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数据治理工作的8种推进套路
彭友们好，我是老彭啊。最近项目爆发，我都快累死了！跪求各位彭友帮忙推荐数据治理人才，高中初级都要。，最近有想换工作，或者身边要换工作的彭友速度联系我~~~前些天，有客户问我，数据治理到底该怎么做？这个问题问的我是一时语塞。因为是在客户现场，我只能根据他的实际情况，针对性的提了一个方案。不过，这客户还
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分布式存储的七方面问题
动机为什么是7方面的问题？虽说7面只比6面多了一面，又比8面少了1面；然而并非刻意为之。存储领域内的很多知识，可以归结于7个方面：复制、存储引擎、事务、分析、多核、计算和编译。分布式存储什么是分布式存储呢？如果一个存储系统，不管是对象、块、文件、kv、log、olap、oltp，只要对所管理的数据做
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十几亿用户中心系统架构，落地实践！
一、背景会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙APP、同程微信小程序、艺龙微
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数据治理：《银行数据管理办法》（全文）
傅一平评语：这个管理办法写得接地气，读来既熟悉又有启示，符合很多企业的实际情况，对我特别有借鉴意义的有以下五点：1、数据管理组织的构成分为三个层次，自上而下划分为决策层、管理协调层以及执行层，每个层次职责清晰，这里管理协调层是关键，大多企业都
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数据管理的格局
做数据管理工作好多年了，其实刚从技术转成管理的时候，自己感觉还是蛮适应的，但随着人员的增加和业务范围的拓展，越来越感觉力不从心，有时会觉得做技术还是比较简单的，因为它面对的还是相对确定的东西。专业技能的成功也是最具可复制性的，它需要的只是你在一个领域坚持不懈地专注下去，只需要选择一个不算太不靠谱的方
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50%企业数据治理失败！这9大要素才是成功关键
知名咨询公司Gartner的调研显示，在实施数据治理的企业中，有34%的企业数据治理处于良性建设阶段，有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果，仅有16%的企业数据治理效果显著，处于行业领先水平。影响企业数据治理建设成效的因素很多，主要有9个要素，如图1所示。▲图1企业数据治理的9个要素01数据战
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Apache Doris 为分析而生开篇：架构
Doris开篇：ApacheDoris——为分析而生从诞生之日起，Doris的每一步都是为了解决切实的业务痛点，每一次转变都是在面对不同的业务挑战。一路上，Doris砥砺前行，凝结了众多前辈的心血。ApacheDoris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。仅需要
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NBF事件中心架构设计与实现
一业务背景电商平台供应链的业务场景非常复杂，技术中台需要支持非常复杂且不断变化的业务需求，构建了数量繁多且紧密耦合的业务链路，为技术架构的维护带来了压力。1问题描述上图是一个典型的业务架构，A域是上游域，B域和C域是下游域。A域在收到外部调用请求时，首先同步调用B域的服务接口完成同步业务逻辑，然后发
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数据治理：说起来容易，做起来难？
“数据治理”这个10多年前就已经出现的名称，在最近这几年时间一下子火了起来。不知何时，江湖中流传出了：“数字转型、治理先行”的说法。于是乎，我们看到：不仅是传统提供数据仓库、BI、主数据管理、元数据管理、数据集成等数据服务的软件供应商在说数据治理，“BATJ”等互联网公司，大型国企、央企也都在谈数据
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基于DDD思想的技术架构战略调整
作者介绍PROFILE郑吉敏2019年8月入职去哪儿网，机票目的地事业群技术总监、技术委员会委员、业务架构SIG负责人，负责酒店报价中心团队、业务架构组。2020年金项奖评选中主导的“对内DDD对外API驱动的酒店报价业务重塑”项目获得了CEO特别奖。2021年获得技术品牌最佳贡献奖，曾在QCon、
