在一个企业内,一只数据团队只会报表,取数、建模和分析是远远不够的,对上,你的贡献会被业务和前台屏蔽,对下,云原生等等技术已经让平台运维变得更为容易。虽然现在数据如火如荼,给了数据团队名义上的机会,考虑到数据的本质特征是业务化,但如果你连接触前端的机会都没有,怎么可能能建设好一个业务化的数据呢?很多数据团队在企业内存在感不强,或者是老黄牛的命,是有其深层次原因的,并不会因为数据的出现
前言随着互联网的发展,系统增加,自动化时代的日新月异,相应的系统体系不断增加、扩展,数据体量越来越大,同时,所带来的问题也就更多,更复杂,不论是运维的成本,还是新业务的开拓。那么紧随时代的发展,阿里提出了数据共享的概念,在系统应用研发过程,前台,后台之间加了一层数据侧的处理过程,一个中间的支撑平台——数据。成功的都是相似的,失败的各有各的失败,由此,再DT时代交替的过程,一款符合企
转载 2023-09-27 14:13:59
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何谓“”“”的概念大家应该都有一定的了解,这几年随着互联网业务的不断发展。逐渐对于的细分又多了很多,如“技术”,“数据”,“业务”等等。不论怎么细分和演变,“”的思路基本都是围绕“城市水电煤”的基本概念,抽象共用能力, 和SOA的架构以及微服务组件化设计理念基本一致–服务重用,避免重复造轮子,提升研发、业务效率。“”边界那有了“”后,以前的前台、后台怎么剥离分工
数据定义数据概念由阿里提出,即实现数据分层和水平解耦,沉淀公共数据能力,提供数据模型、数据服务与数据开发功能。数据到底是什么?是一种产品?还是一种解决方案型产品?数据其实更像一种企业架构方法论,是以"共享"(Sharing)为目标的"业务流程再造"(Business Process Re-engineering)和"企业组织重构"(Organizational Restructur
数据开发数据开发涉及到的产品能力主要包括三部分:离线开发、实时开发和算法开发。离线开发:主要包括离线数据的加工、发布、运维管理,以及数据分析、数据探索、在线查询和即席分析相关的工作。实时开发:主要涉及到数据的实时接入和实时处理,简化流数据的加工处理过程。算法开发:提供简单易用的可视化拖拽和Notebook方式来实现数据价值的深度挖掘。数据计算的四种类型(1)批计算用于批量数据高延迟处理场景,如离线
转载 2023-11-08 23:05:37
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什么是数据数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。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,各自满足业务部门的需求。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。如果以通俗化的生活案例来解说的话,数据的工作原理如同五星级饭店为满足
数据数据治理的关键,在数据治理上发挥着建设、管理和监督的作用。但即使在今天,对数据仍然没有形成一个统一的理解。笔者结合自己的研究和近些年数据治理的经验,参考其他同行的研究成果,浅谈对数据的理解和。首先,笔者认为数据不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具,而应该是一套架构、一套数据流转模式。数据首先应具备数据采集、清洗、存储和管理的功能,然后根据实际的业务应用场景,打造各类数
文章目录1. 概述1.1. 概念1.2. 背景1.3 分类1.3.1 业务1.3.2 技术1.3.3 研发1.3.4 数据 1. 概述1.1. 概念随着互联网公司的崛起,“”这个词也进入了人们的视线。BAT 等公司纷纷推出了自己的系统。那么,什么是系统?任何一个软件系统都是通过帮助客户解决问题来实现价值的。针对不同的需求会建立不同的软件项目。这
转载 2023-08-21 11:04:16
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前言:近几年来数据概念大火,市面上掀起了一波建业务数据热潮,那么数据到底是什么?它的出现能解决什么问题呢?首先数据的概念最早由阿里提出,自从阿里提出了“大中,小前台”概念之后,数据这个概念火了起来,不少企业,无论是互联网企业还是传统企业纷纷搭建起了自家的数据,究竟数据有什么魅力,能让企业如此重视?本文主要从数据是什么、怎么做数据和为什么要做数据三个方
目录前缀数仓建模体系数据产生背景数据主要解决的问题数据如何解决什么样的企业适合构建数据?技术架构元数据中心元数据技术元数据中心架构设计指标管理模型设计数据质量如何衡量数据质量成本控制成本陷阱如何解决数据服务解决方案IAAS前缀常用数据收集和迁移: flume,canal,sqoop,datax,waterdrop等 常用任务调度: azkaban,oozie,dophinsched
