数据仓库与商业智能课程设计
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。
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
本文作者:惊帆 来自于数据平台 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 JDB... 开源或商业 BI 工具都支持通过标准 JDBC 的方式连接 Hive,可以支持数据探索的动作,极大的丰富了大数据生态圈下的组件多样性,同时也降低了使用门槛,可以让熟悉 SQL 的人员低成本迁移。基于这些设计非常好的特效,加...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发展,通过分析人员对数据进行再整理、可视化呈现、洞察后来指导业务开展。而如果从中可以抽象出新的产品,那么通过产品设计来形成创新,创造出新的商业价值。## 1●... 经过特征工程后的数据是可以作为模型的输入进行建模了,为了保证在生产环境中的模型运行效率,需要确定数据的存取模型,还需要进行宽表、数据仓库的设计和构造,否则会导致资源的浪费。● 模型架构的确定。采用流失处...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
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 数据湖阶段数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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,用户无需直接接触底层组件,运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还... 近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。 另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
数据仓储、MOLAP、HOLAP、数据转换工具、数据安全等。 - 大数据分析与发现 - 如数据挖掘、数据统计、基于大数据的业务分析与预测、基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务... 异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统...
聚焦数仓升级,海王集团与火山引擎数智平台VeDI达成合作
2022年10月28日,海王集团与火山引擎数智平台VeDI达成合作,后者将全面输出包括湖仓一体分析服务LAS、云原生数据仓库ByteHouse、大数据研发治理套件DataLeap等在内的多重数据技术服务。左1为海王集团信息化负责人曲晓辉 ,右1为火山引擎高级销售总监于文弢 海王集团信息化负责人曲晓辉表示,未来双方将聚焦海王集团的数仓建设升级开展系列协作。 作为国内领先的医药制造、商业流通和零售连锁的医药类大型综合性集团企业,创办于1989年...
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... 分析的数据量大,并且测试案例是在回答真实的商业问题;- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等);- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求。TPC-DS...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
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****/**### 数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力就大打折扣了。要怎么去解这些问题呢?现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 ... 近几年火起来的 ClickHouse 和 Doris 也是 Native 化的一个表现。另外一个趋势是向量化。说到这里要提一句,Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而...
