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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

313內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，幫助用戶更好的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，最終支撐企業(yè)分析決策。

共 313 條

什么是維度建模？為什么數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)離不開(kāi)它？

維度建模是大師Kimball的觀點(diǎn)，和關(guān)系型建模相反，維度建模通過(guò)增加冗余來(lái)增加查詢速度，以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，將業(yè)務(wù)主題對(duì)應(yīng)的多個(gè)實(shí)體冗余記錄，將共有維度，變化緩慢維的屬性抽出形成維度表。

2025-07-09 09:18:29

維度建模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可追溯性

增量計(jì)算+實(shí)時(shí)湖倉(cāng)是怎么回事？

Lamda架構(gòu)的痛點(diǎn)之一，實(shí)時(shí)鏈路（Flink+Redis+ClickHouse）與離線鏈路（Spark+Hive）邏輯割裂，維表更新、指標(biāo)計(jì)算一致性難以保障。

2025-06-11 04:00:00

增量計(jì)算 Lamda 架構(gòu)

數(shù)倉(cāng)指標(biāo)體系搭建實(shí)戰(zhàn)

建模流程主要是從業(yè)務(wù)視角指導(dǎo)工程師對(duì)需求場(chǎng)景涉及的指標(biāo)進(jìn)行主題抽象，歸類，統(tǒng)一業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，減少溝通成本，同時(shí)避免后續(xù)的指標(biāo)重復(fù)建設(shè)。

2025-06-11 02:45:00

數(shù)倉(cāng)指標(biāo)體系

數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)三大秘笈，一篇講明白！

火車頭是數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的核心，包括價(jià)值牽引、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)、合規(guī)支撐三個(gè)組成部分，其底層邏輯建立在于我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)要素基礎(chǔ)制度體系的探索和實(shí)踐之上。?

2025-05-13 01:10:00

數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)

Excel百萬(wàn)數(shù)據(jù)高性能導(dǎo)出方案！

很多小伙伴門(mén)在開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能時(shí)，習(xí)慣性使用Apache POI的HSSF/XSSF組件。這類方案在數(shù)據(jù)量超過(guò)5萬(wàn)行時(shí)，會(huì)出現(xiàn)明顯的性能斷崖式下跌。根本原因在于內(nèi)存對(duì)象模型的設(shè)計(jì)缺陷：每個(gè)Cell對(duì)象占用約1KB內(nèi)存，百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)直接導(dǎo)致JVM堆內(nèi)存爆炸。

2025-05-12 00:00:00

Excel 數(shù)據(jù)高性能

老板又讓我負(fù)責(zé)數(shù)倉(cāng) DWS 層建設(shè)了...

DWS（Data Warehouse Service）層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的服務(wù)數(shù)據(jù)層，位于DWD層之上，ADS層之下。它主要承擔(dān)了將明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題聚合的職責(zé)，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中承上啟下的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2025-04-09 10:24:36

DWS 服務(wù)數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

寫(xiě)給小白的“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”科普

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

2025-03-12 03:00:00

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集成管理決策

貨拉拉Flink CDC實(shí)踐：穩(wěn)定性建設(shè)與數(shù)據(jù)入湖新探索

本文將分享貨拉拉基于 Flink CDC 的建設(shè)實(shí)踐，以及對(duì) CDC 數(shù)據(jù)入湖的新思考。我們正在建設(shè)的數(shù)據(jù)入湖，也做了一些面向未來(lái)的設(shè)計(jì)，包括 CDC 數(shù)據(jù)入湖分析。

2025-02-11 10:13:05

Flink 數(shù)據(jù)湖湖倉(cāng)一體

抖音集團(tuán)離線數(shù)倉(cāng)血緣基礎(chǔ)能力的構(gòu)建與應(yīng)用

本文將從底層視角來(lái)描述血緣在離線數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景的具體應(yīng)用。我們提出了一套依托 SQL 血緣能力的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)保護(hù)解決方案。

