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大数据服务还是那个大数据服务吗?

据海外媒体29日报道。自2002年的G-BOOK开始,搭载远程信息处理器的汽车在10年间累计达到了330万辆,其中,搭载了通讯DCM的汽车达到了70万辆。每年,从这些车载设备在中被上传的探针数据是非常庞大的。而将这作为大数据提供给公司的业务便是T探头交通数据服务。

发文单位:对外贸易经济合作部

员外在刚接触到区块链的时候,就在想,在比特币主链上,只能记录一些交易数据,在以太坊上面还比较好点,可以自行开发一些应用,像以太坊这样的区块链并不是被设计⽤来为储存管理数据的,比如前段时间风行的养猫游戏,其实也只是记录一些体积很小的交易数据,一旦请求数量过多,系统就崩溃了。随着区块链的发展越来越普及,肯定会有大量的数据需要一个可以安全高效的数据库。所以到底有没有基于去中心化平台的一种数据库呢?

数据仓库

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文  号:[1998]外经贸计财统函字第1014号

然后员外上网一搜,蹦出来一个甲骨文。员外懵了一下,像甲骨文这样的大公司,什么时候开始进军区块链领域了?这转型可是够快的呀,有点不可思议。然后员外继续研读下去,发现此甲骨文非彼甲骨文,为了防止广大的读者也混淆了,员外先在此解读一下。

业务系统和数仓的区别

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2012年大数据是个流行词,没想到4年过后,在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据,我会怎样怎样……”好吧,如果还停留在如果上,就不该随便上论坛演讲,讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟,更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有,那就什么都不用提了。毕竟,人工智能+大数据的生态模式已经开启。

发布日期:1998-12-14

甲骨文股份有限公司:成立于 1977
年,是一间全球性的大型企业软件公司。总部位于美国加州红木城的红木岸(Redwood
Shores),现时首席执行官为公司创办人劳伦斯·埃里森(Lawrence J.
Ellison)。直到2013年为止,甲骨文是继微软后,全球收入第二多的软件公司。主要产品为:服务器及工具和应用软件。

Bluzelle:提供去中⼼化的数据服务,主要方向是提供去中心化网络中的数据存储的空缺,为个⼈和企业数据提供⼀个更安全可靠的互联⽹。也正是因为它提供数据存储类的服务,跟上面那个甲骨文公司有些类似,所以被大家称作是区块链甲骨文。

拉链表

丰田开始提供交通重要资料信息服务,信息来自70万辆移动终端

7月初,据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日,李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的发展战略。为什么谷歌和百度都在人工智能领域重金发力?2015年百度投入研发创新的资金占公司总营收的16%。谷歌就不用说了,在量子计算这样离实现还遥不可及的技术上都已经投入很多研发资金。因为互联网未来向智能+发展的基础是数据。有数,有趋向完整的海量数据是现在所有巨头在布局人工智能+大数据生态模式的重点。

执行日期:1998-12-14

图片 5甲骨文.png

概念

数据仓库保留了大量的历史数据,对时间维度上的数据分析工作提供了重要的手段。而保留历史数据的最常见的方法就是使用历史拉链表,历史拉链表仅当数据发送变更时,才相应的发生变更,这样就能有效保留历史数据的变动信息,又不会浪费存储空间。

适用于以下场景:

数据量有点大,表中某些字段有变化,但是变化的频率也不是很高,业务需求又需要统计这种变化状态,每天全量一份呢,有点不太现实,不仅浪费了存储空间,有时可能业务统计也有点麻烦,这时,拉链表的作用就体现出来了,既节省空间,又满足了需求。

一般通过在数仓中增加start_date和end_date字段来实现,其中start_date表示该条记录的生命周期开始时间,end_date表示该条记录的结束生命周期(不包括该日期)。

1   支付 2016-08-21  2016-08-21
1   完成 2016-08-22  9999-12-31
2   创建 2016-08-20  2016-08-20
2   完成 2016-08-21  9999-12-31
3   创建 2016-08-20  2016-08-21
3   支付 2016-08-22  9999-12-31
4   创建 2016-08-21  2016-08-21
4   支付 2016-08-22  9999-12-31
5   创建 2016-08-22  9999-12-31

比如上面就是一个数仓中订单表中(order_his)的数据,其中最后两列是start_date和end_date字段,

end_date=‘
9999-12-31’表示该条记录目前处于有效状态,而其他则表示是一段历史.

