
数据开发流程规范及数据监控
在大数据时代,规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范,可以切实提高研发效率,保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程,会降低研发效率,增加成本与风险。
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在大数据时代,规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范,可以切实提高研发效率,保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程,会降低研发效率,增加成本与风险。

业务视角业务分析场景指标、维度不明确;频繁的需求变更和反复迭代,数据报表臃肿,数据参差不齐;用户分析具体业务问题找数据、核对确认数据成本较高。









实时数仓主要解决传统数仓数据时效性低的问题,实时数仓通常会用在实时的OLAP分析,实时大屏展示,实时监控报警各个场景。虽然关于实时数仓架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异,但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。接下来主要介绍Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo,涉及到数据采集、存储、计算、可视化整个流程。