2025-01-09 08:22:05

離線數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)建設(shè)SQL 血緣

用通用語(yǔ)義層解決數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題譯文精選

不同的BI、分析和數(shù)據(jù)科學(xué)工具導(dǎo)致用戶組之間在數(shù)據(jù)解釋、業(yè)務(wù)邏輯和定義方面存在差異，通用語(yǔ)義層可以解決這些差異。

2024-11-18 08:00:00

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通用語(yǔ)義層商業(yè)智能

數(shù)據(jù)管理的四大支柱：揭秘?cái)?shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)治理和主數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)中臺(tái)作為數(shù)據(jù)的“中央廚房”，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的整合和加工；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為數(shù)據(jù)的“圖書(shū)館”，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢分析；數(shù)據(jù)治理作為數(shù)據(jù)的“交警”，確保數(shù)據(jù)的規(guī)范和安全；而主數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)的“身份證”，確保數(shù)據(jù)的權(quán)威性和一致性。這些概念在企業(yè)中相互協(xié)作，共同構(gòu)成完整的數(shù)據(jù)管理體系。

2024-11-07 09:56:47

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

滴滴指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐

指標(biāo)是對(duì)客觀世界業(yè)務(wù)過(guò)程以及結(jié)果的度量，是企業(yè)數(shù)倉(cāng)的核心產(chǎn)物，通常需要配合維度及聚合方式進(jìn)行衡量。完善的指標(biāo)體系不僅可以輔助業(yè)務(wù)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，而且可以指導(dǎo)戰(zhàn)略層進(jìn)行經(jīng)營(yíng)分析以及業(yè)務(wù)決策。

2024-09-29 08:54:36

數(shù)倉(cāng)交付指標(biāo)管理企業(yè)數(shù)倉(cāng)

字節(jié)跳動(dòng)開(kāi)源云原生數(shù)倉(cāng)引擎 ByConity 技術(shù)詳解與應(yīng)用

本文介紹字節(jié)跳動(dòng)開(kāi)源的云原生數(shù)倉(cāng)引擎，ByConity。ByConity 是基于 ClickHouse 產(chǎn)生。ClickHouse 社區(qū)已經(jīng)發(fā)展了很多年。字節(jié)從 2017 年開(kāi)始大規(guī)模使用 ClickHouse。在驗(yàn)證了多款產(chǎn)品之后，最終發(fā)現(xiàn) ClickHouse 是唯一能夠支撐字節(jié)當(dāng)時(shí)的體量以及保證查詢體驗(yàn)的產(chǎn)品。

2024-09-23 08:15:11

云原生 ByConity 數(shù)倉(cāng)引擎

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)Snowflake的全面管理指南譯文精選

Snowflake的管理涉及到各種任務(wù)，從用戶和角色管理到數(shù)據(jù)加載和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Snowflake

Apache Paimon 實(shí)時(shí)湖倉(cāng)存儲(chǔ)底座

本次分享包括四個(gè)部分。首先是關(guān)于實(shí)時(shí)湖倉(cāng)的介紹，什么是實(shí)時(shí)湖倉(cāng)、為什么需要實(shí)時(shí)湖倉(cāng)？第二部分介紹與 Apache Paimon 相關(guān)的技術(shù)。第三部分介紹 Paimon 在各個(gè)公司的主流應(yīng)用場(chǎng)景。最后一部分將介紹 Paimon 目前正在發(fā)展的一些前沿技術(shù)。

2024-08-27 09:12:36

實(shí)時(shí)湖倉(cāng)Paimon 數(shù)據(jù)架構(gòu)

天穹數(shù)倉(cāng)自治能力在大模型時(shí)代的新實(shí)踐

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)治理和自治能力的提升變得尤為重要。本次分享題目為“天穹數(shù)倉(cāng)自治能力新實(shí)踐”。

2024-08-20 08:39:41

大數(shù)據(jù)天穹數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)治理

小米數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)踐賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)！

本文將介紹小米數(shù)據(jù)中臺(tái)部門(mén)在銷售數(shù)倉(cāng)建設(shè)方面的實(shí)踐。文章將從小米銷售數(shù)倉(cāng)的發(fā)展歷程開(kāi)始，介紹其定位、內(nèi)容、作用、規(guī)模等，并分享數(shù)倉(cāng)建設(shè)常用的維度建模和分層理論，以及小米銷售數(shù)倉(cāng)的架構(gòu)演進(jìn)和能力沉淀。

