1.开源免费的开源开源大数据基础服务平台
2.大巧不工，袋鼠云正式开源大数据任务调度平台——Taier（太阿）！数据数据
3.20万打造医药零售业务中台OMS
4.干货五个开源项目，中台中台帮你搞定数据可视化！源码源码
5.从0到1搭建大数据平台之数据可视化
6.客户数据中台是开源开源什么意思？
开源免费的大数据基础服务平台
在数字化时代，大数据基础服务平台成为了企业挖掘价值、数据数据药品源码怎么用驱动创新的中台中台关键工具。这些平台，源码源码如Apache Hadoop、开源开源Hive、数据数据HBase和Spark，中台中台构建了一整套强大的源码源码数据管理、处理和分析框架。开源开源它们的数据数据核心功能，从数据采集预处理到安全隐私保护，中台中台每一步都旨在优化企业的数据处理流程。
Apache Ambari、Bigtop、CDAP和CDH等开源免费平台，如璀璨的明珠，为企业提供了易用的管理工具和高效运维环境。CDH曾以其易用性、快速升级和成本效益，深受企业青睐，尤其是Cloudera Manager和Hue Web控制台，简化了大数据生态的部署和管理。然而，自年起，CDH对新用户的免费服务已停止。
CRH，由CRF、CRH和CRS组成，犹如数据处理的高速铁路，具备PB级数据处理能力，兼容Hadoop生态的多样性。Redoop Enterprise则专注于Hadoop生态的安装和管理，而CloudEon以Kubernetes为基础，简化大数据服务的部署，展现出云原生的便捷。国产开源平台如DataSophon，不仅支持云原生，还强调自动化运维，为国内企业提供本土化的解决方案。
HDP曾是Hortonworks与Cloudera的联合之作，如今HiDataPlus作为其免费替代版，xinwen源码不断升级，为开发者提供了丰富的架构选择。LarkMidTable则聚焦于数据中台，覆盖元数据管理到数据服务的全流程，帮助企业构建完整的数据治理生态。
市面上还有诸多国内商用平台，例如宇动源的BDP，以封装底层技术提供简化易用的平台；德拓的DDP，基于开源技术，支持多维度大数据能力。智领云的KDP，作为Kubernetes上的云原生解决方案，解决了传统Hadoop的痛点。时速云的KubeData集数据开发与建设于一体，而网易数帆的NDH则在开源基础上强化了企业级服务，支持智能运维和安全管控。
星环的TDH更是以高性能和领先的开源技术脱颖而出，它的高效版本在处理大规模数据时表现出色，从GB到PB级数据都能轻松应对。Gartner的认可表明其在商业领域的重要地位。随着大数据平台的发展，未来将更加智能自动化，企业应根据自身需求，重视数据平台的安全、可靠性和扩展性。
综上所述，大数据基础服务平台是企业数字化转型的基石，每个平台都有其独特的优势和适用场景。选择合适的平台，企业将能更好地驾驭数据洪流，实现数据驱动的业务增长。
大巧不工，袋鼠云正式开源大数据任务调度平台——Taier（太阿）！
年2月日，袋鼠云的大巧不工之作——开源大数据任务调度平台Taier终于揭开了神秘面纱！
GitHub开源地址：<a href="github.com/DTStack/Taie...
官方文档地址：<a href="dtstack.github.io/Taier...
袋鼠云技术研发团队对开源的承诺在此刻达到新高度，Taier的开源标志着技术分享的新篇章，期待更多人探索大数据平台的业务场景，同时也欢迎开发者加入社区，共享智慧与创新。
Taier的命名，源自中国十大名剑之一的太阿。这把剑是楚国的镇国之宝，由铸剑大师欧冶子和干将联手打造，brtfs 源码传说中，它在生死存亡之际助楚国击败晋国大军，成为威武之剑的象征。Taier不仅在调度能力上展现出这样的力量，每天可处理万以上的庞大任务体量，有效降低企业ETL的开发成本，保障大数据平台平稳运行。强大功能，一如太阿剑之威力无穷。
Taier的诞生，顺应了数字化转型的全球浪潮。在数字化转型的大背景下，企业在建设数据中台时面临复杂业务需求，单个系统难以满足所有需求，Taier分布式DAG任务调度系统应运而生。它是一个开箱即用的分布式可视化DAG任务调度系统，技术开发人员可以专注于业务逻辑开发，无需过多关注任务的复杂依赖关系和底层架构，将焦点更多地放在业务创新上。Taier的Logo设计融合了开放、包容和简单易用的理念，以积木、剑、蜂巢等元素表现其特性和系统架构。六边形蜂巢结构象征了成本高效和稳定性，传达了Taier在降低开发成本、提高大数据平台稳定性方面的优势。
Taier作为分布式可视化的DAG任务调度系统，源自袋鼠云的数栈DTinsight，其核心是数栈分布式调度引擎DAGScheduleX。经过多年迭代，Taier具备超高的稳定性、超强的易用性、超凡的兼容性、安全可靠、丰富的系统参数和卓越的扩展性。它已经成为企业日常数据分析、处理和展示的可靠工具，未来将持续优化用户体验，提升性能与功能。
