83、实时数据仓库之营销域团购数据模拟

youfanedu 2023-01-13 03:17:14

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课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序），以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

Technorati 标签: 数据仓库,模型设计 数据仓库的模型设计 A. 数据建模方法论 数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段： 1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？

Technorati 标签:数据仓库,模型设计 数据仓库的模型设计 A. 数据建模方法论 数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段： 1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务...

数据仓库的模型设计 A. 数据建模方法论 数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段： 1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务的应用和需要来划分的，是

数据仓库（Data Warehouse）简称DW或DWH，是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求设计的一种新数据库，而这个数据库是需容纳更多的数据，更加庞大的数据集，从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以建立数据沙盘为基础，为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。 数据仓库的应用 1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。 2.数据化运营、精准运营。 3.广告精准、智能投放。随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库先在互联网行业得到了尝试。高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序），以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的数据仓库业务场景，全部代码可以直接部署企业，支撑亿级并发数据分析。该项目代码也是具有极高的商业价值的，大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm Flink1.9.0 Greenplum5.0.0 Hadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.1.0 HDFS、MapReduce Redis、Flume Sqoop、Zookeeper MyBatis、EhCache SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL、MyCat Vue.js、Nodejs Highcharts课程亮点： 1.与企业对接、真实工业界产品 2.支持海量数据的分析 3.支持全端实时数据分析 4.通用数据仓库分层解决方案 5.数据库实时同步解决方案 6.主流微服务后端系统 7.电商数据仓库实战指标 8.实时加离线多方位分析 9.互联网大数据企业热门技术栈 10.分布式数据库存储解决方案 11.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 12.大数据热门技术Flink新版本13.集成SpringCloud实现统一整合方案 14.全程代码实操，提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授，代码企业直接复用，提供企业解决方案。版权归作者所有，盗版将进行法律维权。

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