数据仓库决策树报告
社区干货
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效和精准的决策**第一个视角是从业务视角出发,我们可以提炼为三个字为**管**,**产**,**运**1、管是管理,即让管理层进行科学决策【不再是屁股决定脑袋的决策】2、产是产品,即让产品流程优化,快速迭代【不再自嗨...
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,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... 同时还能生成相应的决策。 #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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、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,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。一个好的分层架构,有以下好处:1. **清晰数据结构**:每一个数据分层都有对应的作用域,在使用数据的时候能更...
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... 即多场景决策的数据分析平台。而在增长分析当中,分为了以下三个内容:1. **数据采集**:采集用户行为、经营分析以及平台的数据,全埋点与可视化圈选,广告及其他触点数据接入。1. **数据分析**: 1. 行为分...
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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... 数据流推送到风控的规则引擎。可以在规则引擎中通过编写 SQL语句,或者编写各种各样规则,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...
ByteHouse技术白皮书正式发布,云数仓核心技术能力首次全面解读
> 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。 在数字化浪潮下,伴随着公有云的广泛普... 帮助企业更好地构建交互式大数据分析平台和云原生数据仓库。中国地震台网中心、海王集团等已与火山引擎 ByteHouse 达成合作,率先通过海量数据实时分析的极速体验,辅助决策落地,加速业务洞察,实现自身数字化升级的进...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
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...
治理效率提升77%!揭秘基于DataLeap实时健康分的最佳实践
> 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# 背景某企业实时数仓团队通过数据收集、整合、计算和存储构建实时数据仓库,为企业提供快速、准确、可靠的实时数据分析和决策支持。目前该实时数仓团队已运行了上万的实时任务,依赖的组件繁多(例如:Flink、Yarn、Abase、Doris等)、开发人员众多 、开发习惯和经验程度参差不齐等各类主客观因素,导致任务稳定性、资源浪费等问题频出。因此...
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... 包括数据导入以及整合查询分析,最终以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱的可视化形态呈现给业务用户,为一个比较典型的场景。**增长分析**用户行为分析,即多场景决策的数据分析平台。而在增长分析当中,分为...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
## 一、实时数仓建设背景### 1. 实时需求日趋迫切目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切,需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实... {数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称...
干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓
> yteHouse 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... 数据流推送到风控的规则引擎。可以在规则引擎中通过编写 SQL语句,或者编写各种各样规则,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...
OLAP进阶之“性能提升”
准确的数据分析需求至关重要。 火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果... 在大数据和实时分析的时代,在很多业务场景,比如广告等,都对OLAP点查能力有强需求。高并发点查对于商业决策、市场分析、用户行为研究场景中的使用体验和查询精准度都起到重要作用。如果OLAP系统的高并发点查能力不...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
据IDC相关报告,疫情期间,终端消费者需求的多样性、易变性对企业传统IT架构以及经营运营模式发起了挑战,使得企业追求云效能、云价值最大化成为不可忽视的趋势,而云迁移、云治理正是企业实现云价值最大化的重要第一步... 并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发现总结主要通过Etcd+CordDNS来实现,其中又包含...
