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进击的数据中台,企业数字化转型的新引擎

经历过“追捧”和“质疑”等种种考验后,当前,数据中台已经走到验证其价值的关键路口。 数据中台是企业数字化转型新引擎 在人工智能、大数据等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下,2019年,数据中台在众多赛道中脱颖而出,成为行业焦点。

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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

随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体,并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。

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进击的数据中台,企业数字化转型的新引擎

数据中台赋能企业数字化转型,成为降本增效新引擎。

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阿里云 MaxCompute 2020-9 月刊

MaxCompute改版控制台,优化全托管云数据仓库服务的管理和使用体验;同时作业监控诊断工具Logview功能升级发布,扩展了作业的监控指标,提供作业回放功能以及新增Fuxi Sensor支持查看作业内存及CPU使用。

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连载7:阿里巴巴大数据实践:OneData模型实施介绍

如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案,如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等,则是模型实施过程中讨论的内容。

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基于 Flink 的典型 ETL 场景实现

作者:买蓉 · 美团点评高级技术专家整理:赵阳(Flink 社区志愿者)校对:苗浩冲(Flink 社区志愿者) 本文将从数仓诞生的背景、数仓架构、离线与实时数仓的对比着手,综述数仓发展演进,然后分享基于 Flink 实现典型 ETL 场景的几个方案。

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阿里云 MaxCompute 2020-8 月刊

MaxCompute商业化发布数据备份恢复和数据科学Mars两项重要功能,同时公测发布MaxCompute查询加速。秒级恢复误删除数据,分布式加速 Python 数据科学栈,自动识别短查询作业并加速处理,满足报表分析、即席查询场景的使用要求尽在8月刊。

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连载6:阿里巴巴大数据实践:大数据建设方法论OneData

避免重复建设和数据不一致性,保证数据的规范性,一直是大数据系统建设不断追求的方向。

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连载5:阿里巴巴大数据实践—阿里巴巴的数据模型实践综述

阿里巴巴的数据仓库模型建设经历了多个发展阶段。

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持续定义Saas模式云数据仓库+BI

简介:阿里云技术专家海清为大家带来持续定义Saas模式云数据仓库+BI的介绍。内容包括云数据仓库概述,BI使用场景与趋势,基于MaxCompute云数仓+BI的特性,以及实践案例。

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连载:阿里巴巴大数据实践—数据建模综述

数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。

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