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Starrocks 是新一代极速全场景 MPP 数据库。StarRocks 采用分布式架构，对数据表进行水平划分并以多副本存储。集群规模可以灵活伸缩，能够支持 10PB 级别的数据分析;支持 MPP 框架，并行加速计算;支持多副本，具有弹性容错能力。StarRocks 采用关系模型，使用严格的数据类型和列式存储引擎，通过编码和压缩技术，降低读写放大；使用向量化执行方式，充分挖掘多核 CPU 的并行
摘要：Ranger配置Hive资源时快速输入会触发"Resource lookup fail"错误，主要因Kerberos环境下Hive JDBC查询超时导致。问题特征为：慢速输入正常，快速输入易复现；日志显示TimedExecutor线程池过小引发TimeoutException。根本原因是ZK/HiveServer2抖动及Ranger Admin线程池容量不足，导致查询任务
摘要：本文提出了一种基于RAG（检索增强生成）和代码分析的旧系统现代化解决方案，针对企业遗留系统存在的代码规模大、文档缺失、维护困难等问题。方案采用结构化解析、语义拆分、向量化等技术路径，将系统理解转化为可检索、可复用的工程过程。通过五步标准架构（代码解析→语义拆分→向量化→RAG查询→生成工件），可自动生成规格文档、测试用例等成果物。该方案强调元数据管理、合理分块和精准查询设计，避免了传统AI方
摘要：派可数据平台针对传统数据项目交付成本高、标准不统一、运维困难等问题，提供一体化解决方案。平台包含四大核心模块：指标管理平台实现统一指标体系和数仓建模；数据应用平台支持30多种可视化分析；统计上报平台提供零代码表单设计；数据应用包实现行业经验共享。平台通过标准化架构解决交付依赖、数据流通、系统升级等痛点，支持企业数据补录、集团采集、行业监管等场景，实现数据全生命周期管理。
本文提出了一套基于大语言模型的数据仓库模型量化评价体系，核心贡献包括：特征工程体系：系统化构建了包含血缘依赖、关联关系、主表、业务过程/粒度等维度的模型特征提取方法四维评估框架：设计了涵盖合理度、规范度、重复度、准确度的量化评估体系，并给出了数学模型定义工程化落地方案：基于MCP服务架构，实现了知识库构建、Prompt工程与AI工作流的端到端集成。
电商数仓建设初期建立完善的数据治理体系，可为后续AI能力接入奠定基础。治理框架包括组织架构、流程规范、工具平台三方面，重点建设数据标准体系、质量保障体系、元数据管理体系。同时需关注数据安全、生命周期管理及AI专项治理，如数据标准化、特征工程等。实施路径分基础建设、核心实施、深化应用、持续优化四个阶段，关键成功因素在于高层支持、跨团队协作、工具支持和人才培养。通过系统化的数据治理，可提升数据质量与一
本文提供了一套数据仓库开发AI指令模板，涵盖ODS层抽取、DWD层清洗转换、DWS层汇总、ADS层分析、维度表开发、数据质量监控和数据字典管理等全流程。每个模板包含指令格式、参数说明和示例输出，帮助开发者快速生成标准化的SQL脚本。最佳实践建议明确需求、分步细化、验证结果，通过规范化的指令模板提升开发效率，确保代码质量和一致性。该模板适用于订单、商品等常见业务场景，可灵活调整以适应不同业务需求。
大数据时代数据仓库的安全威胁包括外部攻击、内部泄露、数据生命周期威胁；核心防护机制包括IAM、数据加密、数据脱敏、安全监控、漏洞管理、数据生命周期安全；实战中需要结合企业的具体情况（如行业、数据类型、合规要求）调整防护策略。我是李阳，资深大数据安全工程师，拥有8年大数据领域经验，专注于数据仓库安全、隐私计算、AI驱动的安全防护。曾参与多个大型企业的数据仓库安全改造项目，帮助企业通过GDPR、PCI
MiniMax 作为上市大模型企业，基于阿里云 SelectDB 打造 AI 可观测中台，实现“一个平台，全球覆盖”。这一成功实践足以表明：SelectDB 能够很好满足 AI 时代海量数据实时处理与分析的需求，为同样需求的 AI 大模型企业提供了一个高性能、低成本的可靠技术解决方案。
