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数据仓库决策支撑

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文

即降低数据使用门槛,让数据服务无处不在3、清晰明了是数据GPS,即清晰的管理、追踪、定位数据把为什么想清楚了,接下来就是探讨数据仓库是什么,是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。随着数字化浪潮到来仅仅支撑管理决策暴露出了局限性,*...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

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、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库... 分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的,为未来抽象出共性的框架并能够赋能给其他业务线,同时为业务发展提供稳定、准确的数据支撑,并能够按照已有的模型为新业务发展提供方向,也就是数据驱动和赋能。### 3. 如...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点...

ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据

随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity...

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数据仓库决策支撑-优选内容

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应用场景
企业需要搭建数据分析平台,聚合APP和日志数据分析客户行为支持精准营销,辅助分析决策。但自建开源大数据平台时,往往面临管理维护人力投入大,资源成本高且不灵活等问题。 火山引擎EMR提供丰富的主流开源大数据组件,100%开源兼容,支持平滑迁移和长期演进。提供企业级组件优化和管控能力,帮助企业开发运维降本增效。一个架构支撑完整能力的数据湖仓方案,支持EB级别的数据仓库、湖内建仓、湖仓一体等。配合火山引擎大数据研发治理套件...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。## 数据湖阶段数仓的主要特点...

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揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### 1.1 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据进行分析,支撑上层的商业分析和决策。 ### 1.2 数据湖阶段...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

> 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 ClickHous... 制造业设备上云和云化改造能够实现制造业企业的数据互通和业务互联,支撑形成以数据驱动的智能化制造、实现供应链和上下游业务的网络化协同,以及实现对业务和设备的数字化管理等制造业发展新模式,引领制造业数字化转...

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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)

> 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 技术白皮书整体架构设计版块摘录。** [点...

ByteHouse:基于ClickHouse的实时数仓能力升级解读

ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。全篇将从两个版块讲解... 对于数据进行加工,定义风控规则,从而实现风控规则的快速迭代。同时,也可以结合驾驶舱BI大屏的应用,给管理层提供决策数据依据。在这个落地案例里面,Bytehouse也只是做到了初步的上线,但目前已经可以覆盖日均万笔的...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于 Hive 在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为 Hive 很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。# 企业级数仓构建需求数...

ELT in ByteHouse 实践与展望

以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform(ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse 内部进行数据转换,而无需依赖独立的 ETL 系统及资源。 ByteHouse 在字节的应用 **关于 ByteHouse**从 2017 年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅴ)

> 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【多租户管理、运维监控管理】版块摘...

火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考

作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse也在Serverless方向探索,基于cloud-nat... 企业的IT更多的是站在开发的视角去看待投入决策,使能业务,并能更近一步,让IT从传统的成本中心向赋能中心、盈利中心去演进,人才储备的重点是技术开发方向。而云厂商的商业逻辑是为用户提供标准的云计算技术服务,通...

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