数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
该文介绍了利用大数据和分析技术优化器官捐赠项目的例子。通过使用Talend的技术，UNOS已经将数据处理时间从18个小时减少到了3至4个小时，生成报告所需的时间也减少了84%。这种方法有助于为移植中心提供更多的信息，以便更快地获得成功。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
LabVantage的仪器数据采集组件为LIMS CI，是一个独立的应用程序/服务，实现仪器数据的采集（GC、LC等带有工作站的仪器）。
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
当您正在集成所有数据以存储在数据仓库中以进行最终用户分析时，必须映射数据。数据映射在一个信息源和另一个信息源之间进行转换，基本上将数据源字段与数据仓库中的目标字段进行匹配。
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。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具，并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
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。
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。
想要了解一个网站的技术栈时就用它。Wappalyzer 可以分析网站所用的各项技术。它甚至可以帮助我们随时了解市场上的新兴技术信息。
上次搬家的时候，发了一个朋友圈，附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多，于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。
<数据猿导读> 出行“冤家”合并，滴滴高起点进军大数据、人工智能领域；收购雅虎余温未散，Verizon再拟24亿美元收购车辆追踪系统供应商 Fleetmatics；能源大数据前景可期，阿里云将建光伏切
很难相信2016年（即Talend公司（是第一家针对的数据集成工具市场的ETL开源软件供应商）成立十周年）将要来临。 如果社会和商业形势如同电影行业里所预测那样，我们早已驾驶飞行汽车出行……当然，尽管在燃油效率、电动汽车方面取得巨大进展，目前仍旧没有实现飞行汽车的梦想。不过有一点可以肯定，在2016年一定会出现一些对企业和社会有着重大的影响新兴的技术。以下是我的一些“预测”： 实时分析将大放异彩 在2016年层出不穷的新技术之中，实时大数据分析绝对是最为耀眼的那颗珍珠。Instantly-actionabl
世界早已过了工业革命，现在我们正经历着一场数字革命的时代。机器学习、人工智能和大数据分析是当今世界的现实。 我最近有机会与Talend公司产品和营销副总裁Ciaran Dynes以及Datalytyx董事总经理Justin Mullen交谈。 Talend是一家为企业提供大数据解决方案的软件集成供应商，Datalytyx是大数据工程、数据分析和云解决方案的领先供应商，可在整个企业范围内实现更快，更有效，更有利的决策。 大数据操作的演变 为了更好地理解大数据操作的演变，我向Justin Mullen询
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
在当今数据驱动的市场中，数据为企业带来了更多的力量和机会。但正所谓“权力越大，责任越大。”随着越来越多的个人信息被组织收集和分析，保护个人隐私和防止滥用或未经授权访问个人数据的需求也随之而来。
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。
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
在前端开发的过程中会用到很多的浏览器插件，好用的插件，能帮助开发者在开发过程中减少很多工作量！
Firebug 的年代，我是火狐（Mozilla Firefox）浏览器的死忠；但后来不知道为什么，该插件停止了开发，导致我不得不寻求一个新的网页开发工具。那段时间，不少人开始推荐 Chrome 浏览器，我想那就试试吧，期初我觉得用起来很别扭，毕竟我不是一个“喜新厌旧”的人。但用的次数越来越多，也就习惯了。
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
原文：TutorialGateway 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 危机只有发展到最困难的阶段，才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 Talend Tableau PowerBI SSIS SSRS SSAS MDX R 语言教程 Alteryx QlikView 贡献指南 本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但
<数据猿导读> 上周，最让人为之称道的便是出行行业两巨头宣布合并的消息，公告一出，一时激起一片哗然，随后反垄断的声音此起彼伏，总之滴滴每次一出手，总能如此兴师动众夺人眼球。下面就共同回顾一下上周热点事
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生16起投融资事件，涉及领域包括人工智能、地理大数据、云计算、大数据营销、汽车等多个领域，其中LogMeIn拟18亿美元收购Citrix旗下GoTo业务，资成为上周投
随着大数据与预测分析的成熟，开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储： Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
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：
如果每件事都花时间去关注，那我们的时间必然会不够用，那有没有什么办法可以让这些消息集中起来并且及时推送呢？在这里我想向大家推荐一个解决方案，那就是使用 Serverless + 飞书打造属于自己的个性化消息提醒系统。
