数据仓库银行财务报表
社区干货
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...
DataLeap数据仓库流程最佳实践
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,输出具体报表信息)在“数据地图”中...
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... 把系统论映射到数据仓库,包含**决策数据与系统最优**DM/ADS:面向应用的数据服务层(Application Data Service)系统最优:**耗散结构式数仓**,即数据治理ADS建设思路**报表体系**【全链路指标体系】**自助服...
ByConity 技术详解之 ELT
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-Load ... **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。...
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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ByteHouse的技术业务场景及实践经验。第一版块将核心介绍ByteHouse于字节内部��
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务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。 2. 通过数据分
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-Load (ETL)�
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
## 开篇 想必大家都有一个疑问？何为**OLTP**，**OLAP**？它又能够给我们带来什么？  引入 | 图解那些OLAP分析引擎中的DBMS  > > > 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期演讲，主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点，以
ELT in ByteHouse 实践与展望
点击上方👆蓝字关注我们！  谈到数据仓库， 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将��
中原银行小微流水智能分析探索与实践｜社区征文
# 中原银行小微流水智能分析探索与实践 ## 1. 业务背景 由于缺乏足够品质的抵押物、财务状况不透明等因素，小微企业金融服务存在授信依据不足、尽调成本偏高、风险识别困难等难题。流水数据是一个非常有效的数据源，它反映了客户的经营状况、资产状况、以及上下游交易对手等信息。对于财
