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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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基于Flink+Paimon的流式湖仓探索|社区征文

# 前言各位好,笔者是一名银行业的科技类员工,从2021年底开始接触实时技术,最开始实时数据加工模式是“端到端”的烟囱式开发,经过一年多的实时需求开发积累,发现存在诸多问题,比如:只支持增量计算、基础ETL操作重复... 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。![picture.image](https://p3-v...

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... 分别介绍新时代下数据仓库发展趋势。****业务需求:实时性、低成本、快速上云**在企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,比如交易记录,包括银行存取记录、用户订单记录等,...

干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

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 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),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... 因为后面所有的步骤都是基于此业务数据展开的。**2、声明粒度** - 先举个例子:对于用户来说,一个用户有一个身份证号,一个户籍地址,多个手机号,多张银行卡,那么与用户粒度相同的粒度属性有身份证粒度,户籍地址...

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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 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不同账户人...

银行数据仓库资料-相关内容

ELT in ByteHouse 实践与展望

谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-L... 数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 ETL 的区别* ETL 是用来描述将资料从来源...

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1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 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**![图片](https://portal.volccdn.com...

让欺诈风险无处遁形的计算机视觉| 社区征文

银行亟需研究并应用先进的机器学习算法,以数据价值为驱动建立智能化的风险预测模型,以此作为欺诈风险防范的强力手段。# 一、层出不穷的欺诈手段伴随信息技术的快速发展,黑产欺诈和电信诈骗等日益猖獗,且呈现高发、多发态势,急需提升银行对交易的风险识别和防控能力,实现跨渠道、全天候、实时的交易监控。按攻击方式不同,欺诈风险可分4类:身份冒用、团伙欺诈、资料包装、不良用途,如图1所示。![image.png](https://p1-juej...

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云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)|火山引擎

白皮书下载 下载《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书(企业版)》 白皮书简介 在选择OLAP引擎时,性能是一个重要的因素。高性能,意味着:更短响应时间、更快处理能力、更好用户体验...... ByteHouse 是火山引擎自主研发的云原生数据仓库产品,它全面继承了开源 ClickHouse 的高性能和强大的分析能力,并在架构上遵循新一代云原生理念进行全面重构,实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能。在可扩展性、稳定性、可运维...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

火山引擎ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍 ByteHouse 团队如何在 ClickHouse 的基础上,构建并优化 ELT 能力,具体包括四部分: **●** ByteHouse 在字节的应... 是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库的过程。Transform 通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。****●** ELT**专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作...

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... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...

ELT in ByteHouse 实践与展望

> 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】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... ETL是用来描述将资料从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。- ELT专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分...

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...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0 (Ⅳ)

> 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【数据导入导出】版块摘录。技术白皮书(Ⅰ)(Ⅱ...

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