ThoughtWorks数据智能读书雷达 (insights.thoughtworks.cn)

【简介】

这版《数据智能读书雷达》由ThoughtWorks数据智能事业部的同事们自发组织完成的。我们希望为即将进入数据领域工作的毕业生们、正计划将数据智能作为转型方向的个人以及企业内部新成立的急需快速成长的数据团队,提供了一份数据智能领域的快速成长指南。

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@ThoughtWorks 2021-02-26 14:46分享 / 0个评论
赞过的人: IT技术博客大学习
要不要再学学下面的文章?
基于用户画像大数据的电商防刷架构 (www.iyunying.org)
“羊毛党”的行为距离欺诈只有一步之遥,他们的存在严重破环了活动的目的,侵占了活动的资源,使得正常的用户享受不到活动的直接好处。
by @shengting 2021-03-19 17:02 分享 查看详情
演进式数据架构 (insights.thoughtworks.cn)
本文借助于《演进式架构》这本书中关于演进式架构体系的描述,探索我们如何在数据这个领域,设计出演进式数据架构。
by @ThoughtWorks 2021-01-27 15:34 分享 查看详情
数据仓库项目中的数据建模和ETL日志体系 (insights.thoughtworks.cn)
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善,导致的各种问题,就我个人经验来说,主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面,本文会详细介绍一下,如何从跨功能需求的角度,构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
by @ThoughtWorks 2021-01-08 10:35 分享 查看详情
麻广广-微服务架构下你的数据一致了吗? (insights.thoughtworks.cn)
数据一致性问题首先是个业务问题,其次才是个技术问题。在微服务架构下,我们期望每个服务职责单一,这种职责单一体现的是业务价值,如果微服务的拆分过小而导致业务难以实现,那这种拆分是不合理的,业务专家们非常有必要了解系统,从业务侧给出服务拆分的建议。
by @ThoughtWorks 2020-12-28 14:16 分享 查看详情
点触科技上云 构建实时计算和数据仓库 (yqh.aliyun.com)
厦门点触科技股份有限公司,新三板挂牌企业(股票代码:870702),成立于2013年,是一家以历史养成类游戏研发与发行为主,专业从事手机游戏的策划、研发制作、商业化运营的创新型发展公司。目前已经成功研发出《叫我万岁爷》、《我在大清当皇帝》、《Game of Sultan》、《皇上吉祥》等多款历史题材类游戏并深受玩家喜爱。覆盖了全国及港台、东南亚等部分海外市场。
by @可耐芊小仙女 2020-12-04 17:40 分享 查看详情
高德“一键”上云 实现核心数据“3点产出” (yqh.aliyun.com)
在规范化的流程以及众多效率工具的帮助下,高德在规定时间内完成了“魔方”项目开发,得到了一致好评,在扩容方面,MaxCompute为高德带来了一键资源扩容能力,使得集群扩容在小时级别的时间内完成。最后,高德还实现了计算优化,提供了人员在线值守等保障。
by @可耐芊小仙女 2020-12-02 17:18 分享 查看详情
美甲帮通过数加搭建大数据平台 针对百万用户的精细运营 (yqh.aliyun.com)
美甲帮使用了阿里云的云服务之后,由于阿里云具有非常完整的产品生态,发现数加平台的功能完全可以替代市面上已有流行的数据分析和可视化软件的功能,而且和阿里云云服务之间有更好的兼容性和可集成性,因此采用阿里云数加作为大数据平台解决方案。
by @可耐芊小仙女 2020-12-01 16:20 分享 查看详情
浙江大学联手驻云科技进行信息化建设 实时数据驱动校园智能管理 (yqh.aliyun.com)
DataFlux作为一个实时统一大数据平台,采用阿里云时序数据库,并引入阿里云ClickHouse,能提供全场景的数据洞察分析处理能力,通过对任何来源、类型、规模的实时数据进行监控、分析和处理,释放数据价值。
by @可耐芊小仙女 2020-12-01 10:02 分享 查看详情
数据中台技术及业务发展史与未来趋势展望 (developer.aliyun.com)
企业需要进行数智化转型,才能更有效地管理数据,更便捷地使用数据。阿里巴巴数据技术及产品部也认识到了数据处理方式必须有所改变,才能满足企业对数据开发效率,数据赋能业务产生价值和数据指导企业运营管理的需求,至此数据中台理念孕育而生。
by @可耐芊小仙女 2020-11-26 16:59 分享 查看详情
健壮的数据仓库项目搭建 (insights.thoughtworks.cn)
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。
by @ThoughtWorks 2020-11-25 11:10 分享 查看详情