这个数据仓库,竟然把淘宝和京东干翻了。。
守著金山討飯吃,乍聽有些不可思議,但不少企業正遭遇這樣的窘況。
大數據被譽為“新石油”,如何管理并洞悉數據的價值,是企業未來發展的核心競爭力。進入大數據時代,數據規模與日俱增。另一方面,數據倉庫的市場份額被其他技術蠶食,比如大數據、機器學習和人工智能。這種趨勢給我們造成了一種印象,即數據倉庫在企業 IT 中的優先級地位正在下降。但實際上,大多數企業現在仍然至少需要一個(甚至多個)數據倉庫來為下游的應用程序提供服務。
數據倉庫還是企業的核心工作負載,或許,這也解釋了為什么其他觀察者認為他們必須重新定義數據倉庫的概念,讓它能夠在云計算時代繼續存在下去。實際上,數據倉庫不僅在蓬勃發展,而且被認為是云計算時代的一個核心的增長前沿。如果你的眼球只盯著像 Snowflake 這樣的平臺,可能會錯過很多東西。
如果你是一名數據開發的同學,出去面試,基本都會被問到一個問題:
“如果是你來負責數據倉庫建設,你會考慮如何來建設好數據倉庫?”
這個問題通常是考察候選人的架構設計水平的,看你對于業務有多深入的了解。大部分人的回答都是偏技術層面的,通常會說出一個比較完整的數據分層模型,但僅僅分層清晰就足夠了嗎?
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計算機等相關專業的高年級本科生或研究生;
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總結
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