过去30年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础,以采集数据为主要目的。每当技术部门为业务部门解决问题时,需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体,各个系统数据孤立存在,在其基础上搭建的应用系统更是'烟囱林立',各自满足业务部门的不同需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力,也使得各个系统难以打通管理,无法形成更强大的数据能力。 不同于I
1. 数据采集传输 这个一般对应于公司的日志平台,任务是将数据采集后缓存在某个地方,供后续的计算流程进行消费使用。针对不同的数据来源有各自的采集方式,从 APP/服务器 日志,到业务表,还有各种 API 接口及数据文件等等。其中因为日志数据数据量多,数据结构多样,产生环境复杂等特点,属于「重点关照
转载 2021-05-20 10:07:00
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1. 数据采集传输 这个一般对应于公司的日志平台,任务是将数据采集后缓存在某个地方,供后续的计算流程进行消费使用。针对不同的数据来源有各自的采集方式,从 APP/服务器 日志,到业务表,还有各种 API 接口及数据文件等等。其中因为日志数据数据量多,数据结构多样,产生环境复杂等特点,属于「重点关照
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大数据管理数据处理过程图大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。随着业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。平台数据架构流程图标准大数据平台架构,标准大数据平台架构,大数据平台架构,数据仓库,数据集市,大
怎么又提到数据了,现在不是都在拆了吗?这是一个疑惑,我一直也疑惑,也没有认真想过,以前也是道中途说。没有想到面试的时候,面试官又问道这个问题了。我一开始的理解是:数据整合了数据仓库、数据平台等,直到网上查阅了一些资料才知道,原来和平台、数仓是平行的,并没有什么直接的关系,看图:三者的关键区别有以下几方面:数据是企业级的逻辑概念,体现企业
我们做大数据很早,2011年、2012年就开始了,到现在基本形成了一整套完整的数据体系。大数据基本为这三件事服务:1.决策依据和经营分析2.运营调度3.外部机构尽职调查和穿刺各个公司各条业务线对数据高度敏感,尤其是打仗(有仗打仗,没仗造仗)的时候基本上是实时调度,加之公司多,数据来源多,机房多,交易量大(每日1000+万),实时性要求高,所以需要一套行之有效的数据来支撑。首先,我们把大数据
的种类1.技术(基础服务技术指的是将大家都通用的技术能力聚合到一起,由同一个团队负责,防止重复造轮子,是最容易实现的化。核心价值是降成本。 各公司的基础服务,以账号体系为代表,都已经是化的了。淘宝、天猫、飞猪等业务之间,快车、专车、顺风车等业务之间,美团外卖、酒旅、团购之间,必然要做打通。2.数据顾名思义,表面上数据是各业务的数据能够打通。不过在实际运用,又分为
数据技术架构是指建立在企业级数据台基础上的一种技术架构,它能够支持数据的采集、存储、加工、分析和应用。数据技术架构的核心目标是实现数据的重复利用和价值最大化。在这篇文章,我们将详细介绍数据技术架构的基本概念和关键组件,并通过代码示例来说明其实际应用。 ## 什么是数据技术架构数据技术架构是一种企业级数据管理和应用的架构体系,它的目标是通过建立统一的数据,将分散的
原创 2023-07-15 07:00:54
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一、什么是数据数据是一种将企业沉睡的数据变成数据资产,持续使用数据、产生智能、为业务服务,从而实现数据价值变现的系统和机制。通过数据提供的方法和运行机制,形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习,并以共享服务的方式将数据提供给业务使用,从而与业务联动。再者,结合业务数据生产能力,最终构建数据生产一消费一再生的闭环。 为了更好地理数据,我们将其与大数据数据仓库、数
参考链接:大数据技术架构
原创 2021-07-05 14:46:43
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本文为联合撰文,作者团队负责携程集团支付账务系统、消费金融账务系统、清结算和对账等工作的的开发、设计和运维工作。一一、前言原先携程内部的各账务系统都是随着自身的业务发展而建立起来的,其中有些共同的东西,但也存在着不少差异。但其对底层业务的抽象是统一的,都可以抽象为:账户开立、记账、稽核。为了系统开发、运维的简便性,也为了更好的为前台业务提供支持,我们计划实施账务系统,从而做到账务系统的:1)敏
点击上方蓝色字体“肉眼品世界”,关注公众号深度价值体系传递数据技术架构:来源:方案经理 ...
转载 2021-06-13 00:28:44
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“不是所有可以计算的东西都有价值,也不是所有有价值的东西都能被计算。”—爱因斯坦话题背景最近,关键数据的概念引起了数据管理专业人士的关注。我自己也不例外,所以我决定深入研究这个主题并做一些研究。我的意思是,并非所有数据都需要主动管理、监控和控制。事实上,这样做会使数据治理成为人们实际开展日常活动的负担或障碍。这绝不是数据治理的重点。我相信数据治理的重点是识别最重要的数据,并根据数据对贵公司的价值按
我们先来看看这张图,这是某公司使用的大数据平台架构图,大部分公司应该都差不多:从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索,慢慢来剖析一下,大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简
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作者:陈新涛近来数据概念大火,大家对它的定义也五花八门,不一而足。但无论怎么定义,一个完善的数据技术架构必不可少。了解这些架构里每个部分的位置,功能和含义,不仅能让我们更好了解数据产品的范围和边界,知道技术能帮我们实现什么,能怎么实现得更好,另一方面,很多技术的设计理念对我们认知世界,了解复杂系统也会有所裨益。 因此这篇文章旨在梳理市面上常见的开源技术方案,背后原理及应用场景,帮助产品经理对大
数据数据学习笔记,内容整理于网络,更新数据是一站式解决平台,从数据集成、大数据计算、数据治理、数据工具、数据模型、数据应用、市场集成完整一套综合解决方案及产品系列。 简单来讲就是提取各个业务的数据,统一标准和口径,通过数据计算和加工为用户提供数据服务。 对于一家企业来说,想要构建一个数据,需包含:数据模型存储、数据资产管理、对外提供数据服务、数据更深层次的分析挖掘等各方面过程。
作者 | 耿立超打破了应用系统的壁垒,从企业全局梳理和规划业务程,重构了组织架构、业务架构与IT 架构。 在梳理了企业的IT 现状并回顾了SOA 的历史之后,我们需要对架构进行一番详细的介绍,阿里巴巴的Aliware 团队曾经给台下过这样的定义:将企业的核心能力随着业务不断发展以数字化形式沉淀到平台,形成以服务为中心,由业务数据构建起数据闭环运转的运营体系,供企业更高
数据的由来数据最早是阿里提出的,但真正火起来是2018 年,我们能感受到行业文章谈论数据的越来越多。大量 。数据包含数仓体系、数据服务集和BI 平台。1、是...
随着科技的发展和社会的进步,大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代,而大数据是一个十分火热的技术,现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言,很多人对于大数据不是十分清楚,下面我们就给大家讲一讲大数据架构知识。1.大数据架构的特点一般来说,大数据架构是比较复杂的,大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术
是一种体系/生态/方法论,有标准和机制,解决顶层领域下各业务子域的高效协同和资源复用问题。建设强调企业级,IT部门与业务部门协同建设,各部门、各业务域是能力的使用方,同时也是能力的重要提供方。目前网上比较主流的定义和分类有如下三种:业务: 指微服务业务平台,像常见交易、订单中心、营销中心。数据: 通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一
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