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银行做数据仓库的意义

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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数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么|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,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... 可以降低数据计算口径不统一的风险,同时可以方便进行交叉探查。以维度作为建模驱动,基于每个维度的业务含义,通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑,完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。- DM/ADS:...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

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...

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://p6-v...

干货 | 这样,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 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...

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干货 | 这样,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 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...

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观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势

**惊帆** 来自 字节跳动数据平台EMR团队EMR 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... 数仓架构通常是一个企业数据分析的起点,在数仓之下会再有一层数据湖,用来异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个...

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...

SparkSQL 在企业级数仓建设的优势

用来异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必...

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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 环境说明已购买DataLeap产品 已创建湖仓一体LAS队列 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 步骤2:计算资源组设置本案例以湖仓一体Las为例,这里选择已创建的湖仓一体...

火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)

ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上了技术架构重构,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... 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...

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...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

用来异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找 100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必...

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

可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实时数据源如对象存储、Kafka 等地写入数据- SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL 查询- 计算组:创建和管理虚拟的计算资源,用于执行数据查询等操作- 查询历史:用于查看 SQL 的历史执行记录、状态和查询详...

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... 接下来简单介绍Bytehouse帮助金融行业客户去实时数仓落地的案例。第一个案例,Bytehouse帮助一家股份制银行做实时运营监控的业务场景,通过各种数字化的工具,来促进银行用户的增长,实现数字运营的闭环。实时运...

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