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大数据岗位总结和相关书籍推荐
现在的很多公司的大数据团队一般有三个小组：大数据平台组、数据仓库组以及数据分析组。
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数据标准和数据规范到底有什么区别？
如果给一个具体的比喻，那么规范相当于教科书，标准相当于考试试卷。一个用于教学，一个用于检验教学结果。
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企业级大数据中台架构实战
当一个程序员逆袭从为一名架构师的时候，那考虑最多的就是如何设计现阶段公司的数据中台架构。
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什么是低代码的窘境？
从本质上来说，不管是PaaS，还是低代码、无代码，其实都是一种应用软件的构建方式。
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理解这些变革悖论，才能更好推动数字化转型
在帮助企业进行数字化转型的过程中，需要把握一些大的原则，而且这些原则是以悖论的形式出现的。美国作家菲茨杰拉德(F. Scott Fitzgerald)曾说过:“检验一流智力的标准，就是在头脑中同时存在两种截然相反的想法时仍能保持行动能力。”
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创业的首个挑战：如何找到和留住第一批客户
想要赢得第一批客户，你并不需要多么“完美”的推销方式，越自然越人性化就越有可能成功。
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从数据中挖掘「商业洞察」的几种思路
商业洞察一直以来都是比较神秘的话题。如何从一堆数据中找到新的商业机会?如何找到满足客户的需求，在市场数据中找到新的机会点?
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Kubernetes 将改变数据库的管理方式
当技术决策人考虑在 Kubernetes 上部署数据库时，面临的第一个问题就是：“Kubernetes 有应对有状态服务的能力吗?”
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数据治理一体化实践之体系化建模
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数据“底座”的建设与实践。
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数据治理工作的8种推进套路
数据治理共分为8种方法，分别是：顶层设计法、技术推动法、应用牵引法、标准先行法、监管驱动法、质量管控法、利益驱动法、项目建设法。
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你真的了解ELT和ETL吗？
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。
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按图索骥，谈谈数据库技术选型
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。如何为众多场景选择一款合适的数据库产品，是很多企业面临的问题。
