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浅谈快速发展中的企业存在的数据污染问题

引言 公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中,数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里,由于数据量相对较小;业务系统变更相对规律;系统架构相对简单;数据来源相对单一等原因,从而使数据的计算过程更加简单,计算结果更加准确。而作为业务与技术高速发展的京东,用常规的架构设计无法满足公司对数据高 质量的要求。如何在保障业务高速发展的同时,将数据仓库的数据污染降低到最小?我们重点来说说引起数据污染的原因以及解决方案。 业务系统的数据源多样化 随着技术的发展,不同的业务系统由不同的团队开发与维护,造成了公司多样化的数据存储方式,如SQL SERVER、ORACLE、MYSQL、HBASE、DB2、XML、文本等数十种数据结构,于是就要求数据中心支持异构数据源的数据同步,并将数据存储为可相互关联的统一数据结构,数据源越多,数据的交换成本和维护成本就越高。这一阶段数据的主要污染集中在不同数据源之间的数据一致性。 业务系统架构频繁变更 传统行业的优势是业务系统相对成熟且稳定,而互联网行业的架构大幅度升级如家常便饭,有时是迫于业务的快速发展,有时候是为了改变而改变,所有改变中最为痛苦的就是新老系统...

Caffe作者贾扬清,教你如何打造优秀的深度学习架构

雷锋网按:本文作者贾扬清,拥有加州大学伯克利分校计算机科学博士学位、清华大学硕士学位和学士学位,曾于新加坡国立大学、微软亚洲研究院、NEC美国实验室、Google Brain工作,现任Facebook研究科学家,负责前沿AI平台的开发以及前沿的深度学习研究。 在伯克利期间开发了深度学习框架Caffe,在Google期间参与了ImgeNet2014比赛、TensorFlow平台的开发、基于深度学习的产品开发和产品咨询等。在AI领域有数年的研究经历。 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山。这不仅是因为它无论在结构、性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架。更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度。 这一次,大牛讲堂将Caffe框架的作者贾扬清请到了地平线,他

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