克服这些固有的低效率。 “我建议下一个企业数据平台架构是分布式域驱动架构、自助平台设计和数据产品思维的融合。” 她的演讲包括一些现实世界的例子
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。
随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广.Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个
行政人员，管理人员，移动开发人员和头衔中拥有“架构师”一词的人员都处于IT行业薪资水平的前列。 随着经济的蓬勃发展，企业IT方面的预算和薪资不断增加。来自Spiceworks最新的2018年IT行业
只懂技术还远远不够，懂技术/懂业务/懂管理的综合型人才，才是技术团队中的绝对核心。 不仅仅是架构师，所有的技术高端岗位，对人才的综合能力都有较高的标准。
随着数据科学领域的招聘信息越来越多，范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息，全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异，以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个
本文内容来自资深架构顾问温昱老师的分享！ 温昱老师介绍： （向下滑动查看） 具有开发/管理/咨询职业经验 国内最早一批架构实践者之一 资深咨询顾问、培训讲师 辅导过多企业解决方案部 著《软件架构设计》 著《一线架构师实践指南》 著《业务架构•应用架构•数据架构实战》 参编《IT架构实录》 ▼ 随着各行业赛道迭代的加速，行业客户日益重视IT系统和数字化方案的业务价值和整体效果。这意味着，各企业不再满意每次单独实施一个孤立产品这种形式，转而去拥抱那些能够规划全局和长期护航的供应商。这就是现在“解决方案架构师非常
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ 在大数据领域，不管你所在的企业部署使用的是离线数仓、实时数仓还是数据湖，Hadoop作为基础支撑技术，是广大技术人必须掌握的发展技能。 数智化时代，海量数据的存储——如何保证数据“不丢、不漏、不重、安全”地存储就成了不少企业面临的重大考验。 而Hadoop
最近非常高兴地看到关于企业架构、业务架构的文章越来越多，大家的重视程度、活跃程度都上升了，笔者以前常说自己是个烧冷炕的，企架和业架，做的企业少，做得深的更少，所以文章不算多，又常浮于表面，理论有余、实务不足，现在有所改观，但总体上还是基于过去不完整实践的理解多，深入实践的少，尝试总结升华、不断探索的更少，如同本文的标题，这其实也反映了对基础知识的共识依然不足。笔者也愿意继续循着这个系列写下去，也欢迎大家提供问题线索。
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ Kafka作为大数据领域尤为重要的高吞吐量分布式发布订阅消息系统，经过多年的发展，从最初的0.x版本逐渐发展到1.x以及2.x的版本，到现在3.x版本的隆重登场，愈发完善和成熟地为广大技术人提供更优质的消息服务。 蜕变新生，创新发展。 而这一次，Kafka
前段时间，参加了一场闭门技术交流会，讨论的热点是微服务，话题集中在微服务架构拆分到底应该拆多细。
毋庸置疑，我们处在一个极度变化莫测的时代，环境、技术等加剧了不确定性。脆弱可以催生一种应激性反应，也可以是一种成长，让我们反脆弱。正如塔勒布在《黑天鹅》所言：“我们一直认为波动性、随机性、不确定性是一桩坏事，于是想方设法要去消除它们，但这些想消除它们的举动，让我们更容易遭到黑天鹅的攻击。”在技术引领的数字经济环境下，我们需要重新审视能够敏捷应对不确定性的各种技术，比如区块链、机器学习、云宇宙等。只有这样我们才能摆脱流程上的脆弱，踏上更加敏捷的成长历程。2022年6月18日，2022 Thoughtworks
当然另外一个就是我们选 Spring cloud 的原因就是 Spring cloud 本身做微服务架构生态非常完善。提供的微服务开发框架是超过 35 个以上，有一系列框架对，对接不同的数据源。包括 Spring boot 也非常好用，简化了整个开发过程。但是另外一点也稍微注意一下，作为一个 Java 开发者，有些人是用框架很熟，不懂底层。尤其是新入行的一些成员可能会被 Spring boot 给迷惑住。
2022 技术雷达峰会 TECHNOLOGY RADAR SUMMIT 2022 From Fragile To Agile 无论是始料未及的疫情，还是开源生态中的不安定因素，都对软件的构造和协作产生了不可估量的影响，也让我们前所未有地认识到，所处的行业是如此脆弱。脆弱可以催生一种应激性反应，也可以是一种成长。这为我们提供了契机，重新审视那些能够敏捷应对不确定性的各种技术。我们既目睹了区块链、机器学习这样的技术在一次次不可思议的惊叹声中，成长为当代软件工程不可或缺的重要组件，也看到元宇宙这样满足新场景需求
一般我们把数据科学与大数据领域的角色分成4类：数据架构师、数据分析师、数据科学家、数据工程师。以下是热门的大数据岗位：
他山之石，可以攻玉。虽然每个架构师都有自己的成长路径，但了解其他架构师的成长之路，对已经成为和未来想成为架构师的人一定有借鉴价值。 9 月 3 日 - 4 日，ArchSummit 全球架构师峰会（深圳站）策划了【架构师成长实战】专题，专题的重点在于“成长”与“实战”并行，既不单纯讲成长，也不单纯看实战，而是将架构师的成长历程与其负责的业务架构案例结合起来呈现给你，让你看到，优秀的架构师如何在实战中获得思考，在思考中优化实战。 因此，专题将邀请四位业内高阶架构师和资深架构师，一方面结合自身成长经历讲述各个阶
以下是本人参加5.25日ACMUG沙龙（北京站）活动上的分享，增加了对部分内容的解读。希望对广大DBA，在职业规划、选择上能起到一些参考意义。
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