--如果查询当前所有有效的记录
select * from order_his where dw_end_date = ‘9999-12-31′
--如果查询2016-08-21的历史快照
select * from order_his where begin_date <= ‘2016-08-21′ and end_date >= ‘2016-08-21’

自治体:日本实行的是两级行政制,地方政府由跨区域的地方自治单位――“都道府县”和基本的地方自治单位――“市町村”2个层级构成。日本目前有都道府县共47个、市町村共2374个。日本的自治体相当于中国的地方政府。

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生效日期:1900-1-1

  • 性能为了在性能、可靠性和可扩展性⽅⾯达到最⾼⽔平,Bluzelle应⽤了集群技术。集群是⼀⼤组节点,可共同存储和管理数据。在使用的过程中,这些群组中的某些节点可能会停⽌运⾏,新节点可以在对⽹络造成最⼩影响的情况下出现。总的来说Bluzelle是⼀个由多个集群组成的庞⼤集群,这也是为了达到系统最高性能设计的。Bluzelle
    可以做到从叶群中最近的节点检索数据来减小延迟,和通过从叶群中速度最快的节点并⾏检索数据来⼤幅度提⾼速度。

  • 可靠性Bluzelle还使⽤雾算法或即群算法的概念,Bluzelle遵循了⼀个模型,就是每个单元的数据都100%复制到集群中的叶群。因此,尽管数据仅在⼀个集群中,由于该集群的节点很多,并且在全球各地都有分散,因此即便是某个节点出现故障,也不会影响整个体统的运行,因为这份数据还在某些节点上有备份。

  • 可扩展性Bluzelle数据库从⽔平或垂直都是可扩展的。Bluzelle会管理各项需要扩展的⽤例的各种策略和考虑。

  • 其他特点:

拉链算法

  1. 采集当日全量数据到ND(NewDay)表;
  2. 可从历史表中取出昨日全量数据存储到OD(OldDay)表;
  3. (ND-OD)就是当日新增和变化的数据,也就是当天的增量,用W_I表示;
  4. (OD-ND)为状态到此结束需要封链的数据,用W_U表示;
  5. 将W_I表的内容全部插入到历史表中,这些是新增记录,start_date为当天,而end_date为max值;
  6. 对历史表进行W_U部份的更新操作,start_date保持不变,而end_date改为当天,也就是关链操作;

丰田汽车IT领域的重要支柱友山茂树常务表示,正因为丰田是汽车公司中的佼佼者,才必须要将数据回馈给社会。

数据获取的最新模式:众包

各省、自治区、直辖市及计划单列市外经贸委(厅、局),新疆建设兵团:

  • 高私密性:Bluzelle采⽤加密和分⽚技术来提供隐私保证;
  • 企业级别可扩展性:Bluzelle以独特的、分布式和智能化的⽅式存储数据,能够提供企业级的可扩展性;
  • 数据⽆法篡改性:Bluzelle利⽤区块链技术,⼀旦存储被存储到这样的⽹络中,将不可能被改变;
  • ⾼性能快速运转:Bluzelle动态调整⽤于数据分⽚的节点数量和位置,以满⾜性能指标;
  • 沒有⼊侵者:Bluzelle的共识机制是数据更改被接受为“真相”的唯⼀⽅法,从⽽使数据⽆法被⿊客篡改;
  • 低成本:Bluzelle不需要实体数据中⼼从⽽省去⼤量成本,所有的计算机资源都是由⽹络⾥的⽣产者提供的。

更新操作

这里举个栗子说明,并且以天为维度做拉链.

