关于大数据:直播-大数据能力体系构建的技术方法全在这了

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在明天数字经济的浪潮中,产业充分认识到要做好数字化、智能化,第一件要做的事件即是健全的企业大数据能力。

在数据量指数增长、数据类型繁冗多样、数据利用场景多变、数据分析实时性要求高的多重挑战下,开发者如何利用技术驱动企业高效、疾速地构建大数据能力体系?

『百度开发者沙龙』第二期邀请到了百度智能云大数据的 4 位资深工程师、产品经理,为大家带来百度智能云智能大数据平台相干技术解说,同时分享落地实战经验,探讨大数据技术与利用。

直播介绍

(一)直播简介

全方位笼罩从数据基础设施到智能开掘平台 / 智能可视化 BI 背地的技术与实际,介绍如何建设新型数据基础设施,详尽解读全功能 AI 开发平台、可视化 BI 等产品背地的技术,摸索数据价值开掘的最新计划。

(二)直播纲要

(三)报名形式:

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精彩议题

《百度数据仓库 Palo 技术个性解读》

鲁志敬 | 百度智能云高级产品经理

百度数据仓库 Palo 是基于开源 Apache Doris 构建的企业级 MPP 云数据仓库,可无效地反对在线实时数据分析。

本次分享将介绍百度数据仓库的倒退历程,探寻极速易用背地的技术原理,帮忙大家更加疾速构建数据分析平台。

《智能化可视化 BI 与大屏揭秘》

张军 | 百度智能云资深研发工程师

Sugar BI 是百度自助 BI 报表剖析和制作可视化数据大屏的工具,直连 MySQL、本地 excel 等各类数据源,通过丰盛的图表和拖拽式编辑即可生成可视化页面,并以炫酷大屏出现,让数据信息更直观。

本次分享将介绍 BI 剖析背地的技术架构与流程,及可视化图表的智能举荐策略,帮忙大家深刻了解智能化可视化 BI 的技术与实际。

《数据湖架构下的大规模解决技术实际》

李莅 | 百度智能云大数据平台技术架构师

在数据量指数增长、数据类型繁冗多样、数据利用场景多变、数据分析实时性要求越来越高的多重挑战下,繁多的数据仓库或者数据湖解决方案满足不了用户对数据挖掘和应用的需要,湖仓一体架构成为云原生时代数据架构演变的必然趋势。

本次分享将介绍云原生大数据架构、一体化数据平台、数据湖剖析技术与实际,帮忙开发者解大规模数据湖剖析技术及趋势。

《企业数据资产构建与利用实际》

崔宝宏 | 百度智能云大数据资深产品经理

在构建数据基础设施后,开发者应该如何帮忙企业实现数据资产价值最大化?

本次分享将基于企业实在场景,通过百度智能大数据平台 BMR 托管大数据平台、EasyDAP 数据湖治理开发平台、百度数据仓库 Palo、Sugar BI 一步步实现企业数据资产构建和利用。

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