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银行数据仓库应该如何构建?
大数据架构的发展可用三个时代九种架构来做总结,其中前四代是传统数据仓库时代的架构,后面五代是大数据架构模式。
今天,大多数SOA设计技术都是以定义服务为中心的。它们使用面向服务的分解,以业务流程为基础、企业业务/功能模型,要求的长期架构性目标,以及现有企业功能的重用。本文采用的方法更偏向于以数据为中心……
本文介绍从数仓到数据中台的技术选型实践。
有哪些技能值得数据管理专家学习,以及如何建立发展路线图?
我们知道技术架构应由应用场景的特征来决定,就现状而言,工业大数据还处在产业的初级阶段,对工业大数据应用场景的认知还不太深入,但大数据在互联网的应用已具备成熟的技术体系和应用框架,因此,本文主要通过比较工业应用场景和互联网应用场景的差异性,期望能够修正互联网大数据的相关应用技术框架,以满足工业大数据落地对技术框架的要求。
从两个维度介绍实时数据平台:从现代数仓架构角度看待实时数据平台,从典型数据处理角度看待实时数据处理。
中台不仅仅是大公司的玩具,中小企业也有根据自身需求建设数据中台的诉求。
Boris Lublinsky指出了在SOA实现中企业数据整合的重要性,以及需要解决的数据存取问题。给出了三种旨在使SOA实现支持企业数据的设计模式,并且分析了它们的优缺点。
本文将分享网易严选的数据湖建设过程和思考。
中台打破了应用系统的壁垒,从企业全局梳理和规划业务程,重构了组织架构、业务架构与IT 架构。
数据治理能否下沉?可以下沉出什么东西?
从技术角度入手,介绍RTDP的技术选型和相关组件,探讨适用不同应用场景的相关模式
“数据中台”真的死了吗? 是死了,死而不僵。
本文介绍了宜信数据中台顶层设计,从中间件工具到平台及案例分析。
本文介绍宜信数据中台的主要研发逻辑和具体功能。
华泰证券在构建“大象交易平台”时,深入探索了事件驱动型架构的实践,尤其是在固定收益交易场景中,实现了多资产实时定价、风险控制和对冲等复杂业务的高效处理。
在上篇中,我们已经简单了解了宜人贷数据平台Genie的特点,并且掌握了数据平台发展历程的一些信息。
众所周知,大数据生态很复杂,对于个人来说,要全部学会可能要花费好几年时间。而对于企业来说,要最大程度发挥其价值,构建一个成熟稳定、功能多样的大数据平台,期间花费的时间以及人力成本着实难以估量,更何况还需要考虑持续维护的问题。这就是七牛的Pandora大数据平台灵感的来源,我们构建一个大数据平台,作为产品提供给用户,快速帮助用户挖掘数据价值。
在这里根据七牛云在日增千亿级的日志分析工作,和大家分享一下大数据技术架构选型的一些经验。