网站建设平台协议书网站设计宽度尺寸

网站建设平台协议书,网站设计宽度尺寸,下列不是用于制作网页的软件,百度在成都有分公司吗做数据行业这么多年#xff0c;我见过太多团队在数仓选型上走弯路。 有人觉得实时数仓是高级货#xff0c;咬牙上线后发现用不上#xff1b; 有人死守离线数仓#xff0c;错过业务实时响应的机会#xff1b; 更有甚者#xff0c;把两者混为一谈#xff0c;以为实时就是…做数据行业这么多年我见过太多团队在数仓选型上走弯路。有人觉得实时数仓是高级货咬牙上线后发现用不上有人死守离线数仓错过业务实时响应的机会更有甚者把两者混为一谈以为实时就是更快的离线。其实这不是技术好坏的问题而是没搞懂两者的核心逻辑。今天我就把实时数仓和离线数仓的区别、用法说透不管是技术选型还是业务落地都能直接参考。顺便给大家分享一份数仓建设资料包包含数据标准的规范、数据仓库的搭建、报表体系的建设等对应的建设思路。需要自取https://s.fanruan.com/7jafj一、实时数仓VS离线数仓的核心区别很多人第一个误区就是把实时数仓和离线数仓的区别归结为处理速度。真的是这样吗其实不然。离线数仓处理数据确实慢通常是T1甚至T3但慢不是缺点而是设计初衷——它要处理海量历史数据做复杂统计分析追求的是精准、全面。实时数仓处理速度快秒级、分钟级就能出结果但快不是终极目标。说白了它的核心是及时响应针对当下正在发生的业务追求的是及时、可用。两者的本质区别其实是业务诉求不同离线数仓回答过去发生了什么为什么发生实时数仓回答现在正在发生什么该怎么应对。举个实际案例我之前接触过的一家连锁超市每天打烊后要统计各门店销量、库存、毛利还要和往期对比分析滞销品——这是离线数仓的活T1出报表完全够用数据必须精准无差。但门店运营中牛奶快过期要实时提醒补货收银台排队超5人要调度支援。这就需要实时数仓把相关数据实时汇总秒级给出预警。一个管复盘总结一个管实时决策这才是核心差异你懂我意思吗二、什么时候必须用实时数仓到底什么样的场景非实时数仓不可答案很明确业务不能等数据延迟会直接影响收入、效率或用户体验。1、分享几个实际落地的电商大促用户下单后实时显示库存、优惠券状态运营实时监控销量峰值调整策略物流端同步订单确保快速发货。金融风控贷款申请10秒内完成征信、流水查询并审批信用卡消费实时识别异常交易及时拦截风险。交通调度地铁高峰期实时统计客流量调整发车频率网约车平台实时匹配司机乘客计算最优路线。工业制造实时采集生产线设备运行数据异常时立即报警避免设备损坏或生产中断。2、实时数仓的特点实时数仓的特点很鲜明简单来说数据新鲜度高数据产生后几秒到几分钟内即可使用。数据量相对较小只处理核心指标不涉及全量数据。容错率低数据出错可能直接导致业务决策失误对一致性要求极高。计算逻辑简单以简单聚合、过滤、实时同步为主无需复杂关联对比。但是这里有个坑是很多团队忽略了数据集成的重要性。之前遇到客户实时数据来源繁杂同步经常延迟最后实时数仓变成了准实时甚至伪实时。所以做实时数仓先搞定数据接入的稳定性和速度这是基础中的基础。三、哪些场景离不开离线数仓既然实时数仓这么好用离线数仓真的要被淘汰了吗说实话我第一次听到“离线数仓过时”的说法时真觉得有点片面。很多业务场景根本不需要实时反而需要精准、全面。1、具体业务场景财务报表月度、季度、年度营收、成本、利润统计需整合全公司财务数据计算逻辑复杂且必须100%准确T1甚至T3的速度完全能接受。业务复盘电商大促后分析整体销量、用户画像、营销策略效果需对比多年历史数据做多维度钻取分析实时数仓根本扛不住。算法训练AI算法需要大量历史数据训练比如用一年用户行为数据训练推荐模型数据量大、计算周期长只能靠离线数仓。合规审计金融、医疗等行业需保存大量历史数据供监管审计要求数据完整且支持后续查询统计离线数仓的存储和查询能力正好匹配。2、离线数仓的核心特点数据量大处理TB甚至PB级的全量历史数据。计算逻辑复杂涉及多表关联、复杂聚合、窗口函数计算、历史数据对比等。实时性要求低处理周期可长至一天、一周甚至一个月只要在业务需要前出结果即可。容错率高计算出错可重新运行任务不会对业务造成实时影响。不过话说回来离线数仓的价值也需要落地。很多团队搭建了离线数仓却因分析工具复杂导致业务人员用不起来数据只能待在库里。其实离线数据的同步和分发也需要靠谱的工具支撑。我一直用的FineDataLink这个数据集成平台也能搞定离线数据同步它能高效处理TB/PB级的海量数据同步把离线数仓的数据快速同步到各类分析工具里业务人员不用等也不用面对复杂的技术操作就能快速用上离线分析结果。工具链接我放在这里感兴趣的可以试试看https://s.fanruan.com/8hhzn所以离线数仓搭建完成后搭配合适的同步工具才能形成完整闭环。四、怎么选说了这么多到底该怎么选才不踩坑其实大部分企业不需要二选一而是两者结合。但如果是初创团队资源有限或业务场景单一可参考这3个原则1、看业务是否等得起如果数据延迟会直接影响收入、效率或用户体验就选实时数仓如果业务可接受延迟更看重数据精准全面就选离线数仓。你可以问问自己数据晚几个小时甚至一天会影响业务吗如果答案是否定的那离线数仓就够了。2、看数据量和计算复杂度核心指标、数据量小、计算逻辑简单比如实时销量、设备状态适合实时数仓全量数据、计算逻辑复杂比如多维度历史对比、算法训练适合离线数仓。简单来说实时数仓适合轻量、快速计算离线数仓适合海量、复杂计算。3、看投入成本我一直强调实时数仓的投入比离线数仓高很多。不仅需要更贵的硬件还需要专业技术团队维护。如果企业预算有限业务对实时性要求不高优先选离线数仓。五、两者不是对立而是协同最近我发现很多团队都在纠结二选一却忽略了一个关键实时数仓和离线数仓根本不是对立的而是协同工作的关系。一个成熟的数据架构往往是实时离线的混合架构。比如电商行业实时数仓大促期间实时监控销量、库存、流量保障业务正常运行离线数仓大促结束后复盘全量数据分析营销策略效果、用户行为特征为下一次大促提供支持。再看看金融行业实时数仓用户交易时实时风控拦截异常交易离线数仓夜间清算对账、生成财务报表同时训练风控模型优化规则。说白了实时数仓保障业务正常运转离线数仓帮助业务持续优化缺一不可。总结核心就一句话实时数仓和离线数仓没有好坏之分只有适配与否。不用盲目追求实时也别觉得离线过时。根据自己的业务需求、数据量、投入成本来选择才能让数仓真正为业务服务。一键get文中同款集成平台https://s.fanruan.com/8hhzn​