转载 2023-07-30 00:27:09
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在现代企业数据作为提升数据管理与利用效率的核心架构,逐渐成为各大IT团队关注的重点。本篇博文将深入探讨在Java环境下搭建数据的各个环节,涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等方面,力求以清晰的结构和专业的分析为大家提供实用的指导。 ### 环境准备 要搭建一个Java数据,首先需要确保所使用的技术栈兼容。以下表格展示了不同版本之间的兼容性矩阵:
原创 6月前
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从搜索指数来看,数据有放缓的趋势,而低代码稳步上升。  数据台大家都听了不少,低代码是什么?  简单来说,低代码开发平台(LCDP)是一种可以通过图形化拖拽和参数配置等更高效的方式,以更少的手写代码方式完成开发工作的软件。 L代表的Low(我一直觉得应该用Less)指的是少写代码。写得少错的少,可以让一般的程序员也能完成高质量的开发,减轻测试
我在网易主要负责大数据平台团队,对内服务于网易各个业务线(包括网易云音乐、严选、有道、新闻,以及已经离开网易大家庭的考拉),主要是为业务提供大数据建设需要的产品和技术;对外呢,主要帮传统企业实现数字化转型,提高运营效率,我们的客户涉及零售、教育、农业、金融、物流等多个行业。前段时间,我带着团队,在网易完成了多个业务线的数据项目落地,有了一些量化的成果,也获得了业务方的高度认可。除此之外,我还
数据建设的最大挑战,是如何找到有价值的业务场景。    数据是一个能力平台,是将企业的数据能力封装到一个平台中,快速提供给业务前台使用的工作。那么企业需要什么样的数据能力,哪些业务需要这些能力,这些数据能力之间的关系是什么?这是一个体系化的工作,是需要进行整体规划和顶层设计的。    数据从出生那一天起就承
一、业务开发与基础开发的区别- 划分方式    一种将后台开发细分的方式:前台开发(业务)、开发(中间件、应用基础服务、PAAS服务、IAAS服务)、后台开发(运维开发)。一般前台开发对应于业务开发,开发对应基础开发,后台开发对应运维。- 规模    基础开发的目标是解决业务的公共痛点,所以一般数据量、并发量大
也来谈谈到底什么是?近来,“”这两个字变得很流行。以前,在软件开发乃至整个软件工程领域,谈的最多的是“前台”和“后台”。自从某大厂提出了“”这个概念,一下子在整个行业里就被泛滥起来,已经开始无处不“”。在2018年11月,智慧数研发团队内部分享时,讲到了对的三点个人理解:第1点:是组织机构(中介代理职能,中间大两头小:入和出的统一,处置、管控的集中);第2点:是运行机制
题图: from Zoommy在技术圈,每年总有那么一拨人,喜欢把 “某某岗位要不要写代码” 这样的话题拿出来讨论一番。比如,前年的话题是CTO要不要写代码,去年的话题是架构师要不要写代码,今年的话题是技术总监要不要写代码……按这逻辑,明年的话题是不是要讨论工程师要不要代码?说实话,我并不喜欢讨论这类话题,因为每家公司的客观环境与人文价值观都不相同,聊这些,除了引发争吵,不会从中得到更多
前言将近两年的时间,我一直在某企业做系统的研发,最近可能这段工作经历可能要结束。本文也算是这段经历的回顾与反思。系统架构在这里主要想说的是服务接入层,在我们目前的系统架构并没有服务接入层。但是在我日后的反思,觉得服务接入层的存在还是很有必要的。服务接入层的作用防腐层作用。因为业务要服务于企业内多条业务线,日常开发应对不同的业务需求,我们常常在底层服务的添加许多转换、判读逻辑,而引入
JNPF敏捷开发框架的第八个重量级运用是数字化管理的开发。数字化管理是这几年刚刚兴起的一个概念,是随着互联网技术和大数据发展而迅速诞生出来的企事业单位运营管理系统。它是一个用数据呈现事实并发现掌握未来趋势的一个管理软件系统,相对于目前市面上常用的一些信息管理系统,它更加科学,更加智能。更为关键的一个地方是,数字化管理是可以采用自定义开发模式,即管理怎么打造,布局什么样的功能特点可以
系统把业务层同性的算法能力,服务能力,业务能力高度集成,有效组织 ,动态规划。更好的帮助上层业务。 今天就让我们看看关于数据的问答吧。1 Q : 什么是数据? A : 数据是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服
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