物流行业数据中台实战——兼谈数据中台实施方法论
快递行业因为发展极为迅速,信息化建设往往都是在追着业务建设,在系统层面存在数据孤岛、稳定性不足、实时性不够，在业务层面存在口径矛盾、口径变更、缺少数据提炼，在组织层面存在数据交付慢、设计不足、缺少中长期规划。且看驻云如何帮客户实施中台,解决客户数据之忧。
数据中台赋能云成本管理(2): 借助SQL完成分账
云时代对账单分析的强烈需求
对于传统的IT运维，通常上线机器，首先需要预估需求，然后申请预算，再发起采购单，等待采购完成，到最终上线，整个流程已经横跨几个月，甚至到1年。
云时代的到来，云厂商巨大的资源池，保证任何客户任意时刻都有足够的资源使用。
数据中台的OneModel体系与经典维度建模理论有何关系？
作者：柯根 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com维度建模经典理论维度建模是数据仓库建设中的一种数据建模方法，将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文，Kimball最先提出这一概念。
如何让数据价值最大化？阿里全域大数据系统深度解读
阿里巴巴目前生态建设包括了核心的电商业务，淘宝、天猫、聚划算等，同时还有文娱板块的优酷、土豆、UC浏览器等，当然还有本地化服务比如口碑、饿了么等。基于业态背后还有蚂蚁、菜鸟、阿里妈妈、阿里云等等。
