一、背景 大数据、人工智能是当前也是未来几年IT部门的重点建设方向,新的技术可以为业务突破盈利瓶颈,带来新的增长点,同时我们也发现数据中台也频频在最近的企业财报予以体现,相关的技术岗位需求也是供不应求,与之形成对比的是,我们发现在招聘网站上很少有专职的数据测试岗位 ...
随着时代的快速发展,越来越多的朋友发现大多数系统都是建立在某些业务的需求上,并没有结合实际优先将企业架构做好,导致数据的一致性和可用性矛盾凸显出来。由于缺乏对数据整体设计的考虑也发现了更多的数据问题: 一 数据需求缺乏规范性,造成了数据对象拥有多种身份,存储的结构也较为混乱,影响数据共享作用 二 数据没有具体的依据范围,数据所依据的标准较多缺乏标准性,造成了很多企业统计口径无法得到匹配,以及沟通的 ...
2019-05-24 14:16 0 520 推荐指数:
一、背景 大数据、人工智能是当前也是未来几年IT部门的重点建设方向,新的技术可以为业务突破盈利瓶颈,带来新的增长点,同时我们也发现数据中台也频频在最近的企业财报予以体现,相关的技术岗位需求也是供不应求,与之形成对比的是,我们发现在招聘网站上很少有专职的数据测试岗位 ...
引言 中国银行保险监督管理委员会为指导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,发挥数据价值,提升经营管理能力,于2018年5月21日颁布了《银行业金融机构数据治理指引》,共7章55条。其中与数据标准、数据字典、数据共享、数据质量及数据指标等数据管控平台建设相关的有12条法规条文,数据标准体系 ...
关于企业的大数据体系构建,可以分为4个层级,每个层级之间可以是递进的关系,虽然业务主导不同,但构建思路相通。 下面这张图,是本文的精华概括,接下来将一一展开与大家探讨。 一、数据基础平台 基础的数据平台建设工作,包含基础数据平台的建设,数据的规范,数据仓库的建立、数据质量,统一业务口径 ...
金融机构数据治理指引》,共7章55条。其中与数据标准、数据字典、数据共享、数据质量及数据指标等数据管控平台 ...
作者:原上野 标题: 大数据数据仓库建设 链接:https://www.jianshu.com/p/83fa7b8c8e02 来源:简书 一,数据仓库的数据模型 1. 数据源 数据源,顾名思义就是数据的来源,互联网公司的数据来源 ...
什么是大数据 Volume —— 数据量大 Velocity —— 处理速度快 Variety —— 数据源多样 Veracity —— 真实性 如何学习大数据 Hadoop ...
一.数据处理架构 如图,数据流转主要有两条线,实时计算流程和离线计算流程 实时计算:事件(hive表)----(使用dw-event-to-collector.sh发送事件)---->收数工具collector-------->flume分发--------> ...
其实对一些基本的概念都没有弄清楚,这里从网上找一些来普及下 一、结构化数据与非结构化数据 结构化数据就是能变成二维的行数据,主要应用在关系型数据库中。 非结构化数据是不可以变的,例如视频,音频文件,没有办法变成二维的行数据。所以一般不能用简单的关系型数据库存储,所以就引入了别的存储方式 ...