谈到数据集成,有些人可能想知道有什么可讨论的——这不就是 ETL 吗?也就是说,从各种数据库中提取、转换并最终加载到不同的数据仓库中。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 王宇飞、罗齐 自年初成立开源委员会以来,字节跳动开源动作频频。公开信息显示,字节跳动近五个月新开源了不少项目,包括 Shuffle 框架 Cloud Shuffle Service、基于 Rust 的 RPC 框架 Volo 等。 10 月 26 日,字节宣布开源自研数据集成引擎 BitSail,采用 Apache 2.0 开源许可。据悉,BitSail 支持多种异构数据源间的数据同步,并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案,目前服务于字节内部几乎所有
ETL 工具已经使用了近五年,使组织能够持续分析、开发和处理数据,数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位,同时,行业解决方案在 2022 年不断演进,以满足云和边缘数据处理需求。
在数字化转型的浪潮中,数据已经成为企业的重要资产,而商业智能(BI)项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策,但实际上,项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载(ETL)过程,只有约20%的时间用于BI可视化。
当前是一个数据驱动企业发展的时代,企业的数字化转型已不再是选择题,而是关乎生存与发展的必答题。在这场深刻的变革中,数据集成平台作为连接企业内部外数据孤岛、促进数据流动与融合的桥梁,扮演着至关重要的角色。它不仅是企业数据战略的基石,更是推动业务创新、提升决策效率、优化运营流程的强大引擎。下面是我们总结的数据集成平台在企业数字化转型过程中的五大关键角色,揭示其如何赋能企业,引领数字化浪潮。
在大数据平台中,是不生产数据的,或者说原始数据都是来源于业务系统。所以,我们需要做的第一件事,就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话,我不生产数据,我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工,就是数据平台的第一个模块--数据集成。
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分,由于页面显示原因,部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
在SaaS领域,近来最吸引眼球的一则消息莫过于Salesforce以大约65亿美元收购了应用集成服务商MuleSoft,业界普遍认为通过此举Salesforce不仅能继续巩固其在云服务中的领先地位,而且通过API与数据集成,还能将自身塑造成一家具有成本效益的数据流供应商。 在技术世界中,“一切都有关于数据”已经是陈词滥调,而随着社交网络、在线网络以及物联网的出现,数据量出现了激增,因此如何去利用这些海量的数据去最大化的满足客户需求从而获得竞争优势成为了云供应商的一项重要的任务。 当前,企业和机构所面临的最大
从数据治理的角度来看如何打破数据孤岛现是企业数据治理过程中最大的核心挑战。由于不同的业务部门和系统之间的数据相互独立,导致数据之间无法共享和利用,从而影响了企业的整体运营效率。IDC公司的调查显示,2022年,全球范围内有60%的企业面临“数据孤岛”的问题,企业无法高效、快速的从多个异构数据源中稳定汇聚数据。例如很多企业的生产部门和销售部门之间的数据无法共享,导致生产计划无法根据销售数据进行调整,销售订单也无法及时反馈到生产部门。这种数据孤岛现象导致企业生产效率低下,销售业绩也无法得到提升,要解决数据孤岛的问题,企业必须建立一个稳定、高效的全域数据集成平台。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成,一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化,以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
随着IT技术与大数据的不断发展,越来越多的企业开始意识到数据的价值,通过大数据分析,可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用,成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓,将多个数据源通过数据集成技术,汇集一起进行数据分析。由此,数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路,然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
今天给大家介绍由英国欣克斯顿,欧洲生物信息学研究所Ricard Argelaguet等人在《Nature Biotechnology》上发表了一篇名为“Computational principles and challenges in single-cell data integration”的综述。文中作者介绍了支持单细胞数据集成技术的基本概念,并讨论了用于链接不同数据集的锚的替代选择。此外,作者还回顾了单细胞数据集成策略的既定原则,局限性和诊断性,并强调了单细胞性状遗传分析方法和分子层间调控依赖性推断方法之间的相似性。最后,作者将基本的数据整合概念扩展到更具挑战性的未来应用,包括单细胞组学数据与物理维度(如空间和时间)的整合以及为个性化医疗构建人类变异参考图谱。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
