必读!带你了解MES制造执行系统

批次的一个特点是它们有相同的原材料和相同的生产历史如果批存储在一起,则很难维护批标识一台设备可以执行多个任务MES将会覆盖生产管理,质量管理,物流管理以及维修管理四大方面,那么不同的流程,在建模方面也会有所不同。每一个企业的管理细度,设备的自动化程度都是不一样的,统一模型需要不同部门,不同技术背...

OKX Ventures Q3季报:仍聚焦比特币、以太坊、AI等主流生态

4、SpaceandTimeSpaceandTime是一个去中心化的数据仓库,专为区块链应用而设计。该项目成立于2022年,旨在提供一个下一代数据平台,满足去中心化应用(dApps)、去中心化金融(DeFi)及其他需要强大分析能力的项目的需求。SpaceandTime结合了企业级的SQL和API,使用户能够在单个查询中无缝整合和分析链上和...

数据资源、数据产品、数据资产三者有何异同?

中间态数据具有过渡性特点,意味着它最终会被更新到另一个状态或者成为数据产成品的原料数据。在具体运用中,中间态数据大量出现在分布式系统中。例如在数据同步和合并的过程中,不同的节点之间可能会存在中间态数据,以便进行协调和同步操作。从经济价值创造的角度看,中间态数据具体是指那些能够被其他系统用作数据原料,并...

什么样的企业不适合做数据治理

它涉及人员、流程和技术,旨在确保数据的可用性、完整性、安全性和可用性,从而最大化数据的价值。根据数据管理国际协会(DAMAInternational)的定义:"数据治理是对数据资产管理行使权力和控制(规划、监督和执行)的活动集合。"在我看来,一个有效的数据治理框架应该包括以下七个核心要素:1、数据战略:在数据治理的实...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

在数据仓库的构建和数据资产管理中,星型模型、雪花模型和星座模型是三种常见的建模方法。它们各自具有独特的结构特点、优势和局限,适用于不同的业务场景和数据分析需求。本文将深入解析这三种模型的设计理念、优缺点以及它们在实际应用中的案例,帮助读者更好地理解这些模型,并在数据仓库设计中做出恰当的选择。

渠道分析从入门到精通,一篇全搞定 01

4.上台阶型渠道(1)特点:效果难以测量和预测这类渠道的特点是效果难以精确测量和预测(www.e993.com)2024年11月21日。它们通常需要较大的前期投入,但具体回报难以量化。(2)案例:品牌广告、电视营销、户外广告等具体案例包括:品牌广告:提升品牌知名度和美誉度的广告活动。电视营销:在电视媒体上投放的广告。

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...

如何设计真正的实时数据湖?

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库的OLTP数据结果。但在物联网,特别是车联网行业要求这两种不同类型的数据能够结合,以实现人找车、车找人、车在哪里运行、指定区域有哪些车、描述用车行为等场景...

凌志软件2023年年度董事会经营评述

公司采购的产品和服务主要包括操作系统、数据库、开发工具等软件产品,计算机设备、网络设备等电子设备,以及第三方软件外包服务等。软件产品和电子设备由于供应市场成熟,竞争充分,公司的采购量与市场供应量相比非常小,采购需求能得到充分满足。为解决项目工作量波动导致的临时性人员不足的问题,在交付能力不足时,公司提前...

RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

做个简单对比，业务集成场景，消息的数据承载的是业务事件，比如说订单操作、物流操作，特点就是数据规模较小，但是每一条数据的价值都特别高，访问模式是偏向于在线的，单条事务的短平快访问模式。而在流场景里面，更多的是一些非交易型的数据。比如用户日志，系统的监控、IoT的一些传感器数据、网站的点击流等等。特点...