Greenplum:从大数据战略到实现 (52):建立基于大数据的高阶数字化战略 3.8

阅读数:64 2019 年 12 月 21 日 17:56

Greenplum:从大数据战略到实现(52):建立基于大数据的高阶数字化战略 3.8

(小结)

内容简介
这是一本系统剖析 Greenplum 开源大数据平台的书籍,也是大数据战略制定与落地的实战型指导书!
本书围绕数字原生和云计算、大数据、人工智能驱动的企业数字化转型的核心诉求,从商业和技术实战视角分享了业界领先企业大数据战略的深刻思考,并提供了大数据战略从制定到落地的全面指导。既有高阶数字化战略高度对大数据的解读,又有技术实战角度对使用 Greenplum 大数据和机器学习平台实现大数据战略的实践指南。
本书作者来自 Greenplum 核心研发团队,致力于以开源、开放的理念和先进的技术推进大数据产业生态,助力企业以更低的成本、更高的效率实现数字化转型,并基于 Greenplum 开源社区培养大数据产业更多人才。
本书分为四个部分。

  • 第一部分介绍大数据战略。其中,第 1 章将分享作者对于人工智能、大数据和云计算之间关系的理解以及对人和人工智能的思考。第 2 章将介绍进取型企业为什么需要大数据战略以及如何建立大数据战略。
  • 第二部分介绍大数据平台。其中,第 3 章将以数据平台演进历史和未来趋势为主题,描述三次整合的背景及影响,介绍选择大数据平台需要考虑的因素,以及为什么 Greenplum 是理想的大数据平台。第 4 章将介绍 Greenplum 数据库快速入门指南。第 5 章将介绍 Greenplum 架构的主要特点和核心引擎。第 6 章将介绍数据加载、数据联邦和数据虚拟化。第 7 章将介绍 Greenplum 的资源管理以及对混合负载的支持。
  • 第三部分介绍机器学习。其中,第 8 章介绍 Greenplum 的各种过程化编程语言(用户自定义函数),用户可以使用 Python、R、Java 等实现用户自定义函数,还可以通过容器化技术实现自定义函数的安全性和隔离性。第 9 章将介绍 Greenplum 内建的机器学习库 MADlib,数据科学家可以使用内建的 50 多种机器学习算法用 SQL 对数据进行高级分析,并介绍如何扩展 MADlib 以实现新算法。第 10 章和第 11 章将分别介绍 Greenplum 如何对文本数据和时空数据(GIS)进行存储、计算和分析。第 12 章将介绍 Greenplum 丰富的图计算能力。
  • 第四部分介绍运维管理和数据迁移。其中,第 13 章会介绍各种监控和管理工具及相关企业级产品。第 14 章介绍数据库备份和恢复。第 15 章和第 16 章将分别介绍如何从 Oracle 和 Teradta 迁移到 Greenplum。

本章以数据处理平台的演进历史和未来趋势为主题,着重介绍了三次整合的背景及影响:

  • 机器整合:第一次数据处理的大整合是硬件上的整合。在电子计算机出现之前,企业使用各种专用机器实现不同目的的数据处理,如使用加法机进行算术计算、使用制表机生成报表等。电子计算机出现后,电子数据处理(EDP)逐渐取代之前使用的各种专用机器,实现了硬件上的整合。
  • 数据整合:第二次数据处理的大整合是数据的整合。在数据库出现之前,各个应用程序存储和管理各自的数据,造成数据共享困难和数据独立性差等问题。数据库实现了数据的整合,各个应用程序通过数据库存储和访问数据,解决了数据共享和独立性的问题。
  • 处理整合:第三次数据处理的大整合是处理的整合,其结果是集成数据处理和分析平台。在数据平台出现之前,企业为不同的场景使用不同类型的数据库,造成了数据孤岛。数据平台将提供集成数据处理和分析能力,满足不同场景的需求,避免数据孤岛及其带来的各种问题。

现在,第三次整合快速发展。我们正处于这一整合的关键发展阶段,涌现出很多新产品。企业决策者应考虑各种影响因素以选择适合自己的平台。

Greenplum:从大数据战略到实现(52):建立基于大数据的高阶数字化战略 3.8

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