-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
从 "垃圾 "数据到数据完整性的转变
越来越多的数据有用吗?还是只是“垃圾”?答案在于组织如何管理他们的数据
-
编辑 删除
现代数据栈是如何走向实时化的?
现代企业的需求和要求正在以戏剧性的方式转变。因此，旧的“批处理”模式(每天一次大的更新，查询速度慢)正在让位于更细化、更高频率的实时更新(每秒多次更新，查询速度快)，从而带来更新鲜的数据和更快的洞察力。
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
数据库圈周览：GoldenDB中标安徽省联社项目；OceanBase推在线体验环境
Nebula Graph 与蓝象智联达成战略合作；OceanBase推出在线体验环境；中兴通讯GoldenDB独家中标安徽省联社项目
-
编辑 删除
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。”
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
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?
-
编辑 删除
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?”
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
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。
-
编辑 删除
如果通过流数据实现实时分析？
了解业务上周发生了什么，还是了解现在发生了什么，哪个更重要?好吧，两者都可以提供有用的见解，你可能会用它来改善你的客户体验，制造更好的产品，推出更好的服务，或在业务流程中提高效率。不过，没有什么比了解现在正在发生的事情更重要。
-
编辑 删除
规模化敏捷没准备好，就别想数字化转型成功了
“数字化转型”和“信息系统建设”都是信息技术(IT)在业务中的应用。IT应用于业务包含了三个方面：业务数字化形式、关键使能技术、组织变革
-
编辑 删除
什么是 T+1 数据？
我们对数据的分析会有一定的维度和时间窗口，除非必要我们不会按小时甚至分钟级别进行统计，而一般是按人类的作息和活动规律按日统计，除了按日还有周、月、季度和年等。
-
编辑 删除
数据库圈周盘点：2022年DBA面临众多挑战;腾讯云数据库落地国信证券
本周国内外数据库圈有案例落地，有新融资，也有对趋势和挑战的探讨。
-
编辑 删除
用户体验，能不能用数据说话，别说“我感觉…”
今天就和大家聊一聊用户体验的度量。首先会和大家讲讲用户体验度量指标，如何选取合适的指标，比如什么时候应该用 DAU，什么时候应该用使用时长，这些指标背后有没有一个框架(套路)可以参考。