集成应用系统是指将不同的软件应用程序、硬件设备或系统集成在一起,形成一个协同工作的整体,以提高资源利用率、优化业务流程、提升工作效率等。主要集成方式包括界面集成、数据集成、控制集成和业务流程集成。
效率办公系列之前连续开了很多期讲RPA,于是就有粉丝安利了低代码数据集成平台,去体验了一波,果然非常nice~
随着传统工业自动化软件应用转向新的IIoT解决方案,对IT/OT集成的要求也发生了变化。以前,重点是专用网关的低维护和易用性。现在,需要灵活、自动化的配置、接口抽象和IT安全性。 这导致了新的数据集成解决方案的两个关键特征:
软件测试可分为单元测试、集成测试、确认测试、系统测试、配置测试、回归测试等类别。_______主要用于检测软件的功能、性能、和其它特性是否与用户需求一致。
ETL(Extract-Transform-Load)技术是数据集成领域的核心组成部分,广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍:
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写,代表Extract, Transform, Load(提取、转换、加载)三个步骤。它是一种数据处理过程,用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗,并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
随着 IT 技术与大数据的不断发展,越来越多的企业开始意识到数据的价值,通过大数据分析,可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用,成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓,将多个数据源通过数据集成技术,汇集一起进行数据分析。由此,数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路,然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
在数据量不断增长、数据生态系统复杂的时代,追踪数据从源头到目的地,及其经过的各种流程和系统的信息,对确保数据质量、合规性和决策来说至关重要。这些信息被称为数据血缘。
作者|高俊 编辑|邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》,本文由此整理,复制链接下载完整 PPT:https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块,分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
本文介绍由德国计算生物学研究所的M. Colomé-Tatché和Fabian J. Theis共同通讯发表在 Nature Methods 的研究成果:作者对来自23篇出版物的85批基因表达、染色质可及性和模拟数据的68种方法和预处理组合进行了基准测试,总共代表了分布在13个图谱集成任务中的超过120万个细胞。作者使用14个评估指标,根据可伸缩性、可用性及其在保留生物变异的同时消除批次效应的能力对方法进行评估。研究表明,高度可变的基因选择提高了数据集成方法的性能,而数据缩放推动方法优先考虑批次去除而不是保留生物变异。总体而言,scANVI、Scanorama、scVI 和 scGen 表现良好,尤其是在复杂的集成任务上,而单细胞 ATAC 测序集成性能受特征空间选择的影响很大。该文免费提供的 Python 模块和基准测试管道可以为新数据确定最佳的数据集成方法,还能对新开发的方法进行基准测试。
虽然云计算使用起来非常方便,对于用户来说也具有较好的成本效益,但它在整合和处理数据方面也可能带来新的挑战和要求。 云计算的出现,让企业在投资IT和商业应用时,多了一种部署选择,不再仅限于本地部署。但云
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
数据联邦(跨库合并数据) 功能组件 ,可满足对实际数据集成中不断扩展需求。提供虚拟数据集成服务和企业数据集成的能力。由于在实际数据集成平台中将传统的物理数据集成方法于虚拟数据方法相结合,该功能组件即刻提供数据的整体可视化图形流程。无需落具体落地到某一数据库,直接在ETL服务内存进行数据访问、运算...... 从而加快数据抽取速度,减少 IT 基础架构成本和复杂度、提高企业整个灵活性。
随着各个组织机构越来越多地将其数据和操作转移到Microsoft Azure云中,它们必须从存储在内部的旧系统中迁移数据。不幸的是,通过编写定制代码和遗留集成技术,它不能总是满足数据集成的最后期限,这会增加迁移的时间和成本。
一直以来,以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务(OLAP),都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部,同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析(Operational Analytics)以及越来越多的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),更是企业的核心命脉。
