医院数据分析
社区干货
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库,权限系统,数据由本系统产生,数据量不是很大,但是数据增删改较多; **2、** 另一种是统计分析类型,数据不由本系统产生,来自医院各生产系统,数据集规模极其庞大,并且数据查询较多。## 思考数据每天在源源不断...
语聚AI知识库支持连接集简云数据表,无需上传知识文档,帮您高效分析数据
您数据表中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接集简云数据表**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:通过分析数据表中的销售...
干货|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
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越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类...
干货 | 嵌入式数据分析最佳实践
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/15c03905430644a7916e89c20e0dd28e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926048&x-signature=%2BJmAXvSwRMVgltPlPB5d6XdeiRw%3D)> > > 嵌入式> 数据> 分析,即在企业现有业务系统中按需集成各类数据分析能力。随着越来越多企业重视BI的部署和应用,在内部实现嵌入式数据分析也展现出强烈需求。本文将具体介绍字...
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语聚AI知识库支持连接数据库,无需上传知识文档,数据分析更高效
您数据库中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接****MySQL/PGSQL**** 数据库**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:通过分...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
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。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark ...
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
> 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...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。01 - 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin 等,通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时...
语聚AI新增数据知识库功能,一键上传数据文档,高效分析数据
部分用户希望在使用知识库时可以加强对相关数据进行分析、总结的能力。针对该场景需求,本周,集简云已对知识库进行优化升级,新增了 **数据知识库功能** ,支持上传 **Excel、json、csv、txt** 等格式的数据文档,结合 **AI** 模型,对数据智能查询与总结,加强数据分析的能力。基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功... 并在解析层完成了大量的优化。在这里由于篇幅有限,我们后续再给大家做进一步分享。# 3. CatalogService:湖仓一体元数据架构实践作为湖仓一体分析服务,LAS 面临的下一个挑战是如何为 Spark 引擎屏蔽元数据的差...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
可加性对于数据分析来说至关重要,因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据,而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实,并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们加起来,而且是从各个角度和维度加起来... 医院收费单的明细子项;- 个人银行账户的每一次存款或者取款行为;- 个人银行账户每个月的余额快照;对于维度设计来说,在事实表粒度上达成一致非常重要,如果没有明确的粒度定义,则不能进入后面的环节。在定义...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,今天和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。 推荐系统实时指标 在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 