大数据

京东流量资产基于湖仓架构的落地实践

在当今数字化商业浪潮中，数据无疑是企业的核心资产，而流量数据更是电商巨头京东业务运转的关键驱动力。它广泛应用于搜索推荐、广告投放等多个核心业务场景，直接影响着用户体验和商业效益。

danny_2018
数据分析
2025-08-18 16:39

数据分析应用设计全攻略：从指标到安全，一文讲透

在如今这个“数据为王”的时代，一家企业的数据平台就像它的神经中枢，而分析应用，就是最贴近业务、直接对接用户的“前端大脑”。

danny_2018
数据分析
2025-08-11 09:14

7大类型常见产品核心数据指标梳理

但很多新人产品经理在做产品或运营活动效果复盘时，往往不知道要看什么指标。尤其是对于一些B端中后台产品，在做项目复盘或者简历项目描述时，不知道该如何量化收益结果。因此，基于不同类型的产品，整理了一些日常需要关注的核心指标，供参考，实操过程，需要基于战略目标确定核心的北极指标，以及其他可以全面准确反映业务健康度的数据指标。

qing_yun
数据分析
2025-08-08 13:47

Snowflake将Apache Spark无缝迁移至云数据平台

今天，Snowflake 正式推出 Snowpark Connect for Apache Spark 预览版，这意味着该公司在统一数据分析平台道路上迈出关键一步。新功能旨在通过将 Apache Spark 分析工作负载直接迁移到 Snowflake 数据云内部运行，可显著降低延迟，简化原来在架构上的复杂性，并从整体上提升分析效率。

danny_2018
数据分析
2025-07-30 11:17

物流行业核心数据指标

物流行业核心数据指标有哪些？总体包括客户服务指标、运营效率指标、业务规模指标、成本与财务指标、可持续发展指标等等

qing_yun
数据分析
2025-07-28 13:53

vivo Pulsar 万亿级消息处理实践（3）-KoP指标异常修复

Apache Pulsar通过KoP兼容Kafka协议，使Kafka应用能无缝迁移至Pulsar，保留其生态优势，并提升性能、兼容性和可扩展性。vivo在使用Pulsar KoP的过程中遇到过一些问题，本篇主要分享一个分区消费指标缺失的问题。

vivo互联网技术
数据挖掘
2025-07-10 10:34

用友ChatBI重构企业数据价值的智能引擎

在AI技术浪潮席卷全球企业的背景下，很多企业都在卷ChatBI这个细分赛道。那么，对于中国管理软件的领头羊用友来说，到底怎么看?在《AI数据分析之ChatBI发展与应用实践》白皮书撰写期间，笔者有幸采访了用友数据事业部负责人李进闯。在他看来，ChatBI正以对话式交互模式重构数据分析格局。

danny_2018
数据分析
2025-07-09 11:07

定制化BI可视化产品还能活多久？

结合近期数据产品求职辅导部分同学对于BI分析方向的数据产品的岗位理解偏差，总结下定制化可视化报表产品和自助BI产品的爱恨情仇。

qing_yun
数据分析
2025-07-07 11:15

流湖再进化，腾讯云Setats破解实时处理“不可能三角”

在AI技术创新浪潮下，大数据的底层架构也在加速迭代。满足未来数据处理需求的技术架构到底什么样?腾讯云大数据团队在流湖领域的创新，可以说是取得了开创性成果。

danny_2018
数据挖掘
2025-06-25 18:26

加速推动AI与数据的融合，Databricks发力Lakeflow Designer

Lakeflow Designer的的“谋篇布局”，标志着Databricks正从单纯的数据湖仓平台，向AI驱动的数据操作层延伸。通过平衡易用性与治理能力，其有望助力企业突破数据工程“最后一公里”的瓶颈，真正释放数据与AI的融合价值。

danny_2018
数据分析
2025-06-16 15:34

vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(2)-从0到1建设 Pulsar 指标监控链路

本文是《vivo Pulsar万亿级消息处理实践》系列文章第2篇，Pulsar支持上报分区粒度指标，Kafka则没有分区粒度的指标，所以Pulsar的指标量级要远大于Kafka。在Pulsar平台建设初期，提供一个稳定、低时延的监控链路尤为重要。

vivo互联网技术
Spark
2025-06-12 10:52

为什么你的数据分析不起作用？

若在挑选用于分析趋势和洞察的数据指标时缺乏明确目标，那么最终产出的报告大概率毫无价值。我们建议企业在构建数据架构前，一定要先梳理清楚业务需求以及对数据应用的预期。

danny_2018
数据分析
2025-05-22 09:29

RAG（检索增强生成）AI代表未来，而高质量数据是关键，为什么？

如果生成式AI模型使用的是质量低下的数据，那么它们生成的内容可能会充满错误、误导性信息或无关紧要的信息。这种情况下，AI的输出就会变得“华而不实”，看似有吸引力但实际上缺乏实质内容和价值。

danny_2018
数据挖掘
2025-05-19 10:51

湖仓一体架构解析：如何平衡数据灵活性与分析性能？

在数据爆炸的时代，企业面临着如何高效处理和分析海量数据的挑战。传统架构难以同时满足灵活性和性能需求，湖仓一体架构应运而生。

镜舟科技
数据挖掘
2025-05-04 17:19

平替Pandas，主流数据处理库优劣势比较

数据处理是数据架构现代化体系中的关键能力。尤其在数据大爆炸的今天，不仅数据量越来越大、数据类型越来越复杂，更要求数据能够实时或者近实时处理。因此，如何有效处理数据，是数据价值释放的“必修课”。

danny_2018
数据分析
2025-04-24 09:27
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