大数据

随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。 >>>> 数据治理和数据管理 简单来说治理就是管理的管理。 管理你得遵循一定得标准规范体系，一定得流程，一定得组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督的职责。管理执行的依据是治理规范体系。 如下图： 数据中台和数据湖 这个要解释清楚不太容易，因此我尽量做简化。 数据湖一般是公有云服务商提出的一个概念，即企业的结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到我这里来。数据湖就是一个大的存储站，这个存储是分布式可无限扩展的，存储过来的数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。 在存过来后，数据湖再提供一些标准的开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口的目的也很简单，就是能够方便得使用你存储过来的数据。 数据湖的存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来的数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。 数据中台简单来说就是企业共享数据能力下沉并对外开放。 数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力）

到目前为止我们已经搭建起来一套CouchBase集群，并且可以通过界面进行基本的操作。从这一节开始，主要是讲解CouchBase的架构原理。我一直觉得学习开源软件不是学习这套软件怎么安装配置和使用，更重要的是要学习到软件的原理，架构和代码实现。尤其是自定而下，从设计原则，指导思想到具体的架构，组件功能划分，最后到代码的具体实现。 如果只是了解CouchBase的安装配置方法，实在是有点太过于浅薄。 互联网行业实在飞速发展的，各种性能一代强过一代的开源软件层出不穷，只是疲于奔命的去了解软件的安装配置方法实在算不上是一个好的方法，反而如果能够了解学习吸收到软件背后的设计思想和架构原理，那么不管开源软件如何迭代，也能轻易的掌握其本质。 就跟现在的计算机飞快发展，但是其背后的冯·诺依曼体系结构永远是不变的核心。 下面了解CouchBase中所使用到的一些关键术语 Data：我们要存储的数据，在Couchbase中一条数据就是一个item。每个item都是k，v结构的，包含一个value以及用来查找value的key。value可以是二进制也可以是json文档。 Buckets, Memory, and Storage：Buckets直译为桶，是couchbase中组织数据的一种方式，类似于关系数据库中的database。couchbase中item存储在Bucket中

点击蓝字“ dotNET匠人 ”关注我哟 加个“ 星标 ★ ”，每日 7:15，好文必达！ 作者 | 赵钰莹 编辑 | 陈思 AI 前线导读： 2019 年 12 月 3 日，谷歌官网发布了一封来自创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林的公开信。信中表明：46 岁的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于 12 月 3 日双双卸任谷歌母公司 Alphabet 的 CEO 和总裁职务，正式向 47 岁的桑达尔·皮猜（Sundar Pichai）交接大权，他将正式成为 Alphabet 的首席执行官，佩奇和布林则以大股东身份继续留在公司董事会。 谷歌和 Alphabet 将只有一位 CEO 在公开信中，佩奇和布林表示他们从不是贪恋权位之人，现在公司有更好的管理方式，Google 和 Alphabet 不需要两位 CEO，皮猜是最佳人选。 这次调整也并非毫无征兆，拉里·佩奇和谢尔盖·布林已经很少在公开场合露面，皮猜则在谷歌一直处于很重要的位置。Alphabet 最大的子公司是 Google，主要负责原有的核心互联网业务。其他子公司包括 DeepMind、GV、CapitalG、Google X 和 Google Fiber 等，分别负责投资、无人车、宽带网络、无人机等前沿实验项目。其中，核心业务组成 Google，由皮猜担任 CEO。母公司 Alphabet 则由佩奇担任 CEO，布林担任总裁。如今