2024-08-13 08:14:55

數(shù)據(jù)中臺(tái)銷售數(shù)倉(cāng)數(shù)倉(cāng)建設(shè)

新一代實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)：阿里云數(shù)據(jù)庫(kù) SelectDB 版--100% 兼容 Apache Doris 的全托管云原生實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)

本文將介紹 SelectDB 產(chǎn)品能力及其所支持的場(chǎng)景，為數(shù)倉(cāng)選型提供參考和借鑒。SelectDB 是基于 Apache Doris 提供的一個(gè)商業(yè)化的云原生產(chǎn)品。Apache Doris 是一款國(guó)產(chǎn)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，專注于實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)領(lǐng)域。

2024-07-25 08:12:11

數(shù)倉(cāng)選型開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)SelectDB

火山引擎基于 DataLeap 的電商指標(biāo)管理實(shí)踐

本文將分享火山引擎基于 DataLeap 的電商指標(biāo)管理實(shí)踐。指標(biāo)管理的關(guān)鍵在于三個(gè)要素：指標(biāo)的有效拆解、統(tǒng)一基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的建設(shè)，以及指標(biāo)管理角色的明確劃分。

2024-07-18 08:40:28

指標(biāo)管理數(shù)倉(cāng)建設(shè)大數(shù)據(jù)

金融場(chǎng)景中的指標(biāo)體系建設(shè)與應(yīng)用

本文將分享金融場(chǎng)景中的指標(biāo)體系建設(shè)思路，希望能夠?yàn)榇蠹規(guī)?lái)新的啟發(fā)。金融行業(yè)的建設(shè)長(zhǎng)期以來(lái)依賴于成熟技術(shù)，并投入了大量數(shù)據(jù)科技人才，通過(guò)自下而上或煙囪式的方式構(gòu)建其基礎(chǔ)架構(gòu)。

2024-07-16 08:38:17

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)指標(biāo)體系大數(shù)據(jù)

阿里云 ClickHouse 企業(yè)版：新一代云原生 Serverless 實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)

ClickHouse 企業(yè)版通過(guò)存算分離、秒級(jí)擴(kuò)容、Serverless 彈性等技術(shù)手段，降低了資源成本，提高了查詢性能和效率。同時(shí)，該產(chǎn)品支持跨 AZ 高可用和低成本存儲(chǔ)，保證了數(shù)據(jù)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性。

2024-07-11 08:13:32

ClickHouse 云原生數(shù)據(jù)分析

在電商場(chǎng)景中，如何建設(shè)全鏈路數(shù)據(jù)血緣？

本文將分享在電商場(chǎng)景中如何建設(shè)數(shù)據(jù)血緣。在數(shù)據(jù)一致性方面，通過(guò)全鏈路血緣等手段，我們實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)從定義到生產(chǎn)消費(fèi)的完整自動(dòng)化流程，提升了指標(biāo)的管理效率，減少了人為失誤。

2024-07-09 10:53:35

數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)一致性數(shù)倉(cāng)體系

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的七種建模方法及示例

試象一下，你是一家繁忙餐廳的分析工程師。每天，顧客都會(huì)預(yù)訂、下訂單并完成付款。所有這些數(shù)據(jù)都會(huì)流入餐廳的交易數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄每次互動(dòng)的詳細(xì)信息。

2024-06-12 13:46:41

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)

第三代指標(biāo)平臺(tái)如何擺脫 ETL 寬表開(kāi)發(fā) 做“輕”數(shù)倉(cāng)

第三代指標(biāo)平臺(tái)給我們 IT 部門(mén)帶來(lái)的體驗(yàn)改變，表現(xiàn)在大幅減少指標(biāo)重復(fù)開(kāi)發(fā)的工作量和運(yùn)維變更的工作量。對(duì)業(yè)務(wù)部門(mén)來(lái)說(shuō)，它提供了真正處理“最后一公里”自主分析問(wèn)題的體驗(yàn)，讓業(yè)務(wù)人員能夠自助完成分析工作，而不需要為增加字段或維度而頻繁聯(lián)系 IT 部門(mén)。