首先我们创建表结构:

--订单流水表
CREATE TABLE orders (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING
) row format delimited fields terminated by '\t'

--订单增量表
CREATE TABLE ods_orders_inc (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING
) PARTITIONED BY (day STRING)
row format delimited fields terminated by '\t'

--订单数仓历史表 
CREATE TABLE dw_orders_his (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING,
dw_start_date STRING,
dw_end_date STRING
) row format delimited fields terminated by '\t' ;

第一次历史表中没有数据,需要全量更新(这里假设订单流水表中已经有数据了),

全量更新数据,我们先到2016-08-20为止的数据(假设第一天数据变化日期是2016-08-20):

--初始化,先把2016-08-20的数据初始化到增量表
INSERT overwrite TABLE ods_orders_inc PARTITION (day = '2016-08-20')
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime < '2016-08-21' and modifiedtime <'2016-08-21';

--再初始化到历史表
INSERT overwrite TABLE dw_orders_his
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status,
createtime AS dw_start_date,
'9999-12-31' AS dw_end_date
FROM ods_orders_inc
WHERE day = '2016-08-20';

通过上面可以知道:

  1. 增量表里存了一份全量数据
  2. 历史表中也存了一份全量数据,并且表示为当前有效

然后我们再接着更新2016-08-21的数据:

--1.保存一份2016-08-21的增量数据到增量表中
INSERT overwrite TABLE ods_orders_inc PARTITION (day = '2016-08-21')
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE (createtime = '2016-08-21'  and modifiedtime = '2016-08-21') OR modifiedtime = '2016-08-21';

--2.然后增量表关联到一张临时表中,再插入到新表中
--临时表
DROP TABLE IF EXISTS dw_orders_his_tmp;
CREATE TABLE dw_orders_his_tmp AS
SELECT orderid,
createtime,
modifiedtime,
status,
dw_start_date,
dw_end_date
FROM (
    SELECT a.orderid,
    a.createtime,
    a.modifiedtime,
    a.status,
    a.dw_start_date,
    CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw_end_date > '2016-08-21' THEN '2016-08-21' ELSE a.dw_end_date END AS dw_end_date
    FROM dw_orders_his a
    left outer join (SELECT * FROM ods_orders_inc WHERE day = '2016-08-21') b
    ON (a.orderid = b.orderid)
    UNION ALL
    SELECT orderid,
    createtime,
    modifiedtime,
    status,
    modifiedtime AS dw_start_date,
    '9999-12-31' AS dw_end_date
    FROM ods_orders_inc
    WHERE day = '2016-08-21'
) x
ORDER BY orderid,dw_start_date;
--插入到历史表
INSERT overwrite TABLE dw_orders_his;

更新2016-08-22的数据和上面的步骤2类似.

通过上面可知,每天历史表拉链数据变更包括两部分(以2016-08-21举例):

  1. 2016-08-21当天的全部增量数据,其所有记录是有效的
  2. 已经存到历史表中的数据,如果2016-08-21当天有增量更新,则该条记录生命周期结束时间记录为2016-08-21这天

当然除了上面的,在库里存着的这次没有变更的原样保存,不做更改。

丰田所拥有的大数据,在东日本大地震的时候,作为车辆通行实际数据提供给了本田等汽车公司以及其他相关企业,虽然大数据对大地震有很大的帮助,但是除了这次地震之外,大数据便没有再被使用过。而此次为了让社会上更广泛的人群能够使用大数据,丰田首先将向自治体和企业提供“大数据交通信息服务”。

众包是一种整合资源提升效率的方式,通过众包可以在集合海量数据中,筛选符合一定标准的有效数据,能够降低数据收集的成本,提高机器学习训练的效率。有个生物学家叫戴维•休斯(David
Hughes),他和作物流行病学家马塞尔•萨拉斯(Marcel
Salathé)将机器视觉技术和深度学习算法应用于农业病虫害智能防治上。他们将关于植物叶子的5万多张照片导入计算机,并运行相应的深度学习算法,针对在明亮的光线条件及合乎标准的背景下拍摄出植物的照片,最终程序正确识别率高达99.35%。如果在互联网上随机选取的植物叶子照片,其识别准确率将降至30%-40%,这也是目前视觉识别技术在复杂环境下尚未突破的地方。为了突破算法的限制,提高准确率,休斯和萨拉斯开发手机应用Plant
Village,让世界各地的农民通过Plant
Village上传患病作物照片,其中包含照片如何拍摄、拍摄地点、年份等大量数据,并包含农业专家对此做出相应诊断的信息。这种方式出现之后,数据获取的难度依旧聚焦在多维度数据资源的聚合,众包可以解决从分散的个体获取目标数据的问题,但对于基础数据资源层的扩张和占领依然是一场没有硝烟的砸钱战斗。

