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数据仓库和数据挖掘有什么联系

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

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

### 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...

LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘

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... 平均每张表含有 18 列。其工作负载包含 99 个 SQL 查询,覆盖 SQL 99 和 2003 的核心部分以及 OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一...

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、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... 数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的...

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... 平均每张表含有 18 列。其工作负载包含 99 个 SQL 查询,覆盖 SQL 99 和 2003 的核心部分以及 OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一...

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数据仓库和数据挖掘有什么联系-优选内容

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统、数据库、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... 数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的...
干货|火山引擎技术工具分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写
不会算法可不可以做挖掘分析?”> > > > > 而专业算法团队在做数据挖掘时,数据分析及可视化也会呈现相对割裂的现象。流程化完成算法建模和数据分析工作,也是一个提效的好办法。> > > > > 同时,对于专业数仓团队来说,相同主题的数据内容面临“重复建设,使用和管理时相对分散”的问题——究竟有没有办法在一个任务里同时生产,同主题不同内容的数据集?生产的数据集可不可以作为输入重新参与数据建设?> > > > ...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
> 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**## I. 传统数仓的演进:云数仓近年来,随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数... 查询结果和成本分析执行完毕后,统计查询结果如下所示:> 注:查询结果因配置参数和资源配置的不同,耗时也有差异,欢迎联系 ByteHouse 进行查询优化。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteim...
内容集锦 | 数据技术这么干(第八弹)!
字节跳动数据平台也将多年的技术实践所得到的经验与能力通过火山引擎对外输出,服务外部企业客户。那么,字节跳动数据架构如何搭建、如何迭代优化、如何应用产业实践、踩过哪些坑?**合辑将为你揭秘面向海量数据、深入... **火山引擎大数据研发治理套件DataLeap** 一站式数据中台套件,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,帮助数据团队有效的降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、...

数据仓库和数据挖掘有什么联系-相关内容

数据技术年度总结 | 主赛道

****易于理解:**** 通过将复杂数据转化为图表和图形,数据可视化使人们能快速、简单地理解复杂的数据结构和趋势。这比只提供文本或数值数据报告更直观、更有效。**揭示趋势和关系:** 数据可视化可以帮助快速识别数... 数据采集:负责设计和开发数据采集模块,实现对各类数据源的实时采集和存储。数据处理:负责设计和开发数据处理模块,实现对数据的清洗、转换和挖掘等操作。数据分析:负责设计和开发数据分析模块,实现对数据的可视化...

观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f99ea66b850240f5ac6e2d3610fe3904~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926045&x-signature=vFdCFTYjFafzw7Auo8pR%2FWXO%2F74%3D)> > > 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...

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...

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字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践

数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的定义,而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fl...

火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文

远期目标是什么?这个目的也是在图1中最上面的部分决定的。这个目标的指导下,我们需要去盘点我们的哪些城市、城镇里面有哪些需要接入到这个公路系统上面去。这些城镇就好比我们公司中不同的业务系统。对于有些公司来... 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...

火山引擎工具技术分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写

文 / DataWind团队封声 > 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,并进入官方交流群 在使用BI工具的时候,经常遇到的问题是:“不会SQL怎么生产加工数据、不会算法可不可以做挖掘分析?” 而专业算法团队在做数据挖掘时,数据分析及可视化也会呈现相对割裂的现象。流程化完成算法建模和数据分析工作,也是一个提效的好办法。 同时,对于专业数仓团队来说,相同主题的数据内容面临“重复建设...

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 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 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHous...

观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fe19cec5685d4da98efb4679d76275f1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926051&x-signature=%2BT0xWKGr1o1wrl%2Fj69a0aC4TQJU%3D)> > > 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...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:**源数据**、**数据仓库**、**数据应用**。![数据仓库](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_2.png)数据仓库的数据来源于不同的源数据,并提供多样的数据应用,数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。**源数据**:此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储...

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