大数据之路阿里巴巴(大数据之路阿里巴巴大数据实践读后感)
本篇目录:
1、「数仓建设」主题域划分2、指标管理体系设计3、阿里云的MaxCompute数加(原ODPS)用的怎样?「数仓建设」主题域划分
数仓建设的模型主要可以归为三类问题,完善性、可复用性、规范性。完善性主要是指数仓建设是否完善,是不是有跨层引用的情况。
DWB:data warehouse base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。DWS:data warehouse service 服务数据层,基于DWB上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,一般是宽表。
DM:主要是提供数据产品和数据分析的数据,主要解决部门用户报表和分析需求而建立数据库,数据集市就代表数据仓库的主题域。DM 是面向单个主题的,所以它不会从全局考虑进行建设。
常规来说,数仓的建设是按照数仓分层模型开发的。也有会按照业务线来分层,在各自业务线下重新分层,单独开发的。
通过数据资产管理平台的建设,东航实现了业务化数据地图的展现。
指标管理体系设计
变化量型:不创建原子指标,增加修饰词,在此基础上创建派生指标。例如,“最近1天订单支付金额上1天变化量”,原子指标为“订单支付金额”, 时间周期为“最近1天”,修饰类型为“统计方法”,修饰词为“上1天变化量”。
明确目的和目标有助于确定需要考评的内容和范围,从而为指标体系的设计提供明确的方向。 确定关键业务指标(KPIs):关键业务指标是绩效考评中的核心指标,通常用于衡量员工在实现组织战略和目标方面的绩效。
确定键绩效指标(KPIs):根据公司的战略目标和管理层的决策需求,确定关键绩效指标(KPIs),这些指标应该与公司的战略目标直接相关,并且具有可度量性和可操作性。KPIs可以包括财务指标、市场指标、客户指标、员工指标等。
设计绩效指标体系的框架:将所有的指标按照类别和层次进行分类和组织,建立一个绩效指标体系的框架。这个框架应该能够反映企业的战略和目标,并且能够支持绩效管理的目的和目标。
绩效考评指标体系的设计原则包括以下几个方面: 与企业战略和目标相一致:绩效考评指标体系的设计应该始于企业的战略和目标,以确保所有的绩效目标和指标都能够与其相一致。
阿里云的MaxCompute数加(原ODPS)用的怎样?
1、大数据分析平台有很多,好的有以下几个:思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告,思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。
2、阿里数据库运用范围:大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS),Data IDE(原BASE),数据集成(原CDP云道),大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等。
3、登录篇(阿里云子账号)子账号登录地址: https://signin.aliyun.com/login.htm 产品列表:数加 · DataWorks 账号赋权:如需要进行数据开发,需要根据业务需求,赋对应的工作空间的对应权限。
4、阿里云大数据:MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。
5、截至2016年第三季度,阿里云客户超过230万,付费用户达75万。阿里云致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。
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