  为了适应外经贸业务统计改革的要求,便于各级外经贸主管部门以海关统计数据口径对各地区出口完成情况进行检查和考核,充分利用海关进出口数据为外经贸管理服务,特决定自1999年1月起,逐月向各地外经贸主管部门提供海关进出口详细数据。提供的数据分为综合数据和固定报表两部分。综合数据包括所有关别、国别、商品、贸易方式、境内货源地/境内目的地、运输方式等信息;固定报表内容见附件一。现将有关事项通知如下:

结论

  1. 拉链表中存的是一段时间的快照
  2. 这样减少了数据的冗余
  3. 如果start_date和end_date有索引的话,查询性能会大大提高

从雷克萨斯、皇冠等搭载了DCM的探针汽车中收取的数据是从手机中收取数据量的60倍左右。收集的数据要尽量不涉及个人信息,所以不会显示出汽车所在的具体地点。但是相对的,会在专用的地图上实时显示在某一地区的交通量和交通事故的发生情况。

数多了怎么办:智能计算

  一、外经贸部计财司负责所提供数据的管理、审核与解释工作,指导地方使用海关数据。

模型

一般情况下,每一分钟会从车载设备中传输汽车的数据,而每15分钟将更新一次数据,并在微软的云服务器Azure上将其处理为大数据。所以也能够看到过去的数据。通过记录汽车的航行轨道来制作实际通行地图,并且还能够计算出方圆100米以内的二氧化碳排放量。

有些人在努力获取数据,有些人在为数据多而未能充分利用而焦虑。

  二、中国国际电子商务中心(简称EDI中心)提供技术支持和服务,负责海关进出口统计数据的加工整理和传输工作,解答实际操作中的技术问题。

3NF

主要目的是消除冗余。

E-R图.

比如,在某一个区域内,统计一个月的探头数据的话,便能够看出那个区域的实际交通状况。通过制作汽车航行轨道地图,便能够准确把握哪个地区容易堵车,哪个地区在哪个时间段容易发生事故。这将给自治体和企业制作回避堵车和事故的对策提供有力的数据。

数据量级达到一定程度,再利用数据优化服务需要人工智能算法。随着企业数据量的积累,挖掘数据提高效率变成了必需。比如商业应用中打车平台的应用,国内平台滴滴与快滴合并之后,业务线从出租车扩张到专车、顺风车、公交等领域,数据范围猛增,数据量包含司机行为数据、顾客行为数据及各种路线数据、实时交通情况数据,定位数据等,据滴滴官方公布,滴滴出行每天处理的数据量达到70TB,由于订单处理响应时间的要求,单纯处理数据的效率已无法满足实时服务的需求,必须借助人工智能算法才能够进一步提升服务效果。从用户体验角度,也需要实现提升定位精准度,提高接单率,缩短应答时间。目前滴滴内部基于海量数据+机器学习算法的推荐匹配系统,针对海量司机的交班时间、地点、接单/拒单情况等海量数据进行司机画像,以此为基础,针对实时的订单数据,分配订单时实时按需分配,满足服务需求。从数据应用展现更宏观价值的角度来看,基于滴滴已有数据,可整合实时交通情况数据,包括拥堵路段、集中路线、集中商圈等多维度动态数据,进行结构化处理,达到整合一个城市的车辆分布,实现统筹平衡调度的目的。

  三、通过计算机网络反馈数据,以提高数据时效性及准确性。

维度建模

也就是说,企业在设计导航系统的时候,可以利用丰田的探头交通数据,来制作更好用的道路查询系统。

大数据服务的现在及未来:智能+生态模式

  四、提供数据的时间:每月26日,提供上月的综合数据;月底前,提供上月固定报表数据。

为什么说维度建模是展现分析数据的首选技术?

