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óhéigartaigh博士指出，“解决这些重大问题的答案不仅仅是在计算机科学或计算生物学领域，还要思考这些长期的和广泛的问题，需要采用政治、经济、法律、社会学甚至哲学领域的专业知识。”

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óhéigartaigh博士说，“科学家面临的大多数挑战是，必须分析来自各种来源的大量数据，并理解相互联系的极其复杂的系统。

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我们目前正在开发的系统能够处理大数据。例如，帮助分析数以百万计的基因组以找到癌症的起源，分析气候变化的许多方面，或者试图使太阳能、能源网或智能家居更高效。

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他以自动驾驶汽车在未来导致出租车或长途汽车司机失业这种短期问题为例，人工智能取代人力，促使这些人寻求其他力所能及的工作，这正是不同领域应该为这些问题进行讨论的原因。

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其次从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。

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在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，

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在统计跨天相关的订单事件中的数据时，可能会等到 00:00:05 或者 00:00:10 再统计，确保 00:00 前的数据已经全部接受到位了，再进行统计。所以，汇总层的层次太多的话，就会更大的加重人为造成的数据延迟。

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对于一些个性指标，从指标复用性的角度出发，确定唯一的时间字段，同时该字段尽可能与其他指标在时间维度上完成拉齐，例如行中异常订单数需要与交易域指标在事件时间上做到拉齐。

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问题易排查：逻辑性较强，用户能看懂语法即可调查出错位置。