2024-05-22 09:48:04

自動(dòng)化指標(biāo)平臺(tái)數(shù)倉(cāng)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮算法調(diào)研：snappy、gzip還是lz4？

壓縮比是衡量壓縮算法效率的重要指標(biāo)之一，它表示壓縮后的數(shù)據(jù)大小與原始數(shù)據(jù)大小之間的比率。一般來(lái)說(shuō)，壓縮比越高，表示壓縮算法越有效，可以更好地減小數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間或網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的占用。

2024-04-29 08:53:10

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

Hudi 1.0 新功能預(yù)覽

本文將詳細(xì)闡述 Hudi 1.0 在設(shè)計(jì)上的重新思考和設(shè)計(jì)思路，并深入探討 1.0 版本中發(fā)布的一些新功能。Hudi 是一個(gè)高效的事務(wù)型數(shù)據(jù)湖倉(cāng)平臺(tái)，其核心特色是一個(gè)開(kāi)放性的表格式定義和一套全面的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)核心層。

2024-04-26 07:36:42

Hudi 1.0 數(shù)據(jù)湖倉(cāng)數(shù)據(jù)查詢

物化視圖在 MaxCompute 中的探索與實(shí)踐

物化視圖（Materialized View，以下簡(jiǎn)稱 MV）是將查詢結(jié)果預(yù)先計(jì)算并存儲(chǔ)的一種特殊的物理表，當(dāng)執(zhí)行相關(guān)查詢時(shí)，可以自動(dòng)復(fù)用預(yù)計(jì)算結(jié)果，提高查詢性能。物化視圖作為一種查詢加速器，在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代有著廣泛的用途。今天和大家分享物化視圖在 MaxCompute 的實(shí)踐。

2024-04-17 07:21:52

物化視圖查詢加速器數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

Data Fabric 在數(shù)據(jù)集成場(chǎng)景的實(shí)踐

本文將介紹 Data Fabric 的基本概念及其在數(shù)據(jù)集成場(chǎng)景的實(shí)踐案例。Data Fabric 到底是什么？Data Fabric 中文翻譯成數(shù)據(jù)網(wǎng)格。而數(shù)據(jù)的虛擬化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化很關(guān)鍵的一項(xiàng)技術(shù)。

2024-03-04 07:34:32

數(shù)據(jù)網(wǎng)格數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)虛擬化

螞蟻指標(biāo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)踐

從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度看，指標(biāo)是綜合體現(xiàn)總體數(shù)量特征的概念和數(shù)值。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系中，指標(biāo)是其核心產(chǎn)物，它是信息層面的一種載體。從 DIKW 模型的角度分析，指標(biāo)必須滿足一些基本要求，包括準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和一致性。

2024-02-19 08:12:15

DIKW 模型指標(biāo)系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的五大差異

根據(jù)Google的說(shuō)法，對(duì)“大數(shù)據(jù)”的興趣已經(jīng)持續(xù)了好幾年，而且在過(guò)去幾年里真正的興起。這篇文章的目的是為了幫助突出數(shù)據(jù)湖泊和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的差異，幫助您就如何管理數(shù)據(jù)做出明智的決定。

2023-11-27 16:35:28

數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

大話數(shù)倉(cāng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，維度建模方法（二）

前文已經(jīng)簡(jiǎn)單介紹了什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表、維表等相關(guān)概念。在了解這些概念之后，我們要建設(shè)符合企業(yè)要求，能支持業(yè)務(wù)使用、運(yùn)營(yíng)分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

2023-11-23 16:59:37

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模

大話數(shù)倉(cāng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（一）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是越來(lái)越流行的數(shù)據(jù)解決方案。傳統(tǒng)煙囪式的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模式，顯然不能滿足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)需求，而作為大數(shù)據(jù)量化方案、解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題、發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被很多公司采納使用。