摘要： 企业数字化转型中，指标模型是连接AI与BI的核心桥梁，通过标准化业务数据（如销售额、留存率等），为AI提供结构化输入，并增强BI的分析价值。AI负责预测与建议，BI负责可视化呈现，二者结合可提升决策效率（如电商销量预测与库存优化）。落地难点包括业务场景梳理、指标口径统一、技术集成及持续迭代，需业务与技术协同推进。未来趋势包括全场景智能决策、实时数据驱动、AI可解释性增强等，指标模型的业务适
在一次重要的政务活动中，他被圣人指派为荔枝使，负责运输珍贵的荔枝，这一职位对他来说具有极大的意义。他的经历展现了他在官场中的沉稳与担当，也体现了他在复杂的政治环境中所展现出的智慧与忠诚。以pdf文件"长安的荔枝- 马伯庸.pdf"为例(可以替换为其他PDF书籍)，通过llama_index读取为documents，为减少计算量，取前10个子document。可见，llamaindex，借助外部知识
截至目前，灵犀科技基于 Apache Doris 建设的统一数据数据平台已上线并稳定运行，有效解决了数据孤岛问题，实现了数据整合与流通。在数据集成（ETL）、标准化、治理和可视化等方面取得显著进展，相较于原有的多组件架构，数据生产能力提升超过 10 倍、存储成本节省超 60%。存算分离：进一步提升资源的利用率，精细化分配存储和计算资源。大模型 BI：将 Apache Doris 作为公司智能问答大
数据分析和处理时，应形成标准化、可重复的分析方法；保存好原始数据，数据处理的每个阶段的代码和成果；根据一次处理的数据量的大小，选择合适的工具。用预制菜的概念类比数据分析，说明减少数据分析工作量的核心在于形成标准流程、可重复和分阶段预制。
【摘要】本文介绍了程序员阿龙的技术服务内容与专业背景。作为拥有10W+粉丝的Java技术专家，阿龙提供包括毕业设计开发、论文辅导、答辩演练等一站式服务，涵盖SpringBoot、Vue、大数据等多个技术领域。文章详细展示了基于Hadoop生态的视频数据分析项目实现过程，包括环境部署（Linux+Hadoop3.3.5+Spark）、数据采集（Python爬虫）、系统测试等核心环节，并附有京东爬虫代
向量检索服务免费试用啦，玩转大模型生成式检索！
这个过程就是增强的BI数据可视化分析，通过数据可视化分析，企业可以为企业不同层级员工提供销售分析、市场分析、核心KPI分析等，让数据才业务层面发挥作用，为业务发展、管理决策提供信息支撑，并通过数据流通持续提高数据质量和数据资产的价值化。直到今天，虽然BI进行了全方位的拓展升级，拥有了BI理念、BI架构、BI系统、BI平台、BI工具等形成的方法论，还为企业研发了权限管理、数据可视化、模型管理、血缘管
企业级BI建设不能仅依赖前端可视化工具，需要构建完整的数据仓库架构。许多企业误将BI等同于报表工具，实际上BI项目80%的工作在于底层数据仓库设计、ETL开发等基础工作。传统报表工具仅解决数据展示问题，而真正的BI需要多维分析和模型思维。数据仓库是BI项目的核心环节，起到承上启下的作用，前端工具更适合个人或部门级分析。企业级BI建设应采用"数据仓库+前端工具"的模式，才能应对日
而对于企业来说，数据的价值也尤为突出，数据不仅让各行各业的企业重新构建了以数据为企业文化、核心驱动力的体系，还把企业的财务、销售、运营、市场等不同部门通过数据进行了重塑，利用数据分析、数据可视化、数据挖掘等实现了业务方面的增长，提高了企业的决策水平。当下数据正在发挥着越来越重要的作用，就在不久前中央全面深化改革委员会第26次会议还审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，进一步
BI看板搭建四步法：从业务思维到数据驱动 摘要：有效的BI看板能够帮助企业实现数据驱动决策。本文提出四个关键步骤：首先要明确看板的使用对象和解决的具体业务问题；其次要做好数据治理，确保主数据清晰、指标统一；第三要采用分层建模方法，构建结构清晰的数据模型；最后要将看板融入业务流程，形成"数据-决策-行动"闭环。真正的BI看板不是数据展示工具，而是业务操作系统，其价值在于发现问题、