用户界面设计简洁直观，提供流畅的调度体验。展望未来，Taier将持续迭代，androidwma源码优化功能，提升性能，并计划推出后续版本，让更多的公司和个人参与进来，共同构建一个更加健壮、健康的开源社区，让更多人享受开源带来的技术革命。得益于Apache社区的支持，Taier使用了如Flink、Spark等开源项目作为计算组件，实现了数据同步和批处理计算。通过开源Taier，袋鼠云旨在回馈社区，弘扬“Community Over Code”的Apache文化，鼓励兼容并包与开放创新。未来，我们期待与开发者们共同探索更多可能性，共创大数据领域的辉煌。
万打造医药零售业务中台OMS
通过调研，我们发现众多企业在数字化改造过程中面临全渠道订单融合、库存共享、财务实时统计、数据综合管理、开发成本、市场适应性等挑战。因此，我们推出了开源的订单管理系统OMS/业务中台，旨在帮助企业节省IT成本。通过整合京东、财务三方数据形成铁三角，汇聚淘宝、天猫、抖音、美团、饿了么和拼多多等渠道订单，并在业务中台内转化成内部订单，实现订单中心、采购中心、库存中心、财务中心的流程整合，构建全国一盘货体系，解决因个别门店或仓库缺货导致的订单流失问题。
OMS/业务中台采用微服务设计理念，前端集成全渠道订单，javastl源码实现自由配置功能；后端统合系统，打通信息孤岛，为企业数字化、智能化赋能。产品通过订单、商品行、虚拟仓设计，实现原子粒度统合，支持快速配置功能。依赖的技术中台提供通用化组件，如分布式锁、事务、权限、多租户、工作流和消息队列等，降低企业技术维度。系统非侵入性，兼容现有业务，支持快速开发新应用、新场景，以适应市场变化。
整合订单中心和采购中心与库存中心、财务中心的业务流程，实现订单、库存和财务三方数据铁三角，助力企业提高资金周转率、降低库存。通过演示地址，您可以更直观地了解系统如何实现这些目标。
干货五个开源项目，帮你搞定数据可视化！
在数据驱动的时代，开源项目在数据可视化领域发挥着关键作用。它们提供了灵活、免费且可扩展的工具，助力个人、企业与研究机构提升数据处理与展示能力。本文将推荐五款备受瞩目的开源数据可视化项目，它们功能强大且易于操作，适应各种场景。
首推DataGear，一款由datagear开发的数据可视化分析平台，支持多种数据源接入，包括SQL、CSV、Excel、HTTP接口及JSON，适合3S相关人士。其界面美观，功能全面，具体展示如下图。
接下来是积木报表(JimuReport)，由JEECG提供的一款Excel风格的在线报表设计工具，通过拖拽即可完成报表搭建，功能包括数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计和仪表盘设计，下图直观展示了其界面与功能。
SmartChart是另一款值得关注的项目，它集数据可视化、大屏报表与数据中台于一身，提供低代码开发平台，操作简便，可实现图形数据联动与数据服务优化。以下是SmartChart的示例效果。
datart是由running-elephant团队开发的可视化数据分析工具，适用于各类企业数据可视化需求，包括报表、仪表板与大屏构建，提供智能分析与艺术平衡。此工具在GitHub社区内广受欢迎，具体界面如下图所示。
最后，DataEase由FIT2CLOUD飞致云发布，是一款开源的数据可视化分析平台，助力用户快速洞察业务趋势，实现业务优化。DataEase的案例图表效果如下图所示。
这些项目均能显著提升数据可视化能力，适应不同需求，无需注册或下载，只需在评论区留言或点击下方卡片即可获取资源。
从0到1搭建大数据平台之数据可视化
在大数据时代，企业数据资源如潮水般涌现，如何从浩瀚的数据海洋中淘金，以直观易懂的方式呈现给决策者和业务人员，成为了企业面临的挑战。为此，构建数据中台并利用开源技术实现高效可视化分析已蔚然成风。本文将深入剖析数据中台的可视化技术及其背后的关键开源工具。 大数据平台的可视化技术，就像一盏明灯，通过图表和仪表盘的呈现，解读数据的语言，帮助用户迅速洞见数据内涵。在这个过程中，数据中台可视化扮演着举足轻重的角色，它通过直观设计，加速信息的获取和决策的制定。数据中台可视化技术详解
数据可视化技术包含多种策略，它们各司其职，服务于不同的业务场景：数据报表：通过报表工具，将数据转化为清晰的表格，展示详尽指标，用户可自定义查询和操作，适用于需要结构化输出的场景。
仪表盘：集成关键指标的动态监控工具，实时更新，支持交互，帮助用户实时掌握业务动态，适用于实时监控和快速决策的场合。
地理信息系统（GIS）：结合地理位置，地图上的点、线、面交织出空间信息，广泛应用于物流、房地产等领域，展现空间数据的关联性。
可视化大屏：大型显示屏上的实时数据展示，适用于集中决策和展示关键业务指标，支持交互和预警。
自助报告与查询工具：让用户自行创建报告，灵活筛选和分析，提升数据获取效率。
