数据仓库的数据来源于各方业务系统，高效准确的将业务系统的数据同步到数仓，是数仓建设的根本。通过该解决方案，主要解决了数据同步过程中的几大痛点问题，能够较好的保证数据入仓的质量问题，为后续的数仓建设打下一

由于数据管理平台种类繁多，因此寻找优秀供应商可能会很复杂，企业需要了解如何为业务数据需求选择正确的工具。

对于任何具有基本编程技能的人来说，将数据从源移动到目的地的最常见方法就是开发一个简短的脚本。代码从一个或多个源中提取数据，执行任何必要的数据验证和操作，并将其推送到一个或多个目标。

好的可视化能够帮助我们快速发现规律，找到原因；不好的可视化有可能会得出错误的结论，产生误导。想要做好数据可视化，先要明白“给谁看、看什么、怎么看”这三大问题。

Python的核心库提供了 List 列表。列表是最常见的Python数据类型之一，它可以调整大小并且包含不同类型的元素，非常方便。

加速采用云基础设施和服务正在推动对更多带宽、更快速度和更低延迟性能的需求。 先进的交换机和服务器技术正在迫使布线和架构发生变化。 无论您的设施的市场或重点如何，您都需要考虑企业或云架构的变化，这些变化可能是

大数据有着光明的未来：先进的技术和更轻松的数据访问使企业能够获得更多洞察力、提高绩效、创造收入和更快地创新。

数据似乎总是需要迁移，无论是从内部部署设施迁移到云平台，还是从操作系统到长期存档，数据始终在移动。

Hadoop体系也是一个计算框架，在这个框架下，可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据集。

Gartner 2021 年 4 月的一份报告预测，到 2022 年，全球超自动化经济将达到近6000亿美元，而帮助实现这一目标的方法就是从组织拥有的大量数据中获取洞察力。这就产生了对数据工程专业人士的需求。因此，数据工程领域正在迅速发展

在 2006 年 8 月 9 日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会首次提出「云计算」（Cloud Computing）的概念。而亚马逊正是那年推出了 IaaS 服务平台 AWS。

我平时喜欢分享可视化作品，所以也经常有朋友问我用什么工具可以做出来，今天就给大家整理了10个最值得推荐的数据可视化工具。

最近网络主播薇娅因涉嫌偷逃税款，被追缴并处罚款共计13.41亿，数额之大引发关注，同时税务部门发现薇娅涉嫌偷逃税款的利器——税收大数据分析，也引起很多人的好奇。

这篇文章介绍了.NET多种数据库大数据批量插入、更新。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

工信部日前发布《“十四五”大数据产业发展规划》，提出到2025年，我国大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。规划有什么亮点？如何补

《“十四五”大数据产业发展规划》(以下简称《规划》)提出了“十四五”时期的总体目标，即到2025年我国大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系

随着数字经济的发展，区块链的价值逐渐凸显，区块链和大数据确保了数据的安全性，还可以防止数据泄露，一旦信息存储在链上，就需要有多个权限来访问数据。通过可伸缩性，区块链允许以更平静的方式共享数据。

随着业务数据量越来越大、数据任务越来越多以及数据计算类型越来越丰富，G行的原有以Hadoop、MPP为核心的数据平台现有组件表现出了一定的局限性。

对于高精度采样结果，其数值最大可能需要3字节，最少1字节，采用标准C的基础数据类型，U16太小无法满足需求，U32则浪费内存。当样本量很大时，其占用的空间问题便突显出来。能否采用变长数据类型存储呢?

我们在使用数据库时，很少会向数据库中存储很大的内容字段。但是，MySQL 其实也为我们准备了这种类型的存储，只是我们平常用得不多而已。今天我们就来学习了解一下使用 PDO 如何操作 MySQL 中的大数据对象。