昨天有朋友问我你写了这么多年的代码，你到底是前端开发人员还是后端开发人员？ 我被这个问题给愣住了，问题不在前端和后端，而在于这么多年我还是一个开发人员。但我不在乎这件事情，因为这么多年了，我发现我对写代码的热情不减反增，我的愿望是退休之后还能继续写代码。 回到正题，我觉得没有必要去贴前端开和后端的标签。 作为一个前端开发人员，如果它懂得后端，那他可能会很容易理解为什么要发出多个http请求后端和才能组装上它所需要的数据？而一个后端开发人员，如果它懂得前端，那他可能会很容易理解为什么我的后端接口都设计得如此优美而前端还要求我再定义一个接口来返回所有的数据呢？大家相互理解，工作自然好开展了。 现在说说前后端开发的相似之处，其实前后端开发人员还是有很多共同沟通的话题。 前后端开发的相似之处 函数式编程 模块化思想 分层思想 单元测试 lint assert 方法 日志 声明式和命令式的实践经验 数据处理的本质实践与思考 部分库的使 上面提到了这么多的相同之处，不知道前端和后端开发人员看了之后，会不会觉得以后会有更多的沟通话题了呢？ 当然，前端和后端的不同点也是有的。 前后端开发的不同之处 前端 重用户体验 对UI库的依赖较强 界面的个性化较强 处理各个浏览器平台对界面的渲染差异 后端 并发处理 事务 部署复杂，特别是微服务出来后 具体的功能特性，如大数据分析，AI方面的工作 总体来说

今 天主要聊聊数仓的基础知识，分为两篇文章介绍，这是第一篇。 主要内容： 数仓基本概念 数仓架构演变 实时数仓和离线数仓的区别 数仓基本概念 首先说一下数据仓库的概念，以下简称数仓。 数仓是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 主题 是公司从宏观出发，为了分析数据，分了用户主题、商品主题、设备主题等有助于决策的数据模型。 随着互联网的发展，数据源头越来越多且是分散的，除了业务库，APP埋点，web网站log，LOT 设备等会产生各种各样的海量数据，这些数据在进入数据仓库之前（或之后），需要进行统一（字段定义、主题归属、项目划分等），数据 集成 在一起。 数仓中的数据是不可修改的，主要用于数据查询，是相对 稳定 的。 数仓的数据一般都带有时间特征，数据是随着时间的变化而变化的。 数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合， 反应历史变化 。 数仓从模型层面分为三层： ODS，操作数据层，保存原始数据； DWD，数据仓库明细层，根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据； DM，数据集市/轻度汇总层，在DWD层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总； 很多面试的时候

什么是物联网？ 物联网指的是全球数十亿的物理设备都连接到了互联网上，都可以进行数据的收集与共享。物联网的终极目标，就是让万物都成为网络的一部分。 将所有这些不同的物体连接起来，并给它们添加传感器，使原本笨笨的设备增加了一个数字智能的层次，使它们能够在不涉及人类的情况下进行实时数据通信。物联网正在让我们周围的世界结构变得更加智能，反应更加灵敏，将数字世界和物理世界融合在一起。 举个物联网的例子 几乎任何物理物体都可以转化为物联网设备，只要把它们连接到互联网上进行控制或通信信息。 一个可以使用智能手机应用程序打开的灯泡就是物联网设备，一个运动传感器或办公室里的智能恒温器也是物联网设备。物联网设备可能像儿童玩具一样毛茸茸，也可能像无人驾驶卡车一样硬核。 一些较大的物体本身可能充满了许多较小的物联网组件，比如现在的喷气式发动机，里面装满了成千上万的传感器，收集并传输数据，以确保其高效运行。在更大的范围内，智慧城市项目正在用传感器填充整个区域，帮助我们理解和控制环境。 物联网这个词主要是指那些通常并不会有互联网连接的设备，而且可以不受人类行动的影响而与网络通信。出于这个原因，电脑一般不被认为是物联网设备，智能手机也不属于物联网设备，尽管后者装满了传感器。不过，智能手表或健身环或其他可穿戴设备可能会被算作物联网设备。 物联网的历史 在 20 世纪 80 年代和 90 年代

一、背景 0.0 神说，要有正态分布，于是就有了正态分布。 0.1 神看正态分布是好的，就让随机误差都随了正态分布。 0.2 正态分布的奇妙之处，就是许多看似随机事件竟然服从一个表达式就能表达的分布，如同上帝之手特意为之。 神觉得抛硬币是好的，于是定义每个抛出硬币正面记+1分，反面记-1分。创世纪从0分开始，神只抛1次硬币，有2种可能：一半的概率+1分，一半的概率-1分。此时概率分布大概是这样的： 神决定扔10个硬币，此时概率分布如下： 如果画图来感受，数据分布大概如下： 如果是100个，甚至是无穷多个呢？平均分数分布情况大概是什么样呢？画个图感受一下： ——《创世纪·数理统计·正态分布的前世今生》 开头摘自统计学中非常经典的一本书籍，由此可见正态分布是非常经典和随处可见的，为什么正态分布这么常见呢？因为通常情况下，一个事物的影响因素都是多个，好比每个人的学习成绩，受到多个因素的影响，比如： 本人的智商情况。 上课听讲的认真程度，课前的预习程度，与老师的互动程度。 课后是否及时复习，有没有及时温习知识点呢，有没有做好作业巩固。 每一天的因素，每天的行为，对于学生的成绩不是产生正面因素就是负面因素，这些因素对于成绩的影响不是正面就是负面的，反复累计加持就像上图的抛硬币一样，让成绩最后呈现出正态分布。数据呈现正态分布其实背后是有中心极限定理原理支持，根据中心极限定理