在当今快速发展的数字化时代,企业数据中台的构建变得尤为关键。TapData 作为一家领先的数据集成产品提供商,深刻理解到数据处理框架——无论是 ETL(提取、转换、加载)还是 ELT(提取、加载、转换)——对企业在管理、分析及实现数据驱动决策过程中的重要性。
近日,爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告,结合金融行业案例,从实时数据业务场景的定义和需求发展现状,剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比,以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
《从零搭建微信公众号数据分析体系》是一个以本微信公众号的数据(毕竟其他更真实的业务数据我不敢拿出来写帖子)为例子的技术帖子系列。是一个“边写边做”的“有趣”的系列。基本按照企业做需求的模式,从项目立项、需求调研、数据建模落库、可视化看板预搭建、模型调优,一路到看板美化。
陈肃致力于企业级数据集成平台的研发。曾就职于中国移动研究院(用户行为实验室负责人)、亿瑞互动科技有限公司(技术VP)。对消息中间件、推荐系统等领域都有丰富的实践经验。拥有十项发明专利。
在大数据处理的领域中,ETL和ELT是两个经常被数据工程师提到的工具,而有很多数据工程师对这两种工具的区别和使用和定位有一定的模糊,其实它们分别代表了两种不同的数据集成方法。尽管这两种方法看起来都是从源系统提取数据,转换数据,并加载到目标系统,但它们在实现这一过程中的方式和重点有所不同,我们需要详细了解他们工作原理和优缺点,以便在数据处理的不同场景选择合适的工具来进行数据管道的构建。
SNP Glue是SNP的集成技术,适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的,现在已经发展为一个集成平台,虽然它仍然非常专注SAP,但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
“在数字化转型的浪潮下,数据架构备受关注。作为企业架构中的关键纽带,数据架构解决了业务与数据的映射,规范了应用架构的数据集成关系,指导了技术架构的技术选型。伴随DataOps等场景的出现,数据架构会逐步走向数据消费端,为企业带来更多的变化和新发现。
流式数据集成是对企业数据的实时连续收集和移动,以高吞吐量和低延迟大规模地处理大量数据。数据的处理、分析、关联和传递是在流动中进行的,从而以可靠且可验证的方式提供了数据价值和可见性。
在当今数字化时代,数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加,如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战,数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
我们经常能听到别人讨论云计算领域最好的工作是什么?哪些云计算领域的工作薪酬最高?以下是我们根据工作需求、薪资和工作稳定性筛选出来最好的三个职位。 ❆ 云计算架构师 业界对云计算架构师的需要一直很高,云
选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度,以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。
北京时间 2023 年 6 月 1 日,全球最大的开源软件基金会 Apache Software Foundation(以下简称 ASF)正式宣布 Apache SeaTunnel 毕业成为 Apache 顶级项目(TLP, Top Level Project)。这是首个由国人主导并贡献到 ASF 的大数据集成领域的顶级项目,这一里程碑的达成标志着 SeaTunnel 在开源软件开发领域的突破,并为其在技术、社区合作和开放创新方面的卓越表现获得了广泛认可。
数字经济时代,各行各业数字化转型大趋势下,数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚,使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
在日益多样化、分布式和复杂的环境中,数据管理敏捷性已成为组织的任务关键优先事项。为了减少人为错误和总体成本,数据和分析 (D&A) 领导者需要超越传统的数据管理实践,转向现代解决方案,例如支持人工智能的数据集成
8月27日,ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。
过去几十年,随着数据量的爆炸性增长和数据处理需求的不断演进,我们目睹了大数据架构的不断发展和变革。在这个过程中,大数据技术和服务的发展取得了令人瞩目的成就,为各行业的业务智能化提供了强大的支持,数据驱动进行决策已成为共识。
TASKCTL 是一款免费、国产的ETL调度工具。以其实时数据集成、全 WEB 可视化操作、高性能和对国产数据库的深度支持,迅速成为市场的新选择。
当今我们的世界,信息技术存在于我们生活的方方面面。我们的食物、消费的产品,驾驶的汽车,我们的健康以及瞬息万变的即时新闻,信息和娱乐都是通过信息技术为我们提供支持。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面: 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
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