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超市数据仓库数据分析

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

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,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...

ByConity 技术详解之 ELT

加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8ca3497b68f842f49087a948026a4131~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098872&x-signature=ejnKoFN2qKPVRxzS8%2FJUX1K3egI%3D)- ELT 专注于将最小处理的数据加载到数据仓库中,而把大部分的转换操作留给分析阶段。相比起前...

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展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > ...

浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文

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区域,为后一步的数据处理做准备。**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源...

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超市数据仓库数据分析-优选内容

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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。 本样例中,我们的数据仓库建设思路是: ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成冗余宽表) DWD(对ODS冗余表数据进行轻度过滤处理) DWM (基于DWD表与业务需求,轻度聚合最近三天的数据) APP (基于DWD或DWM,...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
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区域,为后一步的数据处理做准备。**数据仓库**:也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。**数据应用**:前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。数据仓库从各数据源...
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> 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。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来...

超市数据仓库数据分析-相关内容

DataLeap数据仓库流程最佳实践

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。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_98ec7b40ada6825a898fd7157d6c3044.png)本样例中,我们的数据仓库建设思路是:* ODS(从生产系统采集原始数据,并将原始数据集成...

ELT in ByteHouse 实践与展望

数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform(ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句,在ByteHouse 内部进行数据转换,而无需依赖独立的 ETL 系统及资源。 ByteHouse 在字节的应用 **关于 ByteHouse**从 2017 年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

数据规模持续增长,我们的数据分析目前也越来越复杂,数据规模也需考虑集中存储。 ## 猜想是否能够在数据库中,通过一系列高级分析算法,对数据进行分析与处理? ## 预期成熟的海量数据解决方案 *... 兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/54d03572d84c4a95a31bf3979818d997~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**Java接入:** ![image.png]...

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观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势

数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然Hive有非常明显的优点,可以找出完全替代Hive的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择Hive出发点并不是因为Hive很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 EMR 企业级数仓构建需求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...

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 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100% 开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,能帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。火山引擎 EMR 有以下 4 个特点:* **开源兼容&开放环境** :100% 兼容社区主流版本,满足应用开发需求;同时提供半托管的白盒...

SparkSQL 在企业级数仓建设的优势

数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为Hive很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 # 企业级数仓构建需求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,...

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求... 主要用于在数据仓库和数据湖上提供入口服务。它能满足企业内不同大数据场景的需求,如 ETL、BI 报表等。Kyuubi 提供了标准的 ODBC/JDBC 接口,使用户能够使用 SQL 语言查询各种数据源。它具备多租户、安全性和高可用...

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求... 主要用于在数据仓库和数据湖上提供入口服务。它能满足企业内不同大数据场景的需求,如 ETL、BI 报表等。Kyuubi 提供了标准的 ODBC/JDBC 接口,使用户能够使用 SQL 语言查询各种数据源。它具备多租户、安全性和高可用...

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