面对“各种ChatGPT登场”的确定性局面，我们不妨把目光放得更加长远，思考一下ChatGPT商业化的问题。本文作者分别从智能问答机器人和业内人士的视角，共同探讨了中美ChatGPT商业化的问题，一起来看一下吧。

最近大火的ChatGPT，可以为我们的工作和生活带来什么改变呢？本文作者结合自身的经验，以及查阅了大量资料，总结出了ChatGPT可能彻底改变我们工作和生活的12个方面，一起来看一下吧。

一般来说，人们获取到的原始数据大多是非结构化的，且信息密度比较低，通过对数据进行清洗、分析、挖掘等操作，可以排除无用数据、找到数据中的关联性，在这个过程中，数据的结构化程度、信息密度也随之提升，最后一步，就是把优化过后的数据加以利用，变成真正的生产资料。就湖仓一体发展轨迹来看，早期的湖仓一体，更多是一种处理思想，处理上将数据湖和数据仓库互相打通，现在的湖仓一体，虽然仍处于发展的初期阶段，但它已经不

答：嗯，我是这样理解的，站在一个理想的角度来讲，如果 ods 层的数据就非常规整，基本能满足我们绝大部分的需求，这当然是好的，这时候 dwd 层其实也没太大必要。数据集市（Data Mart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的

答：嗯，我是这样理解的，站在一个理想的角度来讲，如果 ods 层的数据就非常规整，基本能满足我们绝大部分的需求，这当然是好的，这时候 dwd 层其实也没太大必要。数据集市（Data Mart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的

一般来说，数据从外部或者内部产生后，经过大数据手段处理，流转到不同的业务端，为企业的上层应用提供数据赋能。年底了，企业财务管理员小张需要统计公司的金融财务情况。忙碌了一年，公司老板亟需知道公司目前的运营状况。每笔财产的出入都有记录且严格把控使用情况，过程可追溯可审查。故事中的小张监管着公司所有金融财产活动，确保财产使用的有序高效。在企业的数据建设进程中，保障企业的数据资产得到正确有效。脏乱差的数据

其次，存储到数据湖中的数据通常会按照原始形态直接存储，随着业务和使用场景的发展，会使用不同的计算 存储的数据进行分析与处理，数据湖中的数据在一个企业组织中通常会被多个不同应用、系统和部门使覆盖的场景广泛并且范围也会动态延展，因此需要提供更多的灵活性以适应快速变化的应用场景；数据湖对存取的数据没有格式类型的限制，数据产生后，可以按照数据的原始内容和属性，直接存储到数据湖， 无需在数据上传之前对数据进

每个部门自身也有对业务数据进行处理分析统计的需求，但不涉及到和其他数据，不希望在数据量大的数据仓库进行操作（因为操作慢，而且可能影响到其他人处理数据），所以建立一个新的存储系统，把数据仓库里关联自己的数据存储到这个系统，本质上算是数据仓库的一个子集。这个系统叫做数据集市。早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一

中间表一般出现在Job中，是Job中临时存储的中间数据的表，中间表的作用域只限于当前Job执行过程中，Job一旦执行完成，该中间表的使命就完成了，是可以删除的（按照自己公司的场景自由选择，以前公司会保留几天的中间表数据，用来排查问题）。业务域、主题域我们都可以用词根的方式枚举清楚，不断完善，粒度也是同样的，主要的是时间粒度、日、月、年、周等，使用词根定义好简称。（比如30天内黑卡会员购买用户数）临

从体验过程中来看，饿了么除了以上数据指标体系外，还包括对营销和服务数据指标的搭建，分别正对商户在营销前后和手段不同的情况下收益数据和发展趋势情况以及在售、出餐、售后的环节中因商户服务造成的数据波动。而服务商展现的数据充分体现商户从接单，出餐到售后这全覆盖订单交易流程，体现商户的服务在促进线上订单交易中的效果，一定程度上提醒了商户对于自身服务的改进。本店铺在平台上的订单【总价中优惠金额所占的比例】的