禅与计算机程序设计艺术
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数据中台架构原理与开发实战：数据可视化与数据报表

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

19年前，互联网信息爆炸的时代刚刚结束，数据量激增，数据的价值也日渐增长。随着信息消费的不断增加，用户对数据的需求也越来越高。现在的数据分析业务占据了互联网行业绝大多数的收入，数据分析师日渐成为企业的“杀手锏”。但是，企业在这项工作中经常面临着两个难题：数据集成和数据管理。

2017年，阿里巴巴集团发布了"支付宝数据中台",该平台旨在打通数据分析、决策制定和营销传播等多个领域的数据源，构建统一的闭环数据流，助力企业在多个维度上做更准确、精准、全面的决策。

2018年，Uber推出“Rides for Everyone”项目，将提取和分析车主数据作为新的核心竞争力。新项目旨在通过数据采集、存储、分析、应用和服务，为所有乘客提供安全、舒适的乘车体验。2018年年底，Lyft宣布启动“Lyft Data Lake”，其目标是建设一个用于分析、理解和预测共享经济效率的综合性数据湖，通过对成千上万个乘客数据进行集成、存储、查询、分析和应用，为汽车公司提供基于数据驱动的分析和决策支持。

2019年初，Booking.com推出“Data Lakes at Scale”，旨在整合和分析公司数据，使数据能够适应云计算和机器学习的要求。随后，Netflix在2019年发布了“Streaming Data Platform”，将数据层于运营和数据处理流程之间架起了一座桥梁，并开始利用数据更好的满足用户的需求。

2019年，国内多家金融机构纷纷推出数据中台平台。中国银保监会于2019年5月发布了“银行客户资产管理中心”，希望实现信息共享、数据整合、数据分析和人工智能的整体协同；上海证券交易所、深圳证券交易所、上海期货交易所等在20

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