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摘要: 本文将介绍字节跳动基于Parquet格式降本增效的技术原理和在具体业务中的实践,首先介绍了Parquet格式在字节跳动的应用,然后将结合具体的应用场景:小文件合并和列级TTL ,从问题产生的背景和解决问题的技术方案出发,介绍如何基于Parquet格式实现降本增效的目标。 阅读全文
posted @ 2024-07-30 18:08 字节跳动数据平台 阅读(336) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 人人都能消费数据,事事都能数据驱动,正在成为火花思维数智化升级下的日常,这也与火山引擎推出的企业数智化升级新模式不谋而合。 阅读全文
posted @ 2024-07-30 13:30 字节跳动数据平台 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 全新A/B实验能力,火山引擎数智平台上线广告营销实验 DataTester 的广告营销 A/B 实验是一款用于满足广告主高效验证决策效果的产品工具,帮助企业实现在同策略、同素材的实验环境下,产出更科学的效果数据,高效决策。 阅读全文
posted @ 2024-07-26 17:25 字节跳动数据平台 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 降成本,提人效:火山引擎VeDI实验平台架构升级 火山引擎数智平台A/B测试DataTester助力企业实现加速创新、优化效率与精准决策,微服务架构的调整,将带来其服务能力的升级,使用DataTester的企业将进一步实现高效的科学决策,在数据驱动精细化运营的行业趋势下,通过科学决策与快速创新来取得竞争优势。 阅读全文
posted @ 2024-07-19 11:15 字节跳动数据平台 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 以电商、消费行业为例,详解火山引擎数智平台如何应用湖仓一体架构 湖仓一体架构是一种将数据湖和数据仓库的优势结合起来的新型数据架构。作为新一代企业级数据产品,火山引擎数智平台在旗下产品中对湖仓一体架构进行深入探索和应用,本篇将从数据湖内核、服务设计及应用场景等方面进行详细拆解。 阅读全文
posted @ 2024-07-17 16:32 字节跳动数据平台 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 火山引擎ByteHouse发布高性能全文检索引擎 作为一款定位为OLAP的分析型数据库,ByteHouse在支持结构化数据检索方面具备先天优势,而此次发布的全文检索引擎则补齐了对非结构化、半结构化等数据的快速检索能力,让用户可以构建一体化的数据管理、查询服务,降低运维成本和资源成本。 阅读全文
posted @ 2024-07-17 10:38 字节跳动数据平台 阅读(118) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 火山引擎数智平台赋能火花思维,A/B测试加速创新 在数字化浪潮下,火花思维凭借其对数据驱动的理解与实践,搭上了业务快速增长的快车。这一效果的背后,离不开火花思维与火山引擎数智平台的深度合作。通过引入火山引擎的DataFinder和DataTester等产品,火花思维实现了数据问题的快速定位与数据资产的高效利用。 阅读全文
posted @ 2024-07-12 11:03 字节跳动数据平台 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 乘用车1-5月销量同比增长7%,火山引擎数据飞轮能帮车企盘活下半年增长吗? 火山引擎推出企业数智化升级新模式“数据飞轮”,并面向汽车行业输出覆盖智能营销、汽车联网等场景在内的全套解决方案,在历经一年的行业实践后,已经成为越来越多车企实现数智化升级的模式选择。对车企来说,更贴合市场趋势以及业务需求的数智化升级,或许是实现下半年进一步增长发力的关键点。 阅读全文
posted @ 2024-07-11 10:29 字节跳动数据平台 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 深耕分析型数据库领域,火山引擎ByteHouse入围《2024爱分析数据库厂商全景报告》 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群。 近日,爱分析发布《2024爱分析·数据库厂商全景报告》,报告中爱分析将数据市场从上至下划分为数据库服务、数据库运维管理产品、数据库产品三层,其中数据库产品又包括事务型关系数据库、混合型关系数据库等。凭借完备的产品 阅读全文
posted @ 2024-07-08 11:43 字节跳动数据平台 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据作为新型生产要素,正支撑企业的数智化转型。但企业数字化建设也存在管理成本高、数据产品使用门槛高、数据资产价值不够的问题,其原因在于业务和数据之间没有形成双向良性驱动。DataLeap可以帮助企业实现数据驱动,通过具体业务中的数据消费数据,实现决策科学、行动敏捷,为企业带来业务价值提升。 阅读全文
posted @ 2024-07-04 14:39 字节跳动数据平台 阅读(318) 评论(0) 推荐(0)
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