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~
原文：JavaTPoint 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 危机只有发展到最困难的阶段，才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 人工智能 DIP 教程 SAS 教程 Tableau 教程 r 教程 TensorFlow 教程 NLP 教程 MATLAB 教程 强化学习教程 Talend 教程 ANN教程 数学 计算机教程 计算机图形学 数据挖掘 机器学习 NumPy 教程 PyTorc
1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
Forrester最近的调查显示集成已经成为CIO在采用云计算时首要考虑的问题之一。虽然点对点的解决方案可以解决即时的问题，但是问题不会局限于单独的SaaS解决方案。云计算、大数据、移动化、开放数据和物联网所有的这些趋势都需要进行集成工作。在不久的将来，智慧的CIO在处理这些问题上，将会采取一种更加企业级的视角。 虽然通常而言，很难非常直接地解释这种能力，但是现在每一个厂商都在声称自己可以处理云集成问题，因此也很难确定哪一个解决方案真的可以解决我们的实际需求。最近的《Forrester 2 o
chrome浏览器成为最受欢迎的浏览器不仅因为它的简洁和速度，更多地是因为它为Web开发人员提供了构建强大应用程序的出色工具。开发人员可以从各种出色的浏览器扩展中进行选择，通过这些扩展软件，可以大大帮助软件工程师提高生产力，更快地开发应用程序或查找错误。
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生16起投融资事件，涉及领域包括人工智能、情报分析、旅游、云计算等多个领域。其中，上海钢联拟20.8亿元收购中关村在线成为上周最大一笔投融资，以下为您奉上上周投融资事
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果，可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性： 第一，完善的标准支持：GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展；从应用编程接口上讲，它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL，NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善，不同的系统需要单独开发和管理，且移植性不好。 第二，支持分布式事务，支持ACID。保证数据的强一
DevOps的概念由开发和运维所组成，是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来，并自此成为IT领域的流行语。
学习有关在软件开发周期中采用持续集成的收益，以及如何使用 jenkins 和 maven 插件去实现。 在一个典型组织中，一个定义明确的 SDLC 实践通常具有与用户和角色一起运行的项目。 这些用户根据业务需求/要求设计，开发，测试和部署作业。但是你有没有想过： 那之后的代码会发生什么？ 如果多个开发者想从事相同的工作怎么办？ 您将如何存储这些代码，以及如何确保其他开发人员始终选择正确的版本？ 那么欢迎来到“持续集成”的世界。 在本博客中，我将强调持续集成（CI）的过程，连续性的重要性以及如何使用 Tal
概述 商业信息和数据对于任何一个企业而言都是至关重要的。现在很多公司都投入了大量的人力、资金和时间对这些信息、数据进行分析和整理。 数据的分析和整理已经获得了巨大的潜在市场，因此为了使得这个过程更为简单，越来越多的软件供应商引入了ETL测试工具。 目前，有需要开源的ETL工具，供应商允许用户直接从他们的官方网站免费下载，但有可能升级到新版或企业版需要订阅付费。 所以我们需要根据企业的不同业务结构和模型，在选择ETL工具之前，对其进行分析。在这些开源的ETL工具的帮助下，我们将有机会尝试在不
近两年互联网行业动不动就喊着“大数据”的口号，大数据的诞生让很多企业节省人力物力实现精准营销获得丰厚利润。随着数据工程和数据分析技术的不断进步，大数据测试不可避免。
很难相信2016年即将要来临，如果社会和商业形势如同电影行业里所预测那样，我们早已驾驶飞行汽车出行……当然，尽管在燃油效率、电动汽车方面取得巨大进展，目前仍旧没有实现飞行汽车的梦想。不过有一点可以肯定，在2016年一定会出现一些对企业和社会有着重大的影响新兴的技术。以下是我的一些“预测”： 实时分析将大放异彩 在2016年层出不穷的新技术之中，实时大数据分析绝对是最为耀眼的那颗珍珠。Instantly-actionable 分析与Rear-view 数据分析相比不再是一个可选项（而是必备选项）尤其是考虑到消
“为工作使用正确的工具！” 这句话一开始听起来很简单，但在实际方面实施起来却非常复杂。 早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。 需要现代数据堆栈 在过去 10 年中，软件行业在以下方面有所增长： 计算能力：AWS、Google Cloud 等公共云提供商以标准市场成本提供巨大的计算能力。 数据源：物联网生态系统、智能设备的兴起导致每天产生的数据量呈指数级增长。2020 年，地球上的每个人每秒产生约 1.7MB 的数据。 业务利益相关者的数据素养：
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。
在过去的几个月中，笔者与很多的决策者交流了有关人工智能特别是机器学习方面的问题。其中有几名高管已经被投资者询问了有关他们在机器学习（Machine Learning）方面的战略，以及在哪些方面运用了机器学习。那么这个技术课题为什么突然会成为公司董事会讨论的话题呢？ 计算机应该为人类解决问题。传统的方法是“编写”所需的程序，换句话说，就是我们教电脑问题解决的算法。该算法详细描述了解决问题的过程，就像食谱一样。很多任务都可以用算法来描述。例如，在小学里，我们学习了数字加法算法。当涉及到要快速、完美地运行这种算法
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