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何为数据湖?用于大数据分析的大规模可扩展存储
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:175
从那时起,数据湖技术不断发展,现在正在与数据仓库争夺大数据存储和分析的市场份额。各种工具和产品支持数据湖中更快的SQL查询,而全球三个主要云计算提供商都提供了数据湖存储和分析。甚至还推出了将治理、安全性和分析与成本更低的存储结合起来的数据湖屋[详细]
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不良数据会造成更严重后果的几个原由
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:152
现在回想起来,这是有道理的。当时不仅存在基础设施方面的挑战,而且使用网络的人并不多,网站也没有那么有价值。随着云计算、电子商务和SaaS的兴起,这种情况发生了变化,确保可靠性成为企业的关键任务,站点可靠性工程(SRE)应运而生。 数据如今处于相似的[详细]
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数据分析常见的误区有哪几种
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:177
数据分析常见的误区有哪些? 1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员,更不应该为了分析而分析,而是应该[详细]
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如何管理高度可扩大系统中的元数据
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:113
元数据过去对数据中心架构的影响很[详细]
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做数据治理前 应该明白并避开的几大坑
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:75
Gartner 的一项调查显示,超过90%的数据治理项目都以失败告终。 这个数据可能会劝退一大波正准备做或者正在观望数据治理的企业:既然这笔投资90% 的概率失败,那为什么要继续。 1. 目标不明晰 数据治理是一个复杂的系统工程,一个明确合理的目标,能让数据治[详细]
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大数据平台核心架构图鉴 提议收藏
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:83
大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索,慢慢来剖析一下,大数据的核心技术都包括什么。 01数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种[详细]
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新时代开源数据调度在1000+企业的进化之途
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-27 热度:153
近年来,随着互联网的飞速发展,业务量在短时间内呈现爆发式增长,对应的数据量快速从数百 G 涨至数百 T。无论数据存储还是数据调度,当前数据量已经远超处理能力的上限。若信息处理技术仍渐进式发展,数据处理能力的提升将远落后于指数级增长的数据量。 可[详细]
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为何很多人宁可用 Excel 也不用 Python
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:172
有人说,Python即使不是最好的编程语言,也是最受欢迎的语言之一。因为它简洁易用,功能强大,对初学者也很友好。在众多培训机构的小广告中,学了Python就能批量处理Excel表格,Python是实现办公自动化的利器,从此告别996之类的口号随处可见。但实际工作中[详细]
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云数据仓库中的数据安全思虑
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:76
近年来,由于云计算与云存储具有一定的廉价性和可扩展性,云数据仓库(Cloud data warehouses,CDW)得到了广泛的应用并飞速发展。同时,CDW不但能够存储比本地数据库更多的数据,而且可以通过现代化数据管道,简化了ETL的各种流程,因此许多企业都开始用它[详细]
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终于有人把MPP大数据系统架构讲清楚了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:179
本文首先回顾并行硬件架构的发展,并进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。数据库一体机系统在银行等大型企业中采用广泛,一体机的优点是开箱即用、功能丰富、稳定、售后服务好,缺点是价格昂贵、扩展不灵活。基于普[详细]
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数据科学家应对的几大挑战及解决方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:76
每天,全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据,以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标,需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中,数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来探[详细]
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使用Java和Python进行数据统计和剖析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:82
Java 和 Python 是当今最流行的两种计算机语言。两者都非常成熟,并提供了工具和技术生态系统,帮助我们解决数据科学领域出现的挑战性问题。每种语言都各有优势,我们要知道什么时候应该使用哪种工具,或者什么时候它们应该协同工作相互补充。 Python 是一种[详细]
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云迁移之后 企业凭什么充分挖掘数据潜力
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:91
近年来,基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等业务模式正飞速发展,也推动着云投资屡创新高。根据GlobalData的报告,2024年亚太地区云计算市场规模预计将达到1918亿美元,2019至2024年期间的复合年增长率为7.7%。 然而,云迁移[详细]
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字节跳动数据平台技术揭晓
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:150
ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容[详细]
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大规模分布式计算学习引擎Ray在字节跳动NLP场景下的践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:187
RayRTC 是字节基础架构组与字节 AML 组共同合作,在内部 RTC(Realtime Text Classification)文本训练平台上基于 Ray 进行的下一代 Serverless ML 的探索。RTC 文本分类平台是一个一站式的 NLP 服务平台,包括了数据预处理,标注,模型训练,打分,评估,Au[详细]
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远程访问装有GPU的电脑很不方便 如今有一个值得试试的办法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:119
由于多种原因,很多人无法将在本地存储了大量文件的电脑和软件带回家,好在有办法做到从任何地方发起高质量的远程访问,而无需额外费用。下面介绍几种经过测试的方法,实现方便地远程管理办公电脑。 DOC怎么了? 普通员工只需使用远程桌面协议(RDP协议)连[详细]
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几款日常的开源无代码测试工具
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:131
编程语言一直是自动化测试、自动化测试人员、框架甚至工作职责中不可或缺的一部分。如果一个遗留项目已经使用了Java进行测试,该公司会为该项目寻找具备Java专业知识的人员。同样,如果新项目需要从零开始构建测试流程,那么首要考虑的事情就是团队擅长哪种[详细]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:126
最初使用的是数据仓库,然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话,那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么,为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈,阻碍整个企业[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:69
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据,其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因,最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服存[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:179
数据已经成为企业最宝贵的资产之一,而一些企业仍然否认它的重要性,但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现,36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而,许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集方[详细]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:63
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用,两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外,当一切都在容器中运行时,必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞察[详细]
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使用取代数据的五个隐性成本
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:161
如今,替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查,92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计,他们在 2022 年对替代数据[详细]
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2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:138
调研机构IDC公司分析师表示,数据分析市场正在蓬勃发展,目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样,全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测,到2030年,数据科学职位将增长30%以上。此外,根据Gartner公司的估计,几乎所有企[详细]
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数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:83
在当今世界,数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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8个顶级预测分析工具对比
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-14 热度:191
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案,这些答案是对的吗?有时是对的。但是,如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出,并为客户提供更具预见性的服务,那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这[详细]