摘要：数据已成为数字经济时代的核心战略资源，其价值被广泛认可为"新时代的石油"。商业智能BI通过多维度分析技术（如钻取、切片、旋转等操作）实现数据价值挖掘，帮助企业在数字化转型中建立数据驱动决策体系。业务信息化（ERP、CRM等）与数据信息化（BI、大数据）共同构成现代企业管理的完整闭环，前者规范业务流程，后者提供决策支持，推动企业从经验驱动转向数据驱动。（149字）
商业智能BI是企业数字化转型中的关键技术方案，它将数据仓库、ETL处理与可视化分析整合为一套完整的数据解决方案。随着数据成为新型战略资源，商业智能BI通过打破数据孤岛，将分散的业务系统数据整合到统一的数据仓库中，为企业管理决策层提供全局视角的数据分析支持。其核心价值在于将企业业务管理思维落地为可视化报表，实现从经验驱动到数据驱动的转变。值得注意的是，商业智能BI并非仅是前端可视化工具，80%的工作
但是实际上看看刚才的数据处理过程，和BI的ETL过程也都是非常类似的，都需要采集各类数据库、接口的不管是外部的还内部的数据，也都需要进行非常复杂的数据处理，建立模型。比如我们经常见到的在一些企业，信息化系统的规划都是分阶段进行的，不同的系统不同的部门在使用，由于缺乏一定的提前统一规范，再加上不同的业务部门使用不同的系统比如对产品编码、供应商档案信息的维护不一致，结果就造成在BI取数建模的时候就不知
BI建设非一日之功，它需要清晰的方向、扎实的技术、有效的管理和持续的文化渗透。《BI建设知识地图》从业务价值规划到团队数据文化培养，覆盖5大核心模块、373个知识点及78个框架图，可以帮你系统性规避“低水平重复开发”的问题，将数据真正转化为生产力。希望这份凝结实战经验的手册，能成为数据团队在规划、实施和优化BI系统时的可靠知识框架与实用工具，高效推进数据价值落地，让这本手册
第三，随着业务的变化和调整，指标的业务计算规则可能在一个新的业务周期它的业务逻辑已经发生更改，于是业务人员在前端对指标的一些计算逻辑、聚合规则做了改变，但是这种改变是以直接覆盖的形式，即早期的数据应该保留早期计算规则的但并没有保留，就形成了在一些历史数据在呈现的时候不正确，因为用了新的计算规则来计算。当这些事情发生的时候就会很被动。其次，原则上不允许前端业务人员在做商业智能BI分析的时候自己创建新
《AI辅助数据仓库开发指南》摘要：本指南详细介绍如何利用Cursor工具提升数据仓库开发效率100%以上。核心内容包括：环境配置（安装、初始化）、人机协作规范（AI负责标准代码生成，人类把控业务逻辑）、数据仓库开发标准（分层架构、命名规范、SQL编码），以及实战案例演示（经营数据看板构建）。重点强调质量保障措施，如代码审查清单、数据质量监控和文档同步机制，同时提供常见问题解决方案和团队协作规范。通
AI助力企业战略决策：从经验驱动到数据智能 摘要：AI正成为总经理突破决策困境的核心工具。它能整合多维数据，实现市场实时洞察和精准预测；通过深度行为分析，精准把握客户需求；全天候监测竞争对手动态，模拟战略推演；提前识别供应链、合规等各类风险。企业落地AI战略需聚焦目标、选对工具、准备数据、验证模型、监控迭代。需注意数据合规、模型偏见等问题，将AI作为辅助工具而非替代决策。AI让模糊趋势变清晰，零散
通过以上代码和分析，我们可以看到，西门子1200 PLC的DP通讯功能非常强大，能够轻松实现对伺服电机、相机和机器人的控制。对于初学者来说，理解FB284的功能和配置是关键。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和应用西门子1200 PLC的DP通讯功能。西门子1200走总线FB284控制3台V90伺服和相机调整角度，DP通讯控制FANUC机器人，程序简单明了，适合初学者入门，赠送博途FB284功能块
减少返工不是追求零缺陷的乌托邦，而是通过体系化建设将不可控风险转化为可管理变量。优秀的项目经理应像中医调理身体那样治理项目——在需求阶段"治未病"，执行阶段"调阴阳"，收尾阶段"固根本"。当团队能自觉运用防错机制、工具链自动拦截缺陷、知识库持续反哺实践时，项目返工将不再是噩梦，而是持续改进的阶梯。记住，预防1小时的返工，胜过10小时的补救。
