运维数据治理是业务连续性的有效保障

另外,运维数据有明确的对象模型特点。业务数据的核心对象通常是客户,因为业务品种不一样,客户群体也不一样,实际上复杂业务客户还需分类,不同的客户可能要不同的方法。但在运维世界中,运维本身就是为了支撑业务的数字化,业务数字化的主要运维、要保护的对象就是业务应用,所以每一个业务应用就是运维对象。在运维数据治...

国内评级机构ESG评价体系对比

华证ESG评价数据具有贴近中国市场、覆盖范围广泛、时效性高等特点,目前ESG数据的应用场景包括ESG指数构建、投资组合风险管理、资管产品ESG评价、量化策略研发等各个领域,客户已经覆盖基金、保险、券商等各类金融机构。(一)评价原则及方法华证ESG评价指标体系存在较显著因子收益、个股风险预警与尾部风险规避效应,作为投资...

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

6.创新产品开发:另类数据的分析可以激发新的金融产品和服务的创新,比如基于消费者行为数据的保险产品,或者基于环境数据的绿色金融产品。在实际应用中,为了最大化另类数据的价值,需要考虑数据的可获取性、质量和相关性。同时,也需要确保数据处理和分析的合规性,保护用户隐私和数据安全。通过与大模型的结合,另类数据...

...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

包括总则、数据安全治理、数据分类分级、数据安全管理、数据安全技术保护、个人信息保护、数据安全风险监测与处置、监督管理及附则。主要内容包括:一是明确数据安全治理架构。要求银行保险机构建立数据安全责任制,指定归口管理部门负责本机构的数据安全工作,明确各业务领域的数据安全管理职责。二是建立数据分类分级标准。要求...

数据库 与 数据仓库的本质区别是什么?

(2)数据仓库的特点主题性:传统数据库中,最大的特点是面向应用进行数据的组织,各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念,是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

一文读懂数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的概念和区别

数据仓库(DataWarehoese)的特点:面向主题的、集成的、稳定的、反映历史数据变化的(www.e993.com)2024年12月19日。面向主题的:数据仓库是用来分析特点主题域的,所以说数据仓库是面向主题的。例如,电商行业的主题域通常分为交易域、会员域、商品域等。集成的:数据仓库集成了多个数据源,同一主题或产品相关数据可能来自不同的系统不同类型的数据库,...

编程入门:九大数据仓库特点比较

编程入门:九大数据仓库特点比较IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继(通过收购或研发的途径)推出了自己的数据仓库解决方案,BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。

临床数据仓库的作用 优点和缺点

ClinicalDataRepository,简称CDR,即临床数据仓库,一个实时数据库,专门收集从各种临床中得到的患者数据,以实现对患者数据的标准化管理。它可以让医生获得单个特定患者的数据,而不只是查看患者群体的共同特征。通常CDR中的数据类型包括:临床实验室检查结果、患者的人口统计资料、药学信息、放射报告和影像、病理报告、入院...

大数据构成、特点、技术、处理、应用这几要素你了解几个?

解决大数据问题的核心是大数据技术。大数据(bigdata)或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。

数据可用不可见是大势所趋,这里有一份来自同盾科技的“知识联邦...

数据有用性:数据对于应用有着具体含义、具有使用意义的特性。每种应用将要求数据具有某些特性以达到应用目的,因此在数据去标识化、脱敏或加密后,需要保证对这些特性的保留。1.3.2数据可用不可见的趋势大数据时代,数据已经成为个人或企业的核心资产,数据资产化趋势明显。