  • 以商业用户可理解的方式发布数据
  • 提供高效的查询性能

友善常务表示,“在大地震以后,特别是到了今年,有很多相关机构、企业和团体要求我们更多的利用大数据。在现今这个时代,信息应该是开放的。我们希望自治体和企业能够很好地运用丰田的大数据,来制定更好的防灾措施和交通运输服务等。并且我们希望我们所做的事情能够为创造一个智能工具社会做出贡献。”

未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。我们认为,大数据服务未来将有以下四种模式:

  五、海关数据只收取一定设备维护费,费用按所提供的数据量核定(具体费用由EDI中心与各地外经贸主管部门商定)。

事实表和维度表

一是形成数据资源和计算资源提供平台。当前企业数据大多仅留存于企业内部,在开发应用上一般也只有内部应用,企业之间数据各自孤立,独立计算,行业内尚未形成整合大数据,目前第三方数据采集、监测机构已经开始致力于多维数据的采集服务,包括外部数据的直接采集和企业内部数据的间接采集,已有第三方在提供基础数据库资源。未来伴随数据维度的丰富和数据量的扩大,第三方机构将采集并使用智能算法结构化处理形成相对完整的数据资源提供平台,并针对些海量数据的存储、整合及计算提供基于云端的平台式服务。

  六、EDI中心在多个城市设有代表处(见附件二),这些城市的外经贸主管部门可拨该代表处路由器的拨入连选号上网,从而减少电话费用支出。

事实表

维度模型中的事实表存储组织机构业务过程事件的性能度量结果.

“事实”这一术语表示某个业务度量.

事实表中的每行对应一个度量事件.每行中的数据是一个特定级别的细节数据,称为粒度。例如,销售事务中用一行来表示每个卖出去的产品。维度建模的核心原则之一是同一事实表中的所有度量行必须具有相同的粒度。

一般事实表具有两个或者更多个外键与维度表的主键关联。

事实表通常有包含外键集合的主键。事实表的主键常称为组合键,具有组合键的表称为事实表。事实表表示多对多关系。其他表称为维度表。

通常几个维度一起唯一标识某个事实表行。当确定了所有维度中唯一标识事实表行的子集后,其他维度使用事实表行的主键的单一值。换句话说,其他维度只是参与其中。

二是出现技术服务平台,包含提供Paas服务的开源平台及计算能力、大数据解决方案及技术服务支持。从目前人工智能和大数据企业发展来看,只有巨头和少数创业企业掌握核心算法及存储真正大数据,更多企业通过合作或建立产业联盟的方式获取行业或其他领域的数据。但对于数据的存储、处理和应用需要技术支撑且突破这些技术需要消耗大量人力物力财力,没必要所有企业都去做这件事。PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来,使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低,更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。因此形成Paas服务平台或解决方案技术服务平台,据此可以聚合数据资源,优化算法,提高准确率。另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商,企业可以将数据服务完全外包给第三方机构,第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术,提高准确率,同时产生推动行业发展的效果。

  七、各地外经贸主管部门可以利用取得的海关统计数据进行各项外经贸管理工作,但不得利用其从事商业咨询活动。要严格遵守《统计法》,不能将涉及企业商业秘密的资料公开或提供给第三者。

维度表

每个维度表有单一的主键定义,用于在与事实表连接操作时实现参照完整性的基础。

维度属性可作为查询约束、分组、报表标识的主要来源。对查询或报表请求来说,属性以词或词组加以区分。

维度提供数据的入口点,提供所有DW/BI分析的最终标识和分组。

三是出现资讯服务平台。大数据产业相对仍是新兴产业,发展日新月异。一方面企业需要寻找大数据资源或技术服务平台,另外一方面第三方服务机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。在这种背景下将出现起到桥梁作用的专业资讯服务平台,连接企业和第三方服务机构,同时起到发布整个行业前沿信息的作用。

  附件一、二略

概述

维度模型表示每个业务过程包含事实表,事实表存储事件的数值化度量,围绕事实表的是多个维度表,维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。这种类似星状的结构通常称为星型连接。

四是出现交叉/垂直化服务应用。现阶段在教育、金融领域的垂直应用以及在未来智能营销、智能制造等交叉行业的应用。如在教育行业已出现利用积累的教、考、学环节的大数据结合深度学习算法推出个性化学习平台,如国外的Knewton、国内的智学网都是这种模式。未来将延伸至农业、制造业、交通、医疗等各行各业,出现如智能农业生产管理、智能交通、个性化精准医疗等创新服务。

Data Vault

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基于大数据的数仓分层

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基于大数据的数据服务管理

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