这几天私信的合作伙伴太多，问题也是五花八门，其中几点给大家说一说 1、市场怎么有那么多，怎么样找到你？ 答：加微信即刻找到我 2、合作模式是什么样的？ 答：既然是合作，那大家都得讲究诚信，先下单再进粉是我们一直不变的 若数目过大可进行预付一半，剩余一半另行时间 3、价格怎么样？ 答：因市场的波动，价格会根据行情小幅度调整，跟我长期合作的老客户都是合作1到2年左右的，所以给到的价格都是最实惠的，他们享有的新客户同样可以享受到 4、进粉速度怎么样： 答：公司有专业技术团队，就像移动联通电信一样，我们都得根据客户的需求及时跟进，并且我们也会一直走到客户的前面 5、质量如何？ 答：后台大数据库，定期更新，用一次的我们都会销毁，不重复不二导。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4948003/blog/4919645

招采是一种提高企业盈利能力的战略职能，有助于简化整体流程、降低原材料价格和成本以及确定更好的供应来源。从本质上讲，招标采购有助于降低“净损失”。提升企业招采流程，对完成企业招采工作和满足企业发展需要具有重要意义。如何有效优化招采流程，是企业招标采购工作中的重点。 在一项关于企业应该如何改进招采的研究报告中，我们总结出企业在优化招采流程中应该注意以下四个方面： 1、 将招采技能和招采人才与不断变化的业务需求相结合 该研究报告显示，77%的受访企业认为，招采技能和招采人才与不断变化的业务需求相结合高度重要。招标采购人员各方面的能力素质，如编制采购方案，确定采购需求，选择采购方式、评审方式和评审因素、选择供应商，合同商签及履行等，很大程度上决定着招标采购的成败，招标采购人才培养至关重要。 领先的企业正不断地在挖掘招采人才和培训相关技能。同时，企业需要评估清楚是否需要对内增加非传统、与洞察力相关的角色和技能，如数据科学家。 2、衡量和管理招采表现和商业价值 随着企业的发展成熟，企业开始把目光投向传统的战术供应保证和价格领域之外。根据相关研究报告显示，76%的受访企业认为衡量和管理招采表现和商业价值至关重要，但只有56%的受访企业认为他们有能力应对挑战。 与此同时，招采将更多时间花在战略业务支持上，这是个需要与内部利害关系人和供应商进行更多配合与协作的领域

2020 07/06 ☲☲☲☲☲ 基 因 日 签 DNA微阵列 from Genes X（中文版） 公众号 国家基因库大数据平台 NO .壹. 关键概念 DNA微阵列由点在或合成在小芯片上的已知DNA序列组成。 NO .贰. 关键概念 用来自实验样品的标记cDNA与微阵列杂交，而这种微阵列含有被分析生物体的所有ORF序列，那么就可进行全基因组转录分析。 NO .叁. 关键概念 SNP阵列可进行单核苷酸多态的全基因组基因分型分析。 NO .肆. 关键概念 阵列比较基因组杂交（阵列-CGH）能检测两个样品之间的任何DNA序列的拷贝数变化。 往期日签可点击【阅读原文】获取。 文字及图片信息均来源于Genes X（中文版），如有侵权请联系删除。 THE END See ☲☲☲☲☲ Y O U ! 每日一签 碎片化学习基因基础知识 更多科研资讯，请关注【国家基因库大数据平台】 ▼ 本文分享自微信公众号 - 国家基因库大数据平台（close_3080908629）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4594634/blog/4445403