2023-11-23 16:53:56

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大數(shù)據(jù)

從Clickhouse遷移到Doris，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能大提升

本文分享如何從ClickHouse遷移到Doris的過(guò)程，包括為什么需要更改，需要注意什么以及如何比較兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)在各自環(huán)境中的性能。

2023-11-17 18:02:19

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能 Doris

從數(shù)據(jù)池或大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)湖

這篇博文討論了從數(shù)據(jù)池/大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)湖的演變。它探討了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的局限性以及數(shù)據(jù)湖在可擴(kuò)展性、敏捷性和自助服務(wù)方面的優(yōu)勢(shì)

2023-11-09 15:56:26

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)湖

2023 年數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)終極指南：概念、技術(shù)和新興趨勢(shì)

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，管理和分析大量數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵方面。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種強(qiáng)大的解決方案，可幫助組織有效地存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)，從而推動(dòng)明智的決策。

2023-11-09 15:02:45

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)師

深算院重磅發(fā)布原創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)YashanDB 助力國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)高質(zhì)量發(fā)展原創(chuàng)

11月8日，YashanDB 2023年度產(chǎn)品發(fā)布會(huì)成功召開(kāi)

2023-11-08 14:18:49

數(shù)據(jù)庫(kù)

一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中的屬性定義與元數(shù)據(jù)的區(qū)別

最近在做項(xiàng)目過(guò)程中發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：有些同事經(jīng)常把指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中的業(yè)務(wù)屬性、技術(shù)屬性、管理屬性當(dāng)做業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、管理元數(shù)據(jù)或者在數(shù)據(jù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)定義的時(shí)候直接分為業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)。

2023-10-30 15:28:51

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

阿里巴巴數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)與構(gòu)建實(shí)踐

阿里云大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理工具 DataWorks從2009 年發(fā)展至今，已經(jīng)有14年的發(fā)展歷程。2021年云棲大會(huì)上，DataWorks 全新推出數(shù)據(jù)建模工具 DataWorks 智能數(shù)據(jù)建模。同 DataWorks 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)等產(chǎn)品模塊相同，智能數(shù)據(jù)建模的產(chǎn)品建設(shè)離不開(kāi)阿里巴巴內(nèi)部各業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)團(tuán)隊(duì)，如菜鳥(niǎo)、淘寶、天貓等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)團(tuán)隊(duì)的貢獻(xiàn)。

2023-10-26 06:55:46

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

B站數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系建設(shè)與實(shí)踐

本文將分享 B 站數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系的建設(shè)和實(shí)踐。文章將關(guān)注數(shù)倉(cāng)和建模的相關(guān)方法論，講解 B 站數(shù)倉(cāng)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)在數(shù)倉(cāng)建設(shè)和建模過(guò)程中所做的工作，并分享質(zhì)量保障方面取得的成果。

2023-10-26 06:43:25

數(shù)倉(cāng)建模

談?wù)剶?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)建模優(yōu)秀實(shí)踐

開(kāi)發(fā)和生成數(shù)據(jù)庫(kù)中使用的數(shù)據(jù)概念表示的過(guò)程稱為數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上下文中的數(shù)據(jù)建模是創(chuàng)建將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的邏輯表示的過(guò)程。

2023-10-08 16:26:23

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

民主化A/B實(shí)驗(yàn)

A/B實(shí)驗(yàn)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)做效果評(píng)估的方法，主要流程是將評(píng)估對(duì)象隨機(jī)抽樣成對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組，對(duì)實(shí)驗(yàn)組施加策略干預(yù)，然后通過(guò)兩組之間的效果對(duì)比，得出上線策略會(huì)產(chǎn)生的影響。本文分享的內(nèi)容不涉及具體的算法。

2023-10-07 07:42:12

A/B實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

Apache Doris入門(mén)，下一代實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

層級(jí)存儲(chǔ)的主要目的是節(jié)省成本。層級(jí)存儲(chǔ)將熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ)，熱數(shù)據(jù)是經(jīng)常訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，而冷數(shù)據(jù)則不是。它允許用戶將熱數(shù)據(jù)放入快速但昂貴的磁盤(pán)（如 SSD 和 HDD），將冷數(shù)據(jù)放入對(duì)象存儲(chǔ)中。

