基于可信架构的实时多源数据融合平台在证券行业的深度研究与应用...

传统数据仓库主要基于批量处理模式,数据更新周期较长,无法满足实时数据处理需求。例如,每日收盘后才进行数据的抽取、转换和加载(ETL)操作,导致决策层在交易时段无法获取最新数据,影响决策的及时性和准确性。对于异构数据源的支持有限,在处理非关系型数据和半结构化数据时存在困难,需要进行复杂的数据转换和预处理,增加了...

关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

是企业的战略层活动,是定目标、定方向的总体性工作,对数据管理工作进行监督和管控,数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作,聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动,强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的,企业中启动数据治理工作一般有...

AI商业模式现状:突破技术的独角兽猛烧钱,垄断基建的巨头赚真金

“现实的残酷写在了墙上，”Databricks首席执行官AliGhodsi说道，Databricks是一家与人工智能初创公司合作的数据仓库和分析公司。“不管你做出了多么炫酷的东西，问题在于它在商业上是否具有可行性？”估值飙升的独角兽们，还在猛烧钱！PitchBook数据显示，过去三年，投资者已经向大约26000家AI和机器学习初创公司注资，规模...

VAST Data:从 LLM 时代的高性能存储到下一代数据平台

DataBase:结构化数据库,与传统的DBMS不同,它结合了事务处理(例如基于行的OLTP数据库)、基于列的分析查询(例如基于闪存的数据仓库)。这个数据库的价值在于对DataStore中非结构化数据进行语义分析。VASTdatabase其实应该视为datawarehousesolution。其SQL功能不直接插入新数据或创建新表,而是利用已有的...

七牛云存储CEO许式伟:数据启动商业新常态

然后高可用,这个是它最基础的几个能力,第二个能力是什么呢?第二个能力是加速。七牛可能是全球第一个提出存储加速和数据处理这样三个词来描述云存储这样一个服务的一个公司。当然后面我们看到业界也逐渐的大家认同了这样一个模式,所以我们看到,几乎所有的云存储都在往这个方向在走。

电销人员是如何知道我们的个人信息的?

Oracle:Oracle是全球最大的企业级软件公司之一,其数据仓库解决方案基于Oracle数据库,支持各种数据类型和大规模数据处理,同时提供了丰富的ETL和报表分析工具Microsoft:Microsoft的数据仓库解决方案基于SQLServer数据库,具有易用性和可伸缩性,适用于各种规模的企业...

赛智产业研究院院长赵刚:数据要素开发利用的主要路径和策略(下)

存,就是要建立原始库、标准库、基础库、主题库、备份库等各种数据库,建好后还要进行数据各个库的分类汇总,最后形成大的数据仓库。洗,就是这些数据来了以后,要进行加工清洗,保证好的质量,把那些脏数据、重复数据、错误数据等问题消除掉,做一致性处理,就形成了标准化和高质量的数据源。

白鲸开源CEO郭炜:数据集成的未来在哪里?

提到数据集成,业内同仁觉得这有什么可讲的,不就是ETL么?也就是从各种数据库读取,然后转化,最后落到不同数据仓库里。其实随着大数据,数据湖,实时数据仓库和大模型的兴起,数据集成的架构已经从过去的数据仓库时代的ETL到大数据时代的ELT到现阶段的EtLT。全球科技领域里,也诞生了像FiveTran,Airbyte,Matllion的新兴EtLT...

以一当十丨TiDB 在东吴证券秀财 APP 的应用实践

用户可以订阅“五牛组合”等资深投资顾问的股票组合,查看最新最全的重磅金融消息,并一站式购买爆款理财产品。东吴秀财APP开启了互联网理财服务的新模式,这些业务要求底层数据库具有非常好的开发敏捷性和业务弹性。长期以来,金融行业主要依赖国外厂商提供的基础软件产品,尤其是在关键的核心数据库领域,使用由Oracle...

硅谷顶级VC的最新洞察:AI公司应该专注用户需求,而非模型构建

SarahGuo:我是Seek公司的投资者,该公司致力于自动化数据分析工作。他们开发了一款产品,可以让人用自然语言向公司的结构化数据源(如Snowflake、数据仓库或数据库)提问,并获得准确答案。这不仅涉及自然语言转SQL的问题,而是更复杂的挑战。有趣的是,他们获得最成功案例的地方是中小企业和大型客户,但同时也遇到了一部...