商业智能bi数据仓库
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...
干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI
智能推荐等多个角度展示这些能力以及其背后的技术实现。  **BI是商业智能(Business Intelligence)**的缩写,是一种将企业中现有的数据进行有效的整合的平台,它可以帮助...
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... 面向应用逻辑的数据加工。该层主要存放数据产品个性化的统计指标数据,这一层的数据直接对接数据的消费者,是产品、运营等角色可以直接感知理解的一层,大多数这一层的表都可以直接在BI上通过图表的形式直接透出。#...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753289&x-signature=SfW49Ef2Y4TtOBI5EGe8uGSCCz0%3D) ByteHouse 整体架构图 云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性...
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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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753242&x-signature=UpFdsW6VEcXjtQ4qRIfpZc%2BIKDk%3D)**2)成本可控**大数据应用逐步从互联网企业和政府部门,并深入到工业企业。各行业都先后进行了业务数据的大集中、...
干货 | 嵌入式数据分析最佳实践
本文将具体介绍字节跳动内部嵌入式数据分析实践。> > > > **文 | 祖华、Lily**来自字节跳动数据平台BI数据应用团队商业智能 (BI) 已经广泛被应用到用户实际业务...
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... 字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析...
社区征文|大数据助力制造业数字化转型
最后因决策需要从0到1搭建了集团的决策大数据平台。在2022年前,我经历的还都是一些信息化开发和信息化实施的事情。直到2022年换了新的工作环境,有机会接触到了数字化。2022年数字化的改造,让我对大数据这个行业有新的认知和一些技术之外的心得体会。# 一、大数据的市场分析大数据其实分两个方向,一个是借助大数据来实现商业智能的BI决策分析,一方面是通过大数据和AI算法来进行大数据推送和建立用户画像。今天我们重点来讲大...
干货 | 这样做,能快速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,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的... 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...
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... 数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水 ClickHouse。2018 年到 2019 年,字节内部的 ClickHouse 业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括 BI 分析、A/B 测试、...
干货|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。## 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,...
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839654&x-signature=LPK9JqvlZ8SK%2Bio5JuUaB832QQ8%3D) Hive提供JDBC接口实现支持以编程形式进行交互,同时业内几乎所有SQL Client、开源或商业BI工具都支持通过标准JD...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
支持未来数据增长,动态扩展; **3、** 支持目前业务体系,标准化接口,助力科学计算,支持Python,ETL,R,BI...... 回到DB-Engines Ranking,Hive、HBase、Vertica、Impala、Greenplum、 ClickHouse. 其... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。**Java接入:** ![image.png]...