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数据治理，辨析清楚制度、机制、流程等概念的区别很重要 by 大鱼先生
我们刚接触数据的时候，从事的大多是具体的数据管理活动，无论是数据的采集、开发和开放，或是元数据管理、数据质量管理或是数据安全管理等等，但当你想更进一步的时候，比如希望源端能提供你更多的数据，能有更多的人使用你的数据，这个时候靠纯粹的技术，或靠个人或团队的力量已经难以解决了，因为落后的生产关系已经限制
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数据湖治理实践：腾讯云数据湖元数据实践指南！
彭友们好，我是老彭啊。最近数据湖非常的火，但是一旦没弄好，就会变成“数据沼泽”。如何避免“数据湖”变成“数据沼泽”呢？最好的办法就是治理先行。今天请到了腾讯数据湖专家吴怡雯给彭友们分享数据湖的元数据治理实践，一起聊聊腾讯云上DLC数据湖计算产品中统一元
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深入解读腾讯云微搭低代码的技术架构
腾讯云微搭低代码是高效、高性能的企业级低代码平台。帮助开发者快速搭建支持多种业务场景的小程序、H5、PCWEB应用，通过简单的拖拉拽操作，而不用编写复杂的代码，实现少写代码或者不写代码，就能快速高效完成业务目标。本文将带大家深入聊聊微搭的技术架构，来了解下微搭是如何安全、稳定、可靠地支撑商业级应用从
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微服务架构统一异常监控Sentry
1sentry[1]sentry是一个跨平台的错误监控和搜集的异常上报监控系统。sentry主要用于实时监控的应用服务，收集相关应用服务在运行状态时出现的异常或者错误日志信息，并且sentry会通过自身集成的通知渠道将错误信息推送给维护人员。sentry收集到的异常或者错误日志，会在告警规则的匹配下
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一文搞懂阿里的数据质量怎么做，很接地气！
作者：何永灿来源：网络编辑：数据一哥全文共9017个字，建议阅读20分钟1、消费场景知晓数据资产等级决定了数据质量的保障等级，阿里给出了数据资产等级确定方法，即根据数据产品和应用的影响程度，给数据产品和应用划分资产等级，并打标处理；然后根据数据链路血缘，将资产等级上推至各数据生产加工的各个环节，确定
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网速慢？可能是这些原因
上网方式及理论网速如图1-1，宽带网络是一个极其复杂的端到端系统，包括LAN侧和WAN侧。LAN侧指用户到AR这一段，包括FITAP、S、用户终端等设备。WAN侧指AR到Internet之间，包括光猫、接入网、核心网设备，不过这些都是运营商
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关于数仓建设及数据治理的超全概括
比别人更快接收好文章本文分为两大节介绍，第一节是数仓建设，第二节是数据治理，内容较长，还请耐心阅读！在谈数仓之前，先来看下面几个问题：数仓为什么要分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源
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数据治理一体化实践之体系化建模
数字经济的快速发展，给企业的经营带来了新的机遇和挑战，如何有效开展数据治理，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，保护数据安全，已成为业界的热门话题。本文基于美团配送数据治理的历程，分享了数据定义、模型设计、数据生产三环节统一的配送
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Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？
1、引言本系列文章介绍如何修复Elasticsearch集群的常见错误和问题。这是系列文章的第四篇，主要探讨：ElasticsearchJVM堆内存使用率飙升，怎么办？第一篇：Elasticsearch磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？第二篇：ElasitcsearchCPU使用率突然飙升，怎么办？
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RocketMQ在存储架构上的极致追求
内容导读：MQ作为一款中间件，就需要承载全公司所有业务系统使用需求，并高效稳定运行。因此，MQ对本身运行效率有着非常苛刻的诉求。为了实现高效率，其实需要很多方面一起配合来完成。比如存储方式、内存使用、负载均衡等等。本文就RocketMQ为了实现高效的读写速率在存储架构上所做的努力，进行下阐述。Par
