关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

选择用于建模或分析的数据特征,特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。4.数据建模尽管在技术维度,数据建模看起来有一定门槛,实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下,但是该环节很可能是花费时间最少的。5.沟通和优化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...

数据技术进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮

数据仓库的特点在于,它是专门用于数据分析的存储系统,核心功能是将来自不同业务系统的数据整合在一起,经过清洗和转换后,以统一的格式进行存储。这样,企业就能够获得一个全面的“数据视图”,可以进行大规模的数据分析和决策支持。数据仓库的出现极大地推动了商业智能(BI)的发展,帮助企业通过多维度的数据分析和报表生成,...

什么是实时数据仓库?它有哪些不可替代之处?

??实时数据:即能够快速处理数据,且几乎无延迟的提供最新的数据的能力。??仓库管理:可以理解为对仓库的库存控制、对仓库的存储优化以及协调物流。那么实时数据仓库就是:用于在数据产生的同时进行存储和分析的数据仓库系统。它不同于传统的离线数据仓库,后者通常依赖于批量数据处理,存在较大的时间延迟。实...

镜舟科技孟庆欢:StarRocks 湖仓架构,AI数智化时代的数据驱动力

他谈到，现代化的数据湖具有统一的数据存储，可以大批量地进行导入。有了统一的数据录入、数据存储口径，再去加工不同业务所需要的数据，门槛自然而然就降低了。此外，数据湖的架构相对开放，通常以开源的文件格式供其他引擎调用。因此，企业不用担心数据被锁定在技术架构中导致难以扩展和替换的问题。但是，数据湖在数...

思考丨重塑数据底层架构!金融机构和数据库厂商的“数字化必考”!

随后,来自业务和架构的压力很快从SaaS层传导到IaaS层,这一层虽然是有状态的,存储着关键数据,但离业务比较远,与应用间的关系更加弱耦合,基本都是通过标准接口进行交互。而且,云和新的存储、芯片以及网络层的发展并没有太多标准的改变。所以,在数字化转型过程中,IaaS层基本能够相对“透明无感”,在不影响业务的...

一文带你读懂向量数据库(上)

向量数据库的概述:向量数据库是一种数据库,专门设计用于存储和查询向量数据,常用于机器学习和数据科学领域(www.e993.com)2024年12月19日。向量数据库可以高效地存储大规模的向量数据,并提供快速的相似性搜索和数据分析功能。向量数据库的优势在于,可以用向量表示存储的内容,从而实现快速的推荐查询。比如图像和音频数据的特征向量、存储文本数据的嵌入...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

结构清晰:通过规范化维度表,星座模型使数据仓库的结构更加清晰易懂,便于维护和管理。灵活性高:允许用户根据具体需求自由组合维度,进行灵活的数据分析。存储效率高:通过减少冗余数据来提高存储效率。缺点:数据更新复杂:由于维度的规范化,当需要更新维度数据时,需要同时更新多张表,增加了数据更新的复杂性。查询性能不稳定...

...总局:银行保险机构应当落实国家大数据战略 推进数据基础设施建设

大数据平台,是指以处理海量数据存储、计算、分析等为目的的基础设施,包括数据统计分析类的平台和大数据处理类平台(如数据湖、数据仓库等)。第四条(数据安全监管)国家金融监督管理总局及其派出机构负责银行业保险业数据安全的监督管理,制定并发布监管规章制度,对银行保险机构履行数据安全保护义务情况进行监督检查。

工商银行加快实施互联网金融战略

工商银行所积累的数据规模大、历史长、且是真实的交易记录,是一座蕴含无限价值的“宝藏”。工商银行从2007年就开始建设数据仓库和集团信息库“两大数据基础平台”,实现了对全部客户、账户、交易等信息的集中管理,目前存储的数据量超过1300万GB,且还以前所未有的速度爆发式增长。以客户信用记录为例,工商银行对个人客户...

RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

流存储特性1.流存储基础第二部分我们看看，在流的场景下，对于RocketMQ的用法有何不同？最大的区别就是它对于消息数据的访问模式：由于用在数据集成场景，对于大规模的数据集成，不可避免的要涉及到数据的分片，基于数据分片来连接上下游数据系统。为了提升数据集成的质量，需要Topic的分区数不变，这样才能...