数据湖 VS 数据仓库之争?阿里提出大数据架构新概念:湖仓一体

数据管理能力空前增强(数据中台建模理论、智能数仓),企业级安全能力大为繁荣(同时支持基于ACL和基于规则等多种授权模型,列级别细粒度授权,可信计算,存储加密,数据脱敏等),在联邦计算方面也普遍做了增强,一定程度上开始将非数仓自身存储的数据纳入管理,和数据湖的边界日益模糊。

案例分享-银行 | 江门农商银行引入阿里云原生数据仓库AnalyticDB...

同时,因为产品成熟度高,帮助我们解决了运维难题,全面降低运维成本。据了解,AnalyticDB是阿里云自研的云原生数据仓库,支撑多年双十一购物节海量数据分析,并在阿里集团多个业务场景中获得广泛使用,已经对外服务申万宏源证券、中国太平洋保险、郑州商品交易所、太平财险等客户,助力关键行业信息基础设施实现敏捷创新。END免责...

一文读懂数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的概念和区别

OLAP和数仓的关系是依赖互补的,一般以数据仓库作为基础,既从数据仓库中抽取出详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储中供数据分析工具读取。4.数据仓库的作用数据仓库将来自不同来源的结构化数据聚合起来,用于业务智能领域的比较和分析,数据仓库是包含多种数据的存储库,并且是高度建模的。如下图所示:...

阿里云发布首个一站式敏捷数据仓库解决方案 实现库仓一体数据分析...

阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案基于阿里集团多年实时数仓建设经验,结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库ADB,支持业务数据实时入仓+增删改查、基于拉链表的T+1周期性快照等功能,充分满足企业应用场景对生产数据进行实时分析的需求,如:促销大屏、监控报表、精准营销、交互式运营分析等。传统实时数仓构建方案通常难...

阿里云自研数据仓库 AnalyticDB 再捧 TPC 全球冠军

要想把数据价值做二次表达，要每天做ETL，跑批作业，存到数据仓库中，然后在数据仓库中建模、挖掘、数据集市、ODS，一层一层地构建起数据仓库报表。这时可能一些更细节、隐含的问题，比如非线性问题还是回答不了，那么就要把数据复制到SAS中做机器学习，再做统计的指标体系，去做进一步的挖掘。数据要在这里搬动三次，...

阿里李飞飞:在云计算时代,云原生数据库变得越来越重要

李飞飞:我们团队的主要目标是为阿里巴巴自身的业务运营和阿里云上企业客户构建尖端的、世界级的云原生数据库系统,例如我们的云原生关系型数据库PolarDB和云原生数据仓库AnalyticDB(ADB)(www.e993.com)2024年11月27日。在云计算时代,由于对弹性、高可用性、可扩展性的需求以及来自不同业务领域的应用程序对按需使用的需求增长,云原生数据库变得越来越重要。

前阿里人创业三年做成一家杭州独角兽;字节跳动并购了2家公司 | IT...

云原生实时数据仓库研发商飞轮科技完成超3亿元的天使轮和天使+轮融资,投资方为IDG资本、红杉资本等VC。飞轮数据成立于2021年底,核心创始团队均有一线大厂工作经历——创始人、CEO连林江曾负责百度智能云大数据、云存储、视频云以及企业应用平台等业务;联合创始人、CTO衣国垒曾担任百度Doris团队技术负责人、腾讯云架构平台...

长文解析:带你解读阿里的大数据建设方法论

数据仓库建模方法:ER模型。强调数据整合。特点为建模人员要求高,需全面了解业务和数据;实施周期长。如果业务处于不成熟或快速变化阶段,则不适合用ER模型。维度模型。从需求出发,重点关注如何快速响应需求,包括星型模型、雪花模型等。阿里目前在维度模型的基础上进行升级和扩展。

【数据中台】干货:OneData 阿里数据中台是如何练成的?

第一阶段:完全应用驱动的时代,阿里巴巴第一代的数据仓库系统构建在Oracle上,数据完全以满足报表需求为目的出发,将数据以与源结构相同的方式同步到Oracle后,我们叫ODS(OperationalDataStore)层,数据工程师基于ODS数据进行统计,基本没有模型方法体系,完全基于对Oralce数据库特性的利用进行数据存储和加工,部分采用了一些维度...

阿里数据仓库应用实践分享

搭建了数据仓库就可以把用户分析的数据用来做个性化推荐、定向营销、风控等等。数据仓库的市场价值在于需求场景驱动的集市层建设,各集市之间垂直构建。集市层深度挖掘数据价值,并需要能够快速试错。以阿里金融在后台大数据中的运行过程为例,我们会从关系数据库中把用户相关的所有数据全部导入到MaxCompute中,然后记录用户...