智能数据仓库建设与应用探索

数据仓库的架构设计是构建智能数据仓库的核心环节之一,通常由三个主要层次组成:数据源层、数据存储层和数据访问层。数据源层负责从不同来源收集和整合各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。通过ETL(提取、转换、加载)过程,确保来自各个系统的数据能够被有效整合并格式化,提高后续分析的可用性。数据存储层则是...

结构化表格也成模态,浙大TableGPT2开源,最强表格AI问世

而浙江大学及其计算机创新技术研究院的一个数十人团队也将结构化数据(包括数据库、数仓、表格、json等)视为了一种独立模态。基于这一视角,依托Qwen,他们研发了TableGPT系列模型。现如今,这个模型已经更新到了第2代,性能表现较之前代已有大幅提升:在某些基准上,TableGPT2能够媲美甚至优于GPT-4o!或者按...

基于可信架构的实时多源数据融合平台在证券行业的深度研究与应用...

这些数据源的数据格式、数据结构和数据标准各不相同,既有关系型数据库(如Oracle、MySQL等)存储的结构化数据,也有非关系型数据库(如MongoDB、TDengine等)存储的半结构化或非结构化数据,如文本数据、图像数据(如K线图)等。异构数据的整合难度较大,传统的数据处理方法难以实现高效的数据融合和共享,容易导致数...

数据仓库建设方案和经验总结

我们在进行数据仓库调研时,必须优先考虑业务需求,因为数据仓库的本质就是为管理服务提供数据支持。同时,也需要关注数据标准的治理和相应的技术架构设计。从功能角度来看,数据仓库在数据取数之后,主要服务于三个方面:数据服务、数据分析和数据指标。数据服务包括提供AR分析、数据共享、数据模型构建以及统一数据采集等功能;...

结构化数据与非结构化数据:有什么区别?

结构化数据工具结构化数据通常通过SQL支持的关系数据库和数据仓库进行存储和使用。用于处理结构化数据的一些工具示例包括：联机分析处理MySQLPostgreSQLOracle数据库什么是半结构化数据？那么，两者之间是什么？半结构化数据是两种类型数据的混合。用iPhone拍摄的照片是非结构化的，但可能带有时间戳和地理标记位置。

京东数据架构解析:供应链效率提升与决策优化策略

数据组织:指明结果排序与分页方式(www.e993.com)2024年12月19日。以数据看板A为例,其请求包含部门等于“3C”维度下的数据,并涉及复合指标(用户成交贡献率、贡献率同比)与衍生指标(有效用户数、成交用户数)。统一DSL层将复合指标分解为基本单元,便于后续处理。语义拆分后,就需要智能寻址与编排,由策略层、编排层与加速层共同构成,旨在实现...

数据编织技术实现数据动态管理 企业加码数据构架升级

市场调研机构Statista认为,到2024年,全球数据生成和消费量将超过149泽字节,其中非结构化数据将占其中的80%左右。而DataFabric被视为这个问题的答案。它改进了数据仓库和数据湖的旧概念,引入了一种架构,可以在整个企业中实现统一的数据利用。在DataFabric技术出现以前,数据结构的设计都主要部署成静态基础设施,而...

数据产品经理必须掌握的知识其实只是在大佬眼中的常识

业务元数据:例如;用户范围、业务规则、逻辑规则等等;技术元数据:例如:在数据库中的表名、字段名、字段类型、字段长度等等;管理/操作元数据:例如:管理元数据的加工、存档、结构、存取、版本控制权等等的问题;企业中多个信息系统共享和使用的数据,主数据不仅仅是清洗过的标准数据,它还包括了数据的整合、丰富和维护...

镜舟科技孟庆欢:StarRocks 湖仓架构,AI数智化时代的数据驱动力

通常,数据录入到数据仓库架构中,需要经历很多清洗加工环节,能过滤掉杂乱无章、没有严格规划或者定义过的数据。当数据按照一定的格式进行组织后,更容易找到相应的数据及数据之间的关联。这也就意味着数据仓库的数据质量、数据价值相对有保障。同时,孟庆欢也指出了数据仓库在数据多样化、数据孤岛问题、成本等方面的不足...

面向全闪数据中心的“答案”

如上图左侧所示,当前数据中心存储结构通常由高性能NVMeDAS、全闪存阵列、容量型存储及归档存储构成。在行业和用户共同的推动下,过去十年我们见证了容量型存储领域分布式架构的崛起,根据IDC报告,分布式架构的市场份额在容量型存储持续增长。而星飞产品有更大的野心,希望能横跨NVMeDAS、全闪阵列和容量型存储的使...