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...

结构化数据与非结构化数据:有什么区别?

常见的结构化数据类型包括姓名、地址、信用卡号、电话号码、客户星级评定、银行信息以及其他可以使用SQL轻松搜索的数据。结构化数据示例在现实世界中，结构化数据可用于以下用途：预订航班：航班和预订数据（例如日期、价格和目的地）整齐地存储在Excel电子表格格式中。当您预订航班时，这些信息会存储在数据库中。

数据仓库建设方案和经验总结

以此建设背景,建设新一代数据管理平台需要能够支持数据汇集、数据分析、数据应用、数据计算、数据管理、数据资源管理。02建设目标1、提高业务产品的研发效率解决不同的业务部门之间的项目、组件、数据很难复用,同时带来繁重的运维成本的环境对业务团队的同事来讲不友好(除了要熟悉业务以外还需要对底层框架有比较深入...

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

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、丰富和维护等一系列管理活动,以确保数据的质量和应用的一致性。

如何设计真正的实时数据湖?

传统数仓数据融合难:通常情况下,车联网数据是指由车上传感器产生的实时数据,如位置信息、车辆状态等,而传统的OLAP数据仓库主要用于存储和管理业务数据库的OLTP数据结果(www.e993.com)2024年12月19日。但在物联网,特别是车联网行业要求这两种不同类型的数据能够结合,以实现人找车、车找人、车在哪里运行、指定区域有哪些车、描述用车行为等场景...

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...

网易游戏如何基于 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构

数仓分层存储:将数据实时写入ApacheDoris中,所有热数据的查询均在ApacheDoris数据仓库中进行,根据TTL策略将热数据转冷至数据湖中;数据湖查询加速:将ODS层数据写入数据湖中,DWD、DWS、ADS层则存储在ApacheDoris中。上层数据应用在执行查询时,对于高QPS和低延迟要求的SQL直接走Doris内表...

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...

AI风暴来袭:2024年数据平台的演进、挑战与机遇

其主要缺陷包括如下几个方面：组装式数据架构复杂-整个平台包括多种引擎，不同引擎可能自包含存储和元数据系统，导致整个系统存在多套异构存储，多套元数据，带来大量的计算和存储冗余和管理成本。极高的数据管理成本和开发成本。存储层，数据湖和数据仓库尚未真正统一。受多种引擎/多套异构存储影响，真正的湖仓一体...