数据仓库挖掘概念与技术答案
社区干货
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳集团在商业智能的定义中指出,商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** **近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。** 白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 以下为 ByteHouse 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环...
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数据仓库挖掘概念与技术答案-优选内容
数据仓库挖掘概念与技术答案-相关内容
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10
「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新活动、技术干货文章等多个有趣、... **自定义值班:** 可灵活配置几天一轮转、几点切值班、灵活设置值班计划时间、根据时间和周期对值班人员进行排序轮值 - **监控报警:** 报警信息可以通过邮件、飞书、短信、电话和 Webhook 等方式发送...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的... **数据架构**:数据质量有保障。- **技术架构**:易扩展、易用。### 1. 数仓架构按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**数据仓库**、**数据应用**。相似性发现问题的规则。DataLeap治理规则主要通过以下流程建设起来。* 首先,通过底层与平台基础组件打通,完成数据收集,形成数据仓库的基础层;* 其次,基于基础层对数据资产进行画像描述,进一步形成特征域,做特征挖掘和关联分析;再将应用数据放到数据服务中,对外提供灵活...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
前言 本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。 关于实验 预计部署时间:50分钟 级别:初级 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS 受众: 通用 环境说明已购买DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408) 实验说明 步骤1:创建项目 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...
干货|火山引擎技术工具分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写
经常遇到的问题是:“不会SQL怎么生产加工数据、不会算法可不可以做挖掘分析?”> > > > > 而专业算法团队在做数据挖掘时,数据分析及可视化也会呈现相对割裂的现象。流程化完成算法建模和数据分析工作,也是一个... 数据的生产加工是获取及分析数据的第一步。对于非技术使用者来说,SQL语法存在一定使用门槛,同时本地文件无法定时更新,导致看板每次都需要手动重做。获取数据所需的技术人力往往需要排期,数据的获取时效及满足...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需求。TPC-DS 的这个特点与大数据的分析挖掘应用非常类似。Hadoop 等大数据分析技术也是对海量数据进...
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
加以理解和描述。把还原论映射到数据仓库,ODS层操作型数据(Operational Data Store)与DWD明细层数据(Data Warehouse Detail),是还原论的的载体通过数据还原物理世界的过程中,包含**数据还原与数据重组**数据还原要做到知其然,也要知其所以然,所以我们要从数据产生的源头开始参与,一个好的架构师,一定是在源头思考与设计数据侧从**产品功能、用户路径、技术实现、数据流向**渗透式参与产品全链路研发,对产品设计和技术实现...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅵ)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎的发展历程,首次详细展现 ByteHouse 的整体架构设计及自研核心技术,为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 **以下为 ByteHouse 技术白皮书【核心技术解析——元数据】版块摘录...
火山引擎边缘云:数智化项目管理助力下的业务增长引擎
比拼的是顶尖项目管理人才和企业数智化的项管能力。” 在企业中,项目管理最主要的使命是助力企业实现战略目标。通过项目管理技术,企业可以有效地规划、组织和控制项目,以确保项目按时、按质、按预算完成,并满足相关... 需要完成项目管理过程中的数据采集、治理和数仓建设; 上层:基于数据仓库的上层数据应用。 包括指标体系的建设、场景分析、最佳实践沉淀。 数字化总体架构图 1 个关键占位:指标的定义和建设。 所有数字化建设的效...