2023-10-05 18:25:40

存儲(chǔ)分開(kāi)存儲(chǔ)SSD

大語(yǔ)言模型在數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)治理上的落地實(shí)踐

大語(yǔ)言模型是一種基于Transformer模型的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。它通過(guò)大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言模型，然后可以在各種任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，以實(shí)現(xiàn)更具體的應(yīng)用。

2023-09-28 08:19:57

語(yǔ)言模型數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)

G行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)字化運(yùn)維探索實(shí)踐

?IT業(yè)對(duì)金融系統(tǒng)生命周期和投入一般表述為“三分建設(shè)、七分運(yùn)維”，由此可見(jiàn)運(yùn)維在整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)、管理中充當(dāng)重要的一環(huán)。

2023-09-26 07:18:43

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)字化 ?IT

ElasticSearch+Kibana on K8s 講解與實(shí)戰(zhàn)操作（版本7.17.3）

Elasticsearch 7 引入了集群維護(hù)模式（cluster maintenance mode），允許您更方便地執(zhí)行維護(hù)操作而不影響數(shù)據(jù)平衡。您可以將集群設(shè)置為維護(hù)模式，然后執(zhí)行維護(hù)操作，最后再將集群恢復(fù)到正常狀態(tài)。

2023-09-11 00:09:18

Kibana K8s 數(shù)據(jù)

技術(shù)的未來(lái)：亞太地區(qū)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)即服務(wù)及其對(duì)電信的影響

DWaaS是一種基于云的數(shù)據(jù)管理形式，允許用戶從任何位置訪問(wèn)和分析數(shù)據(jù)。這對(duì)于每天處理大量數(shù)據(jù)的電信企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其有利。以其技術(shù)實(shí)力而聞名的亞太地區(qū)一直處于這一發(fā)展的前沿，許多企業(yè)采用DWaaS來(lái)簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)并提高效率。

2023-09-07 15:54:26

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWaaS

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)分析架構(gòu)：驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)決策的核心資產(chǎn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)分析架構(gòu)的崛起，為企業(yè)提供了有效地管理和分析海量數(shù)據(jù)的解決方案，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的愿景。這個(gè)強(qiáng)大的架構(gòu)不僅能夠幫助企業(yè)更好地理解市場(chǎng)、客戶和業(yè)務(wù)，還能夠發(fā)掘潛在的機(jī)會(huì)，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。

2023-09-05 16:30:53

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)分析

字節(jié)基于 Hudi 的批流一體存儲(chǔ)實(shí)踐

通過(guò)采用Hudi作為底層存儲(chǔ)引擎，結(jié)合分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，實(shí)現(xiàn)批流一體業(yè)務(wù)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。該方案已在金融風(fēng)控、零售電商和物流運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)場(chǎng)景中得到成功應(yīng)用，解決了業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。未來(lái)，將進(jìn)一步優(yōu)化和完善批流一體存儲(chǔ)實(shí)踐方案。

2023-09-05 07:22:17

Hudi 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

星云零售信貸基于 Doris 的 OLAP 演進(jìn)之路

隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法滿足星云零售信貸的數(shù)據(jù)分析需求。因此，團(tuán)隊(duì)開(kāi)始探索基于Doris的OLAP解決方案，以實(shí)現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理和分析。本文將介紹星云零售信貸基于Doris的OLAP演進(jìn)之路，包括實(shí)踐中所面臨的問(wèn)題和解決方法。

2023-09-04 07:09:08

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)處理

如何構(gòu)建與優(yōu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)與模型設(shè)計(jì)？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)中存儲(chǔ)和管理大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的核心組件，用于支持業(yè)務(wù)分析和決策制定。構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)和模型設(shè)計(jì)是確保數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠高效、可擴(kuò)展地滿足業(yè)務(wù)需求的關(guān)鍵要素。

2023-08-31 17:10:56

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)架構(gòu)

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