关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

数据规模不大,但是数据质量比较高,数据分析的目的是,从典型样本数据中,发现数据背后的知识或规律,解决实际问题。(2)大数据分析不强调数据的质量,只要数据规模足够大,哪怕数据看起来杂、乱,也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念,做的是全数据、全维度分析的事情,因此通常可以挖掘到...

7月数据库圈值得关注的事 | 2024

其中,本地部署数据仓库软件规模4.8亿美元,同比增长3.6%;公有云数据仓库软件规模4.6亿美元,同比增长12.6%。根据IDCDataSphere的预测,2023年到2028年全球企业侧的年产数据规模呈爆发增长态势,到2028年数据规模将达到317.1ZB,2023-2028年复合增长率为30.2%,为未来数据仓库的应用带来了更广泛的市场空间。IDC预测,到2...

...要闻速览(6.3-6.9)央行:夯实和优化国家金融基础数据库核心数据...

二是夯实和优化国家金融基础数据库核心数据组织枢纽功能。继续优化国家金融基础数据功能,增强数据采集、归集能力,不断推动各类金融数据“颗粒归仓”,实现对各类金融活动的全面覆盖和有效监测。同时,加快推进数据仓库建设,提高数据供给能力,服务各类信息需求。三是持续提升金融业综合统计支持政策决策效能。02金融监管总局稽...

结构化数据与非结构化数据:有什么区别?

主要区别在于结构化数据是定义好的、可搜索的。这包括日期、电话号码和产品SKU等数据。非结构化数据是其他所有数据，它们更难分类或搜索，例如照片、视频、播客、社交媒体帖子和电子邮件。世界上大多数数据都是非结构化数据。什么是结构化数据？结构化数据通常是经过组织且易于搜索的定量数据。编程语言结构化查询语言...

OceanBase CEO 杨冰:2.8万字总结金融核心系统数据库升级路径与...

三、金融行业面临的数据库升级挑战1.从边缘到核心,数据库升级全面提速金融行业自20世纪70年代开启信息化建设以来便着手搭建核心系统,其作为金融机构的交易中枢,经过数十年的发展,在沉淀大量数据资产的同时,更是与周边系统盘根错节,可以说是“牵一发而动全身”。因此,大多数金融机构在开展信息化系统数据库新技术升...

TP/AP一体化:数据库江湖的“左右互搏”术

由于OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中,而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析,这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中,然后由数据仓库来统一提供OLAP分析(www.e993.com)2024年12月19日。所以,OLTP是数据库的应用,而OLAP则属于数据仓库的应用。这两者之间,在过去很长一段时间里,...

开源数据库Greenplum关闭代码仓,哪些国产信创据库厂商受益

Greenplum是一款典型的OLAP数据库,主要适用于偏数据仓库、数据分析类系统。从墨天轮排行榜中筛选数据处理类型为AP的数据库,可以看到有30+产品。这些产品按照技术路线不同,可以划分为几大类:1.基于Greenplum二次开发或架构升级国产数据库中有一些产品是直接基于Greenplum进行二次开发的,比如阿里的ADB、金仓的KADB、瀚...

数据产品经理必须掌握的知识其实只是在大佬眼中的常识

元数据按类型划分:业务元数据:例如;用户范围、业务规则、逻辑规则等等;技术元数据:例如:在数据库中的表名、字段名、字段类型、字段长度等等;管理/操作元数据:例如:管理元数据的加工、存档、结构、存取、版本控制权等等的问题;企业中多个信息系统共享和使用的数据,主数据不仅仅是清洗过的标准数据,它还包括了数...

当我们谈元数据的时候,我们在谈什么

如果简单来说元数据就是schema,而且元数据又如此重要。那么大数据平台需要管理哪些数据源的元数据那?首先,大数据平台的一大目标是构建数据仓库,那么数据仓库对应的元数据就需要管理,不管这个数据仓库是HIVE、还是类似阿里的Maxcomputer,都需要在大数据平台进行统一管理。如果说架构中既有湖又有仓,那么湖和仓的元数据也...

浅谈数据资源、数据产品、数据资产三者的异同

数据资源是指对于其持有主体而言有可能产生价值的数据。数据资源通常存储在数据库管理系统或其他软件(例如电子表格)的数据库中。由于数据的可加工性、易加工性和多用途性,很难区分一个数据是否会在未来被加工或者被其他系统使用而产生附加经济价值。同时为了区别于数据产品这类数据资源,我们将那些以结构化形式存储、尚未...