例如，某房产 APP 通过火山引擎 DataLeap 实现 SLA 延迟从 “13 天” 缩短至 “0 天”，正是基于 “0987” 标准指导1。综上，“0987” 是某节数据驱动战略的核心量化框架，而非单一项目。其通过技术工具、组织协作和文化建设，推动数据建设与业务需求深度融合，实现从数据生产到消费的高效闭环。“某节 数据建设 0987” 中的 “0987” 是某节跳动内部用于评估数据服务质量的
数据源系统 | | Hadoop 集群 | | Greenplum 集群 || (ERP, CRM, 日志等) | ----> | (HDFS, Hive, Spark)| ----> | (数据仓库, BI 工具) |2. 数据流程:从数据源系统抽取数据到 Hadoop HDFS。使用 Spark 或 MapReduce 清洗数据。使用 Hive 或 Spark SQL 转换数据。将处理后的数据
本文主要介绍了Hive的相关技术要点：1）JOIN优化策略，包括小表放前原则和流式传输设置；2）Hive执行机制，指出简单查询可能无需MapReduce；3）三种窗口函数（rank、dense_rank、row_number）的用法区别；4）物化视图的原理与查询重写机制；5）UNION与UNION ALL的区别；6）SQL编写建议，强调逻辑思维和伪代码练习的重要性。这些内容涵盖了Hive查询优化、
多维表格数据库通过“数据中枢+自动化引擎”的架构设计,构建四大核心模块:客户360°档案库 智能销售漏斗 自动化服务工单 多维度分析看板
The 19th Learning and Intelligent Optimization Conference (LION 19)Location: Prague, Czech RepublicImportant Dates:Conference: June 15–19, 2025Details: https://lion19.org/14th International Symposium
这份白皮书是《2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》，由火山引擎发布，旨在为企业在大模型技术的应用落地提供指导和参考。以下是对白皮书内容的详细解读分析：核心观点• 大模型与业务深度融合：大模型技术已进入与业务深度整合的关键时期，企业正基于具体业务场景积极探索大模型的实际部署与应用潜力.• 落地周期和应用速度超预期：大模型能够大幅提升企业生产力、驱动业务创新和增长，企业实现大模型部署
Doris官网推出「Ask AI」智能问答工具，基于全量官方文档训练，提供即时精准的解决方案。该工具拒绝野路子配置，覆盖从入门到运维全场景问题，支持复杂问题的深度分析。用户只需在官网点击「Ask AI」按钮即可提问，所有回答均附带官方文档链接。
数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集，用于支持管理决策过程。面向主题（Subject-Oriented）：按业务主题组织数据，而非按应用系统。例如，“销售主题”整合ERP的订单数据、电商的支付数据、CRM的客户数据，而非分别存储在不同系统。集成的（Integrated）：对源系统数据进行清洗、转换，消除冲突。例如，统一“客户ID”格式（ERP中是纯数字，CRM中含字母，数据仓库中统
通过整合深圳的科技资源与汕头的产业基础，双方推出“濠江珍好”区域公共品牌，将传统包装业与新材料、智能智造结合，开发出宠物家居、纸艺家居等新品类，并通过丹选月饼礼盒等创新产品实现市场突破。平台支持虚拟展厅、在线发布会等场景，用户可通过数字人漫游、互动，实现商品展示、在线报货等功能，同时集成数据管理与分析能力，为品牌商、零售商提供高效协作平台。双方利用龙江交投的跨境物流能力与河北交投的“冀交万里行”电
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