在选择技术时，需考虑需求的多样性，如数据类型、交互需求以及可视化目标。报表适合结构化数据，仪表盘适合实时监控，GIS则专攻空间分析。开源技术的力量
在构建数据中台的可视化道路上，开源技术是强大的支撑。以下是几个常用工具的介绍：Apache Superset：强大的BI工具，支持多数据库连接，设计交互式图表和仪表盘。
Apache ECharts：基于JavaScript的可视化库，适用于Web应用中的数据展示。
Tableau Public：免费的可视化工具，便于数据导入和报表设计。
D3.js：灵活性极高的图形库，适合定制化复杂可视化效果。
Grafana：专注于时序数据监控的开源解决方案，提供丰富的仪表盘设计。
DataEase：开源的可视化工具，易用且功能全面，适用于业务优化和趋势洞察。
实战与案例
实践是检验真理的唯一标准，看看这些成功案例：网易有数凭借Superset和ECharts等技术，实现了高性能的可视化；Dropbox利用Tableau Public创建了内部和合作伙伴的信息共享系统。 最后，我们不能忽视前端在数据可视化中的关键作用。海量数据经过处理后，数据库是数据可视化的重要载体，而前端则负责将数据转化为炫酷且直观的视觉呈现。一个优秀的可视化平台，如Vue+Echarts的大屏实战项目，将数据的魅力展现得淋漓尽致。结论
数据中台可视化是企业数字化转型的引擎，开源技术的广泛运用使得可视化不再遥不可及。然而，选择何种工具和技术，仍需根据企业特性和实际需求来定制。随着科技的不断进步，数据中台可视化将为决策者提供更高效、更直观的洞察力，驱动企业迈向更高层次的智能化运营。客户数据中台是什么意思？
客户数据中台（Customer Data Platform，简称CDP）指的就是跨平台收集和整合客户数据的公共数据平台，CDP可以收集实时数据，并且将其构建成单独的，集中的客户档案。 其目标是汇集所有客户数据并将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中，让企业各个部门都可以轻松使用。三大特征：
数据能收进来（Link）
CDP可以快速连接来自市场、销售、客服等各部门的各类数据源中存储的客户数据。不管是实名客户，还是匿名客户，都可以在CDP中根据业务定义得到合并。为企业提供了完整的、不断更新的客户画像，而不是流于表面的统计数据。
数据能流出去（Flow）
CDP有能力快速对接企业内外部的各种数据源，包括广告投放、CRM、客服系统、网站、微信、App、大数据分析与BI等等。只有数据流动起来，CDP才能产生更大的价值。
业务驱动
CDP是为业务人员驱动建立的，而不是IT人员。业务人员可以自行决定需要什么数据源、如何对用户打标签、把数据传递到哪些平台等等。CDP应该有极其简单的界面，业务团队可以直接在CDP上进行操作，而不是依赖于IT部门。
什么是CDP？
CDP是一个集成数据整合、存储、管理和分析功能的平台，旨在帮助企业将散落在各处的数据整合到统一的数据仓库中，并实现基于数据的深度分析和洞察，为业务的开展赋能。
它的作用，简单点来说，就是帮助企业整个分散在各个平台的用户数据，再对数据进行加工，梳理出完整的用户画像，再赋能企业的营销开展，让企业可以基于精确的用户画像来做业务规划。只不过，CDP的投入成本很高，这一点阻碍了很多中小企业。不过现在有开源CDP产品，中小企业可以以很小的投入成本来做CDP了。开源CDP突破了许多限制。其中开源CDP的核心是其开放源代码的本质，这意味着企业可以自由访问、使用和修改平台的源代码，以满足其独特的需求。
从功能方面来看，相较市面上现有的CDP产品，开源CDP可根据企业自身需求来定制，使其真正与其业务流程相匹配。这种个性化定制有助于提高效率和适应变化。企业不再被迫适应标准解决方案，而是能够塑造一个符合其独特需求的数据管理平台。-----创略科技
从成本端来看，CDP之所以受众面相对较窄，其高实施成本是最主要原因。但开源可以解决企业实施CDP的顾虑，比起传统的CDP产品，开源CDP的实施成本往往要低得多，不仅如此，开源CDP的市场拓展也极大概率要比传统的CDP产品拓展更为迅速。
从运营角度来看，CDP不管是在技术还是运营上，都高度依赖使用者的专业性，这也意味着普通用户从接触到熟悉需要大量的专业性支持，否则即便企业有预算去做CDP，但负责人员可能由于缺乏专业性知识而导致产品收效不高。
这一点在开源CDP上就可以得到很好的解决，在开源模式中，开源社区的建立，为企业和个人提供了开发和维护开源软件、工具、库、框架和其他开放技术资源。通过开源社区，不仅可以吸引更多优秀技术人才，为CDP方面提供更专业的技术指导和研发支持，也能实现共同开发和维护技术项目，使得技术更加完善和发展，同时社区还可以为其他开发者提供技术文档、示例代码和解答问题的咨询服务，但最终基于社区的加持将推动CDP技术和行业的创新和变革。
