数据仓库在银行领域的应用案例
社区干货
基于Flink+Paimon的流式湖仓探索|社区征文
实时化需求日益成为银行业数据应用新常态,用以准确、实时地感知行内的生产经营变化,提升银行业务的时效性与灵活性,快速支持决策。- 从业务角度看:当前银行业的实时业务主要集中在营销、风控两大领域,涉及反欺诈识... 因此项目决定搭建实时数据仓库。实时数据仓库的分层架构在设计上必须考虑到时效性问题,分层设计尽量精简,避免数据在流转过程中造成不必要的延迟响应,并降低中间流程出错的可能性。,因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上的实例化。#### 2) 实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见...
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... 例如库存,可以把各个地方仓库的库存加起来,或者把一个仓库不同的商品加起来,但是很明显不能把一个仓库同一商品在不同时期的库存加起来。银行的账户余额也是半可加事实的例子,可以把不同分行的账户余额加起来或者...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发... 数仓领域的未来趋势解读* **技术选型篇:**数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖...
特惠活动
数据仓库在银行领域的应用案例-优选内容
数据仓库在银行领域的应用案例-相关内容
DataLeap数据仓库流程最佳实践
本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体服务完成上述步骤之后,创建好的DataLeap项... 基于上述表数据,我们的数据分析需求如下:1)“查看最近三天商店销售额情况(未促销)TOP3”2)“查看最近三天消费最多的用户与金额TOP3”3)“获取商店地域分布情况”经典数据仓库按照大类分为基础数据层、应用数据...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
现在业界已经有基于 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks、基于 Iceberg 的 Tabluar以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决... Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走...
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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的业务应用场景,以及使用ClickHouse打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于ByteHouse对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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.ByteHouse 简介ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 Cli... 在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过内部数百个应用场景和数万用户锤炼...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... 这些里程碑旨在增强 ByConity 的功能、性能和易用性。其中,**开发新的存储引擎** 、**支持更多的数据类型** 和**与其他数据管理工具的集成** 是我们重点关注领域。具体包含以下几个方向:* **性能提升** :使用索...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技... 企业需要维护多个高配的HiveServer2实例才能支持更好的并非,通常Hive的瓶颈都在HiveServer2而不是更底层的分布式计算。* 容错成本:Hive基于HiveServer2进行SQL的分析处理,多个HiveServer2之间相互独立不共享信息...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,主要跟大数据系统关系...
多领域应用落地,火山引擎ByteHouse加速云数仓升级
对数据的应用也提出了全新要求,特别是在数据实时分析、实时部署方面的诉求更加强烈,而云数据仓库为用户实现云原生、智能运维、弹性资源等业务需求带来了很好支撑,成为今天企业数字化基础设施中的关键“底座”。 ... 火山引擎ByteHouse在广告、气象、行为分析等领域已经积累丰富的落地经验。在此次活动中,火山引擎解决方案专家通过广告、气象、行为分析3个领域案例,详细拆解云原生数据仓库如何能在业务场景中丝滑落地。 首先...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
**惊帆** 来自 字节跳动数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有... 事务支持:Hive的事务设置在HiveServer2上,一旦HiveServer2实例开启事务后,整个通过该HiveServer2的请求都会开启事务,整个事务成本过高。- 部署:如果企业的计算引擎部署是基于K8S等容器架构,Hive on K8S将会...
