随着企业对于数据重要性的认知越来越深刻，很多大型企业都已经有了数据管理部门，初衷是希望通过数据管理部来构建企业级的数据管理体系，组织，标准，系统，来解决数据一致性的问题，更好的利用数据，但是，近两年经过观察和与多个数据管理部负责人的沟通，我们发现不少数据管理部的工作步履蹒跚，收效不大。而在近期，招商银行，中国银行，广发银行这样的大型金融企业，都将数据资产部门单列，将数据资产的应用，价值的挖掘作为数
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2023-11-17 20:30:09
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数据产品经理作为这两年大数据行业的热门职业，经常有小伙伴会问我数据产品经理是做什么的，给大家简单讲下作为数据产品经理的一天是怎么度过得，算是一篇记录文吧，看完或许大家对这个职业的了解会更深入一些。01早上10点：处理数据需求到公司打开电脑处理下这周的需求，需求种类包括业务的数据需求或者平台类的数据需求，这也就反映了数据产品经理的工作方向其实也有细分，比如是面向业务还是面向平台，不同对象的数据需求内
大数据职位体系我们接触过很多家互联网企业，目前最为普遍也是职位需要比较大的莫过于大数据方向的岗位，以下是我通过各位技术前辈对于大数据方向各个职位的整理，方便我们猎头朋友更好地理解职位需求，同时对大数据方向感兴趣的同学也可以参考，以下是详细的文档，其中脑图我也整理整理了一份，供大家参考，另外关于技术方向是不断进化和演变的过程，希望大家共同补充和提出不同的见解。1.大数据涉及职位从技术趋势角度来大数据
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2023-07-24 16:37:57
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1.大数据部门作用 随着大数据产业迎来了发展的黄金期，越来越多的互联网公司转型为大数据公司。为促进大数据公司的健康发展，解决发展中遇到的问题，从大数据公司的概念及业务内容等入手，剖析大数据公司因有着不同于传统企业的复杂业务，在发展中不断遇到新问题而更需要构建内部控制。基于大数据公司的业务特点及出现的问题，认为内部控制环境、风险控制和内控监督、信息与沟通等要素是公司内部控制的重点，应构建适于大
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2023-09-24 07:20:57
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一、什么是数据中台数据中台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。通过数据中台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，结合业务中台的数据生产能力，最终构建数据生产一消费一再生的闭环。数据中台与大数据、数据仓库、数据湖、 商业智能BI有什么区别，请
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2023-09-07 19:10:20
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云e办（后端）——数据库储存过程对部门分部管理数据存储过程就是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。存储过程的介绍存储过程（Stored Procedure）是一种在数据库中存储复杂程序，以便外部程序调用的一种数据库对象。 存储过程是为了完成特定功能的SQL语句集，经编译
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2024-06-20 06:08:11
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本文转载。稍后会出读后感。阿里提出了“大中台，小前台”，其中台事业部包括搜索事业部、共享业务平台、数据技术及产品部，数据技术及产品部应是数据中台建设的核心部门。那么，数据中台到底是什么？具体包含哪些内容？跟大数据平台是什么关系？在架构层面是怎么体现的？数据中台跟产品又有什么关系？阿里数据技术及产品部的掌门提倒了数据中台的具体含义，这里引用他说的话：“很多人会把数据比作“石油”，马老师（马云）也说过
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2024-02-11 07:44:26
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作者：Thomas.C.Redman 编译：MTC数据质量管理简介在上一篇专栏文章的结尾处，我提出了这样的一个断言：“组织迟早会意识到数据是组织的一项重要资产，是与人力资源和资金一样宝贵的资产。届时，组织内部将会出现CDO（首席数据官）这一重要职位！”我曾允诺要和大家探讨一下CDO这一职位的角色与职责。就在我为这篇文章奋笔疾书时，我觉得CDO最重要的职责是充当数据质量委员会秘书这一角
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2023-09-14 16:18:38
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平台组
框架平台搭建
Hadoopflumekafkahbasespark集群性能监控集群性能调优数据仓库组
ETL工程师-数据清洗（实习生）Hive工程师-数据分析，数据仓库建模数据挖掘组
算法工程师推荐系统工程师用户画像工程师报表开发组
JavaEE工程师
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2023-07-17 10:41:14
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自己本身在社交游戏行业苦逼，那就从游戏行业数据来说吧，我暂时就叫它数据部门（名字只是一个代称，有人叫数据团队，有人叫数据分析部门；有人叫BI部门，哈哈…… 但最终就一个中心： 数据，数据，还是数据）。
看下表，最为简单的对各个部门的用处，要是从中你只是看到这个部门极小的数据价值，
