有赞的数据中台解决的是"有赞的数据资产的加工和复用",这里提到了数据中台的两个重要功能:数据加工和数据复用,分别由数据技术中台和数据资产中台解决.......

有赞的数据仓库就是在这样一个大数据环境下，同时需要满足内部分析数据和商家侧数据的各类需求。......

数据中台涉及的东西，都是做数据做到一定程度后自然产生的结果，只要你希望让数据产生更多、更直接的价值，你就要演化出相应的功能，形成自己的数据中台。......

数据中台解决方案包含：数据中台建设方法论、相关技术体系和工具、数据体系等几大部分构成，前文介绍了数据建设方法论中的数据仓库建设部分，本文将介绍具体构建数仓的相关技术。......

本文分别从数据产品的价值、愿景、设计思路、建设方法及案例等方面，结合作者这些来的工作经验和心得，全方位介绍数据产品，梳理了一份数据产品建设方案。......

火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候......

所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合......

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。......

企业如何做好数据运营与数据资产变现？企业的数据运营与数据资产变现，其实强调的是自己内生的力量，依赖自己的运营能力和自己的人才去完成这些事情。......

中台概念更多是一种方法论。它来告诉用户如何构建数据化服务体系，包括从数据集成、数据建模、数据开发、数据共享到数据质量、数据治理等。......

数据湖（DataLake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。一个数据湖可以存储结构化数据......

存储库反而变成了一个缓慢、僵化的数据沼泽。大数据需要特殊的专长来分析数据。使用原始数据得出的结论在数据质量和治理方面发出了危险信号。......

数据湖是一个以原始格式(通常是对象块或文件)存储数据的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储。......

让数据产生价值才叫成功。早期有不少的公司引入了Hadoop，将企业的各种结构化非结构化数据加载至Hadoop环境当中，想让自己的数据发挥更大的价值，但这并不容易。......

”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。......

数据可视化作为一种有效传递信息的手段，被越来越广泛地应用到很多领域。如果想要让数据发挥更大的价值，那么合理地运用数据可视化的方法和工具就显得特别重要。......

通过已有产品获取到了一部分用户数据，如何通过数据分析对用户画像，标签化，对用户行为进行分析，从而区分不同级别用户进行相对应的精准营销？......

数据管理工作，搭建了架构和模型之后，我们要像相信汽车和飞机的仪表板一样，相信我们的数据，持续不断的维护、更新、整理、改善以及更正，当呆废库存数据异常的时候，正确认知现状、分析原因、......

数据湖是目前比较热的一个概念，许多企业都在构建或者计划构建自己的数据湖。但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数......

维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。......

搞清楚数据安全要解决哪些问题、大数据时代下解决这些问题所面临的主要挑战，就可以梳理数据安全治理的核心思路了。简单说，数据安全治理可以遵循“以数据为中心、以组织为单位、以能力成熟度为......

数据治理可以确保企业的数据资产得到正确有效的管理，数据治理从组织架构、原则、过程和规则等方面确保数据管理的各项职能得到正确的履行。......

企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的，所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟，跨阶段整合难的现象，当企业以数据为中心的战略考量时，就需要通过数据治理方法......

如何能让你的分析报告真正为企业带来价值？如何拉近一套数据与实际生活生产之间距离，做到报告从数据中来、分析到业务中去？......

数据的重要性不言而喻，已经被越来越多的公司接受、熟知和应用。那么关乎数据，到底在哪些方面可以促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？还有，数据对管理有哪些方面的贡......

数据模型设计按照先进性、可靠性、一致性、通用性进行设计。研究国际上、行业内成熟的企业数据标准体系......

制定选择最合适的历史数据清洗工具的方法。专业的历史数据清洗工具有，物资数据专业清洗工具、客商、人员数据专业清洗工具、组织机构专业清洗工具；......

在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。......

数据资产日益成为企业的核心竞争力。但如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳”。......

数据中台：正确的人+正确的工具+正确的事=降本增效数据中台对于许多传统企业而言，依旧是很陌生的概念。......

本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。......

任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。......

本文主要从数据产品角度介绍，如何基于阿里OneData进行网约车指标体系建设。通过对业务分析、数据域划分及总线矩阵构建，来建立一套指标设计规范。......

数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。......

随着技术发展的日新月异，网络攻击的频率和复杂度也正在增加。企业越来越依赖数字工具和应用程序来完成业务任务。因此导致企业的IT预算不断增加。而在过去四年中，大多数首席信息官都表示，他们......

在日常的工作中，我们经常会遇到“产品XX数据指标出现异常波动，或上升或下跌”的问题，XX指标包括但不限于日活、次日留存率、注册转化率、GMV、客单价等等。我们该如何着手处理分析呢？......

某数据中心的基础运维工作主要包含包括四个部分：基础环境、网络、服务器存储和基础软件。......

作为国内知名音乐平台，网易云音乐有8亿用户。不过，它面临的挑战在于，一方面各个业务单元在8亿用户基数上积累海量的数据，另一方面，业务部门基于发展需要提出大量数据需求，并且在数据质量、......

简单来说就是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用的到。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。......

数据质量问题不仅仅是一个技术问题，它也可能出现在业务和管理的过程中。所以，要想提高数据质量，就必须懂行业、懂组织、懂业务。......

针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。......

数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。......

指标，实际上就是一种度量。大到用于监控和评估商业进程的状态，小到衡量某个功能模块的情况，或者是活动效果。指标体系，也就是将指标由粗到细，由宏观到围观进行逐层分解所构成的体系。......

大数据是软件即服务(SaaS)业务模型的关键。大数据创新者Panoply曾经对一种名为数据即服务的新模型进行探讨，而该模型是软件即服务(SaaS)这一模型的变体。......

决策分析类系统不同于业务系统的特点之一就是其不确定性，正如莎翁所说的“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”：同样一个分析场景，有的人习惯看表格、有的喜欢看图表；有的喜欢用同比环比，有的喜......

实际上，要想从数据中得到有用的答案，我们便不能只看到它表面的数据值。我们需要学会如何提出更加深层的问题......

为什么要构建数据指标体系？我们所需要的并不是数据，而是数据背后映射的洞察。在业务发展过程中，会产生大量的数据，单看数据是没有价值的，只有和业务相结合转化为信息，再经过处理才能体现其......

随着越来越多的企业将工作负载迁移到云平台中，对于内部部署数据中心设备的需求正在减少。但是，内部部署数据中心还远未消亡，超融合基础设施(HCI)就是其中一个蓬勃发展的领域。......

制定数据治理计划期间，如何衡量其工作进展和所带来的业务收益，也是一项关键任务，同时更是一个巨大挑战。数据治理团队必须制定一组数据治理的工作指标，以便于向企业的高级管理层、业务主管展......

不管是做PPT还是看新闻，人们潜意识里，有了数据支撑更容易让对方信服，但是，数据也是会骗人的，如果不懂得数据思维，在大数据时代很容易被数据迷昏了眼。......