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本文主要讲述在构建海量数据仓库、数据中台、数据湖解决方案过程中如何进行企业级数据模型建模以及相关的一些经验分享。
在最开始的时候,元数据(Meta Data)是指描述数据的数据,通常由信息结构的描述组成,随着技术的发展元数据内涵有了非常大的扩展。元数据通常分为业务元数据、技术元数据和操作元数据等。业务元数据主要包括业务规则、定义、术语、术语表、运算法则和系统使用业务语言等,主要使用者是业务用户。
在过去几年中,我们自己开发的大数据SaaS应用大数据实验室采用混合云体系结构在全国各地进行了几十次部署。在实际使用过程中,遇上了非常多的问题。本文主要分享在实际软件开发和维护过程中遇上的各种问题和解决方案分享。
关于数据中台的构建我在之前的文章中有过多次分享,本篇文章主要聚焦基于阿里云大数据平台构建企业数据中台的经验反馈。
以下是青苔数据CEO 程永在出席云栖大会北京站阿里云MVP专场圆桌论坛(后疫情时代传统企业如何进行数字化转型)时做的主题发言: 数字化转型如何助力企业运营
青苔数据CEO 程永(永初)在云栖大会百城汇北京站阿里云MVP专场做了《数据驱动服务型社会建设》主题分享,以下是活动现场、主题分享内容等。
疫情期间,为了响应教育部“停课不停学、停课不停教、停课不停研”的号召,给多所高校进行了线上直播分享,其中一个主题就是关于数据中台的构建的意义,笔者整理出来分享如下。
疫情期间,为了响应教育部“停课不停学、停课不停教、停课不停研”的号召,给多所高校进行了线上直播分享,其中一个主题就是关于数据中台的一些基本概念和构建数据中台过程中需要用到哪些方法论。
全国移动互联创新大赛大数据专项赛暨滨州2019大数据和人工智能研讨交流大会主题分享
笔者在2019年12月13日由阿里云主办,天津云顶云科技有限公司承办的第三届天津云计算与数字化峰会产业互联网分论坛上的主题演讲。
海量数据本身并不能给企业带来太多的价值,通过数据的理解、分析、探索和挖掘,找出对企业有价值的关键数据,帮助企业进行更好的管理和预测,这样数据才能给企业带来足够的价值。
总结了一下过去5年在各个高校进行大数据人才培养的经验
以往IT建设主要专注于将各种业务场景电子化,也就是手工记帐转向电子记帐,俗称"自动化"的过程。过去20年IT建设围绕"自动化"以及业务优化做了大量工作,基本实现了各业务竖井的管理需求。如今,云计算、大数据和人工智能技术的发展促进了新一代的技术革命,IT时代开始快速过渡到DT时代(大数据时代)。
过往3年,一直在帮各地政府构建大数据中台, 以下是一些实施经验分享