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2023-07-16 20:36:15
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组织机构主数据管理用户了解业务，我们了解信息和信息技术。在一个企业中，单位和部门数据的主数据管理工作总是被认为成最简单的主数据管理。因为这些数据的数据量不大，又有标准的对口管理部门和数据源头。所需要做的仅仅是把数据共享出去就可以了。然而在很多企业中财务系统和HR系统进行业务数据通讯时总是遇到各种问题，甚至原本属于一个供应商的HR和财务系统都不得不分开部署。最后归集原因，很重要的一条就是用户没有将财
领域逻辑的组织可以分为三种主要的模式： 事务脚本领域模型表模块
事务脚本 保存领域逻辑最简单的方法是使用事务脚本，事务脚本的过程是：从表示层获得输入、进行校验和计算处理、将数据存储到数据库中、以及调用其他系统的操作等，然后该过程将更多的数据返回给表示层，中间可能要进行大量的计算来组织和整理返回值，基
BI部门包括Data warehouse部门，Data Mining部门，Insight部门，PD部门DW：数据仓库的架构，ETL，数据展现，临时数据的处理DM：挖掘数据规律，算法编写Insight：提供网站数据分析，消费者行为调查，市场调研，类似咨询师，通过数据分析，为业务不能提供支持 PD：指的是产品开发人员，这里的产品是指数据产品，如日志统计分析系统、数据portal、营销平台、推
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2023-07-19 14:58:26
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数据分析部门的团队组建数据科学家：他们是“比工程师更好的统计学家，又是比统计学家更好的工程师”，又叫“思想家”。 数据工程师：他们一方面构建管道向数据科学家提供数据支撑，另一方面又将数据科学家提出的 想法付诸实践，又被称为“执行者”。 基础架构工程师：他们维护Hadoop集群，以及大数据基础架构。又被称为“水管工”。 ETL工程师、报告开发人员以及DBAs。ETL工程师负责将数据导入数据中心。他们
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2023-09-14 16:58:42
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大数据重要的不仅是规模，数据量只是大数据的四个V之一，控制它是更容易克服的障碍之一。大数据最具挑战性的问题与其他V相关：数据种类的多样性、数据变化的速度、来自不同系统的数据的有效性以及其他使处理大量不断变化的数据变得困难的品质。 大数据可能采用许多不同的形式，包括非结构化、半结构化和结构化数据的混合。它还源自多种来源，包括流数据系统、传感器、系统日志、GPS系统、文本、图片、音频和媒体文件、
1 大数据部门业务流程分析产品人员提需求（统计总用户数、日活跃用户数、回流用户数等） ====> 数据部门搭建数据平台、分析数据指标 ====> 数据可视化（报表展示、邮件发送、大屏展示等）2 大数据部门组织结构大数据部门组织结构，适用于大中型企业：2.1 平台组：Hadoop、Flume、Kafka、Hbase、Spark等框架平台搭建，集群性能监控，集群性能调优2.2 数据仓库组：
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2023-05-26 09:36:41
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目录1、数据仓库工程师/BI工程师/数据BP2、数据平台开发/大数据开发3、数据产品4、数据分析/数据挖掘/算法随着互联网技术的飞速发展，现在已经进入了大数据时代。每个人每时每刻都在生产着大量的数据，各行各业对于数据的重视程度也越来越高。数据岗位的市场需求也就日益增多。作为一个数据行业的从业者，谈一点自己对于现阶段各个数据岗位的理解。目前，市场主流公司的数据岗位主要分为以下几个不同的方向1、数据仓
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2023-08-08 14:20:42
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[小 迪 导读] : 通过低代码页面与konva 大屏的页面设计,围绕部门，实现应用场景快速搭建1.部门创建以及权限分配1.1 打开部门管理页面 1.2新增部门 1.3 权限分配，点击刚创建的部门，在菜单分配中选择总控台和设备管理(低代码平台会过滤掉非低代码页面路由)，分配权限中全选，随后点击更新权限 2.创建用户并查看低代码平台页面2
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2023-06-27 23:51:28
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我所在的部门是一个大型科技公司的软件开发部门，我们部门的架构是分为三个层级的，首先是部门经理层级，他们负责整个部门的管理和决策，接下来是中层级，也就是项目经理和技术经理，他们负责具体的项目管理和技术指导，最后是基层员工，他们负责实际的编码工作。我们部门的架构是比较灵活的，同时也注重团队合作和沟通。
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2023-09-18 21:47:08
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作者：文|数据海洋 问题：为什么传统的没有达到今天互联网数据应用的高度呢? 在之前的传统BI可能因为这些因素，所以没有达到今天的数据在高度，可能是互联网本身发展的因素，数据对于互联网企业价值。但其中有一个很大的因素，可能是传统的BI，更多是偏重数据仓库的架构，根据需求来帮报表。在数据部门没有一批主动去思考业务，思考业务与数据关系的人。这种人很可能都是在业务方，他们更多把业务问题转为要看的报表，然后
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2023-07-10 22:26:51
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