一文详解!这篇文章教你了解企业商业智能BI到底是什么?

第二层,数据模型层-商业智能BI数据仓库,主要负责企业数据的分析模型,完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。第三层,数据源层-商业智能BI的数据层,不同部门、业务线的业务信息系统,其底层数据库的数据通过ETL抽取到商业智能BI的数据仓库中,建模分析等等,最终支撑到前端的可视化分析展现。二、商业智能BI在企业I...

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...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,如在地域维度表中,存在国家A省B的城市C以及国家A省B的城市D两条记录,那么国家A和省B的信息分别存储了两次,即存在冗余。星型模型是数据仓库设计中使用的一种常见模型,其...

世界八大最顶尖的工业软件强国,中国第几?

1.Synopsys:Synopsys软件覆盖了整个IC设计流程,使客户从设计规范到芯片生产都能用到完备的最高水平设计工具。2.Cadence:Cadence是一个大型的EDA软件,它几乎可以完成电子设计的方方面面,在仿真、电路图设计、自动布局布线、版图设计及验证等方面有着绝对优势。3.Mentor:Mentor软件由Mentor公司开发,涵盖电子设计自动...

第四范式行业大模型「启示录」:提升核心竞争力的AI才有真价值

三是模型,模型是需要迭代的,这意味着即便有现成的模型也不能拿过来直接用,也要针对企业自身的场景、问题,一轮一轮迭代、调试,解决一个又一个具体的问题。「只要把这三大核心问题解决了,那么算力、行业Knowhow等影响行业大模型落地的问题就都不是问题了。」...

致敬数据库大师,有28岁英年早逝,有80岁还重新创业

关系型数据库是当今最流行的数据库理论,Oracle、MySQL、DB2、SQLServer、PostgreSQL、Snowflake、Doris、OceanBase、TiDB等主流数据库都是基于关系型模型建立(www.e993.com)2024年12月19日。Codd是理论的开创者,他发表论文,推动IBM公司实践,在行业会议上演讲与辩论,最终关系型数据库理论被实践认可。他还提出了一系列关于关系数据库设计和查询的规...

大模型在数据领域的十大价值应用

智能数据建模:★★☆☆☆(2星)数据合规性检查:★★★☆☆(3星)异常检测和数据质量监控:★☆☆☆(1星)下面,我会对每个应用进行详细介绍,包括推荐的理由,详细的案例,希望带给你新的启示。01数据清洗和标准化理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效...

数据库半年度盘点:20+国内外数据库重大更新及技术精要

更有头部大厂直接将AI命名为产品后缀,加速提升AI与数据库的结合,相信后续这一能力将是数据库发展的新的竞争热点;在云产品方面,云原生与Serverless仍然是各家追逐的目标,更为灵活、更具弹性的云产品不断涌现;在数据分析领域,湖仓一体和融合型数据仓库的发展迅速,成为投资者关注的焦点;数据安全、软硬件结合以及数据治理...

六大行金融科技战略5要素解构(2024最新版)

建成同业首个全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系,率先实现在多个金融业务领域创新应用。强化企业级数据中台和大数据平台技术能力建设,构建实时数据仓库能力,优化数据权限管控,全面提升大数据资源时效性和实用性。持续推进机器人流程自动化(RPA)技术的平台建设和业务应用,应用范围覆盖37个业务条线。建设13个综合型数字员工...

如何设计真正的实时数据湖?

数据量大:车联网中多用Kafka来实现实时数据流处理和消息传递,每秒数据量可达数十万行,单条信息长且层次复杂,结构不可预知,传统数据库技术和数仓技术都难以负荷;传统数仓数据融合难:通常情况下,车联网数据是指由车上传感器产生的实时数据,如位置信息、车辆状态等,而传统的OLAP数据仓库主要用于存储和管理业务数据...