关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑,因此数据模型在正式上线应用之前,需要进行多方验证,数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认,汲取业务端的反馈,并对模型进行及时的调整和优化。6.撰写文档将数据模型成果进行文档撰写,说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等,汇报技术工作...

结构化表格也成模态,浙大TableGPT2开源,最强表格AI问世

这个数据集的构建过程既包括人工标注,也包含一个专家驱动的自动化标注流程,从而可以保证数据的质量和相关性。总体而言,SFT过程涉及236万个样本,token数量达数十亿,足可用于进一步微调模型,使其满足商业智能和其他涉及表格的环境的特定需求。更具体地说,TableGPT2的SFT流程有一个关键差异,即这236万个...

【金猿投融展】白鲸开源——开源原生的DataOps商业公司

WhaleStudio是白鲸开源根据全球领先的DataOps理念打造的新一代全栈数据集成调度解决方案,具有分布式、云原生并带有强大可视化界面的特点,将全球领先的调度开发组件WhaleScheduler与数据集成组件WhaleTunnel集成在一起提供给用户全球领先的完整解决方案。WhaleStudio支持公有云、私有云和混合云,已与AWS、阿里云、华为云等国内外头...

数据编织技术:数据虚拟化在数据治理实践中的应用

构建逻辑数据仓库并不意味着物理数据仓库的消失,物理数据仓库在LDW架构中依然存在,甚至可以与数据湖等物理存储环境共存。通过虚拟化层的整合,这些物理存储成为一个统一的逻辑数据环境。在LDW架构中,左侧为各种数据源,包括物理数据仓库和数据湖,右侧则是数据应用。架构中的核心是中间的虚拟化层,它提供了一个统一的...

数据仓库详细解读,你想了解的都在这

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程。它不同于传统的操作型数据库，后者主要用于处理日常业务交易和实时查询。数据仓库则侧重于对历史数据的整合、分析和挖掘，为企业的战略规划和业务优化提供数据支持。二、数据仓库的架构组成数据仓库的架构通常包括以下几个关键...

数据也要“卷”起来!主动治理+数据工程让企业快人一步

系统化数据工程:一站式平台,实现从数据资源到企业价值的系统工程(www.e993.com)2024年12月19日。在企业数字化转型中,数据通通过系统化数据工程,将数据规划、治理、管理、开发、运维和开放有机整合,构建了一套贯穿数据全生命周期的高效管理体系。平台不仅实现了从数据资源的采集到数据资产转化,再到数据产品生成与应用的全流程管理,还通过统一平台打...

陕西农信:面向AIOps场景建设的智能运维数据分析平台

运维数据仓库作为我社运维数据抽取、存储、治理、加工、服务的统一集中管理中心,纳管了我社所有运行管理类工具系统的各类具有分析价值的源数据,涵盖综合监控平台、配置信息管理系统、IT运维服务流程系统、自动化运维平台、数据库执行平台、堡垒机系统等源数据系统,是整个智能运维数据分析平台的数据基座。区别于传统的数据仓...

【史志论坛】地方志工作数字化转型的构想与实践——以浙江省为例

数据仓库之父WHInmon将数据仓库定义为面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。全省方志部门数据仓是一个汇聚全省地方志系统形成的各类数据的集成数据系统,包括全省志书、年鉴、地情资料、旧志、史志期刊、音视频、图片等方志数据资源和修志、读志、用志、管志等业务数据。按照统一标准、分类分级开放...

七大SaaS巨头财报揭秘 洞察全球SaaS行业最新趋势

从以上数据可以看出，Salesforce的主要营收来自于订阅和支持；专业服务部分还处于亏损的状态，而且营收呈现下滑趋势。据此推测，在Salesforce的业务中，专业服务将日趋边缘化。根据Salesforce的高层表述，Salesforce正在发生两大转型，一个是财务转型，一个是技术转型。财务方面，Salesforce表示，将致力于实现规模、盈利双增长...

数据库半年度盘点:20+国内外数据库重大更新及技术精要

此外,异构模型数据库产品,如图数据库、时序数据库和向量数据库等,开始受到市场的广泛关注。在传统数据库中,对JSON等类型的支持也日益增强,场景化的应用成为这些技术发展的关键。特别是向量数据库,在近半年来涌现出一批国内厂商的相关产品,这一细分领域的新产品正受到更多关注。上半年,ChatGPT的热潮也影响到了数据库...