开启使用数据的第一步—找到数据

基本信息包括表的英文名称、中文名称、表的描述、创建时间、负责人、等等基本的信息。以及这个元数据属于什么数据仓库分层,属于什么业务领域的。这些信息是在数据管理篇中2、表层面的规划中进行的设置。字段以列表的形式展示表里面的字段、字段的类型、以及字段的描述信息。其中字段描述信息是否丰富、全面也是数据...

达梦数据:人保资产、开源证券等多家机构于12月11日调研我司

答:现阶段,从技术角度看分布式数据库与集中式数据库各有特点和优势,分布式数据库在可扩展性、高并发负载下的吞吐量能力有优势,而集中式在生态成熟度、开发运维复杂度、用户设备运维成本投入等方面具有优势。因此两者在应用场景上整体而言存在互补性。随着技术的发展,未来集中式和分布式可能出现融合,成为一体化的产品,用...

基金调研丨申万菱信基金调研达梦数据

答:现阶段,从技术角度看分布式数据库与集中式数据库各有特点和优势,分布式数据库在可扩展性、高并发负载下的吞吐量能力有优势,而集中式在生态成熟度、开发运维复杂度、用户设备运维成本投入等方面具有优势。因此两者在应用场景上整体而言存在互补性。随着技术的发展,未来集中式和分布式可能出现融合,成为一体化的产品,用...

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...

2.2.1传统数据仓库的不足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...

什么是实时数据仓库?它有哪些不可替代之处?

数据时效性不足:离线数据仓库通常使用离线再导出的方式去获取数据,这样数据时效性只会延长更长时间,无法满足实时数据分析的需求。在快速变化的市场环境中,这种滞后性会导致企业错失商机或无法及时应对风险。查询效率低:如果是使用离线数据仓库执行查询,则会需要较长时间来处理大量数据,不能通过联网进行快速搜查...

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮,我了解的数据技术进化史

数据仓库的核心是数据的集中化存储,主要面向决策支持,提高企业人员决策的有效性(www.e993.com)2024年12月19日。其典型特征是结构化数据和批量处理,将数据通过联机分析(OLAP)处理、以数据立方体形式呈现,多维数据分析,常用切片,钻取等,数据一般来自业务系统的ETL(抽取、清理、装载、刷新)过程。

结构化数据与非结构化数据:有什么区别?

使用结构化数据有很多好处，但也有不少缺点。为了帮助您更好地了解结构化数据是否适合您自己的项目目标，请考虑以下优点和缺点：结构化数据工具结构化数据通常通过SQL支持的关系数据库和数据仓库进行存储和使用。用于处理结构化数据的一些工具示例包括：联机分析处理MySQLPostgreSQLOracle数据库什么是半结构化数据？那...

关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配,具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。2.数字化转型和数字化创新有什么不一样?(1)数字化转型主要指企业在经营发展过程中,重视数据的价值和影响,以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化...

业务数据资源化大家谈|在多维数据与多种方法间寻求突破

二是正视数据价值。数据之“大”并不一定是“体量大”,而是“价值大”。或许一份数据并不全面,无法覆盖所有的细节和要素,但只要能够反映足够的特征,在数据维度上足够细致,也能够产生较大的数据价值。检察官应反复审视自己能够访问的数据,从中寻找到更多的工作切入点。

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

大模型，尤其是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）模型，能够处理和分析这些海量的另类数据，从中提取有价值的信息。以下是大模型激活另类数据价值的几个关键点：1.数据整合与分析：大模型能够整合来自不同来源和格式的另类数据，通过高级分析技术，如情感分析、趋势预测等，为用户提供深入的洞察。2.实时监测与...