原创 DataPipeline合夥人 & CPO 陳雷:企業實時數據管理問題與實踐 | 附PPT下載

陳雷 | DataPipeline 合夥人 & CPO,曾任 IBM 大中華區認知物聯網實驗室服務部首席數據科學家、資深顧問經理。十五年數據科學領域與金融領域經驗。綜合交通大數據應用技術國家工程實驗室產業創新部主任,中國電子學會區塊鏈專委

原创 實時數據融合之法,穩定高容錯

陳雷 | DataPipeline 合夥人 & CPO曾任 IBM 大中華區認知物聯網實驗室服務部首席數據科學家、資深顧問經理。十年管理經驗,十五年數據科學領域與金融領域經驗。綜合交通大數據應用技術國家工程實驗室產業創新部主任,西安交通大

原创 實時數據融合之道:博觀約取,價值驅動

陳雷 | DataPipeline 合夥人 & CPO曾任 IBM 大中華區認知物聯網實驗室服務部首席數據科學家、資深顧問經理。十年管理經驗,十五年數據科學領域與金融領域經驗。綜合交通大數據應用技術國家工程實驗室產業創新部主任,西安交通大

原创 吉利集團數字化轉型提速,DataPipeline助力集團化實時數據採集同步平臺建設

  9月20日,吉利集團和DataPipeline公司共同宣佈,DataPipeline協助吉利集團搭建的集團化實時數據採集同步平臺正式投入使用。該項目的實施對於推動吉利集團實現企業數字化轉型、數據規範化和集約化管理、增強其持久核心競爭力

原创 DataPipeline CTO陳肅:驅動軟件國產化,客戶需求是核心引擎

引言:近日,極客邦科技InfoQ編輯萬佳就“軟件國產化”相關話題採訪了DataPipeline CTO 陳肅,本文由編輯萬佳根據採訪內容整理而成。   長期以來,中國信息產業“缺芯少魂”,“芯”指芯片,“魂”指操作系統。2018 年,中興事

原创 DataPipeline王睿:業務異常實時自動化檢測 — 基於人工智能的系統實戰

大家好,先自我介紹一下,我是王睿。之前在Facebook/Instagram擔任AI技術負責人,現在DataPipeline任Head of AI,負責研發企業級業務異常檢測產品,旨在幫助企業一站式解決業務自動化監控和異常檢測問題。今天主要

原创 最新2.7版本丨DataPipeline數據融合產品最新版本發佈

  此次發佈的2.7版本在進一步優化產品底層數據處理邏輯的同時更加註重提升用戶在數據融合任務的日常管理、運行監控及資源分配等管理方面的功能增強與優化,力求幫助大家更爲直觀、便捷、穩定地管理數據融合任務,提升系統的易用性與穩定性。   一、

原创 上篇丨數據融合平臺DataPipeline的應用場景

    距離2020年還有不到一週的時間,在過去的一年裏DataPipeline經歷了幾次產品迭代。就最新的2.6版本而言,你知道都有哪些使用場景嗎?接下來將分爲上下篇爲大家一 一解讀,希望這些場景中能出現你關心的那一款。 場景一:應對生

原创 這些傳統數據集成的痛,你還在經歷嗎?

20多天後,我們將步入2020年。在即將過去的2019年,人工智能、5G、數字貨幣等技術不斷衝擊着傳統的數據治理模式,你所在的企業是否同樣感受到了衝擊?在這些難以言說的痛中間,又有多少是傳統數據集成所帶來的?   今年,隨着數據驅動決策的理

原创 ETL的兩種架構——ETL架構和ELT架構優劣勢對比

​ 導讀: 作爲現代企業和組織機構的重要資源,信息是進行科學管理與決策分析的基礎。ETL 則是把數據轉換爲信息、知識的關鍵步驟之一。在 AI 應用場景下,數據集成有哪些特點?隨着 AI 應用場景越來越多,爲什麼我們需要從 ETL 轉換到 E

原创 2020即將到來,看完這篇幫你詳細瞭解數據策略

  隨着企業與數字科技融合程度的逐漸加深,越來越多的企業在數字化轉型之路上感到前所未有的焦慮。他們相信組織已經擁有了具有經濟價值的數據資源,期望它能像其他資產那樣爲組織帶來更多的未來利益。諸如員工資產,與數據一樣,員工也是企業資產的重要組

原创 DataPipeline丨「自定義」數據源,解決複雜請求邏輯外部數據獲取難題

A公司專注爲各種規模和複雜程度的金融投資機構提供一體化投資管理系統,系統主要由投資組合管理、交易執行管理、實時監控管理、風險管理等功能模塊構成。隨着企業管理產品數量的不斷增多,大量數據分散在各券商系統中且數據存儲格式各異,難以管理和利用。

原创 DataPipeline CTO陳肅:構建批流一體數據融合平臺的一致性語義保證

文 | 陳肅 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT獲取 | 關注公衆號後,後臺回覆“陳肅”   首先,本文將從數據融合角度,談一下DataPipeline對批流一體架構的看法,以及

原创 DataPipeline丨LinkedIn元數據之旅的最新進展—Data Hub

  作者:Mars Lan, Seyi Adebajo, Shirshanka Das 譯者: DataPiepline yaran   作爲全球最大的職場社交平臺,LinkedIn的數據團隊不斷致力於擴展其基礎架構,以滿足不斷增長的大數

原创 DataPipeline數據融合重磅功能丨一對多實時分發、批量讀取模式

      爲能更好地服務用戶,DataPipeline最新版本支持:   1. 一個數據源數據同時分發(實時或定時)到多個目的地;   2.  提升Hive的使用場景: 寫入Hive目的地時,支持選擇任意目標表字段作爲分區字段;