营销数据仓库的特点
社区干货
强强联合,ByteHouse 携手亚马逊云科技,新一代云数仓服务重磅升级
通过有效的数据分析,能帮助企业更好地了解全球市场对产品的需求便于调整产品战略,以及更好地了解全球市场的消费者特点和偏好,从而进行有针对性的营销推广。 **然而,在面临数据分析业务出海时企业常遇到许多挑战。** 为帮助客户更好地解决这些问题,字节跳动 ByteHouse 与亚马逊云科技携手打造新一代云数仓服务,为中企出海业务保驾护航。 ByteHouse 是字节跳动旗下的一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,...
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... **技术趋势:数据仓库进入云原生时代**近年来,以Snowflake为代表的云原生数据仓库得到了客户的认同,市场上取得了巨大的成功。其核心功能和技术点是云原生的架构设计,利用IAAS的高可用和资源池化特性,通过存...
1024程序员节献礼,火山引擎ByteHouse带来三重产品福利
数据仓库发展历程也很悠久。云计算等技术出现以及海量数据应用场景等愈加广泛,对数据仓库也提出全新要求,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展路径。火山引擎ByteHouse是... 高性能等产品特性,帮助程序员们在日常工作中提升工作效率,另一方面加速企业数字化进程,实现业务快速发展。根据不同行业、企业需求,此次火山引擎ByteHouse分为三种类型:- 全版本专享折扣,使用年限越长折扣越大...
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... 同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截止2022年3月,ByteHouse在字节内部总节点数达到18000个,而单一集群的最大规模是2400个节点。### ByteHou...
特惠活动
营销数据仓库的特点-优选内容
营销数据仓库的特点-相关内容
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。## 维度建模关键概念### 度量和环境维度建模是支持对业务过程的分析,所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。> **那么,什么是度量呢?**实际上,我们通过和业务方、需求方交谈,或者阅读报表、图表等,可以很容易地识别度量。考虑如下业务需求:- 店铺上个月的销售额如何?- 店铺库存趋势如何?- 店铺的访问情况如何( pv,uv) ? - 店铺访问的熟客占比多少?**这里的销...
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... 同时又开发了非常多的特性。2020 年,ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对外服务。截止 2022 年 3 月,ByteHouse 在字节内部总节点数达到 18000 个,而单一集群的最大规模是 2400 个节点。...
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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
Store_Sales**: 销售记录表。* **[维度表] Customers**: 客户信息表。* **[维度表] Stores**: 商店信息表。* **[维度表] Date_Dim**: 时间信息表。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、应用数据层。
数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。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,并在多个外部企业客户中得到推广应用。## 产品特性**ByteHouse 以提供高性能、...
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... 结合指标的特性以及词根管理规范,将指标进行结构化处理。1. 基础指标词根,即所有指标必须包含以下基础词根:2. 业务修饰词,用于描述业务场景的词汇,例如...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
从数据研发与应用的角度,数据湖技术具有以下特点:首先,数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比较低廉,且容... 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。 -...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史... 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...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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。但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,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 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋...
