数据架构设计：业务板块与数据域规划技巧

数据中台资源规划方法与实践

视频主要介绍了数据中台资源规划的方法和步骤。首先，需要结合项目建设范围和企业数据资产盘点情况，进行资源评估和规划。资源规划包括基础资源规划和产品资源规划两部分。产品资源规划涉及数据研发管理平台、标签工厂、自助分析平台等产品，需要根据实际使用情况和产品部署架构图进行规划。技术资源规划则需要评估技术架构中的非产品组件，结合数据现状和未来增长趋势，输出所需的资源清单。数据存储规划重点关注集群数据存储和消息队列数据存储，需要计算输入数据量、膨胀系数、硬盘格式化系数等因素，确定数据存储节点数。计算资源评估则需要根据任务数、节点并发任务数等因素，计算所需的计算节点数。最后，需要整合计算和存储资源规划，输出资源规划清单，并同步输出部署架构图，方便运营人员部署使用。总的来说，视频详细介绍了数据中台资源规划的关键步骤和计算方法，对于理解和掌握数据中台资源规划具有很好的指导意义。

数据洞察与集成：化繁为简，优化业务决策

视频主要介绍了数据洞察和数据集成两大技术领域。数据洞察的核心目标是化繁为简，通过数据中台加工数据生成图表，帮助业务人员直观获取数据结论，从而做出决策。例如，疫情期间通过全国疫情地图分析疫情分布，指导公民选择旅游或差旅。企业内部报表和看板也是数据洞察的应用，帮助业务人员快速获取结果数据。数据洞察还包括行业研究报告，结合市场数据得出结论，辅助业务决策。数据集成则侧重于流程与数据的集成，提升业务效率和用户体验。典型场景如电商平台的个性化推荐，通过用户分群和商品偏好标签匹配，提升客户体验。数据集成还涉及线下服务和在线服务，业务人员根据数据进行决策或系统直接提供建议。整体来看，视频展示了数据洞察和数据集成如何帮助企业从数据中获取价值，优化业务决策。

数据中台建设的技术选型与实施策略

本视频主要介绍了在数据中台建设中，如何从技术选型、资源规划和部署架构等方面进行规划。首先，通过调研阶段对项目目标和数据现状的掌握，结合项目需求场景和资产盘点，进行技术架构的技术选型。技术选型重点关注商城及数据采集层、计算存储层和数据应用层。在数据采集层，需要了解数据应用场景和数据语言情况，明确数据源类型，并根据数据时效性要求选择合适的同步方式和工具。存储和计算层根据项目规划，可能包括离线计算和实时计算的选型。离线计算通常采用数仓分层方式，而实时计算则采用消息队列和实时数仓的方式。应用数据层的技术选型关注数据如何被业务场景使用，如报表分析、智能算法等。最后，通过一个客户数据中台的技术架构示例，展示了具体的实施过程和方案选择。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。