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...
金融智能化变革:大模型与知识工程的进化
大模型带来了一种新的范式,它具有无代码、无标注和强泛化的特点,这在以前是难以想象的。大模型的核心作用在于显著降低了开发和应用的成本。在过去,要实现特定的业务流程,比如与券商合作时,我们需要构建底层数据仓库,然后开发各种自动化系统,包括自动化写作、核查、问答和大屏展示等。这些系统往往各不相同,需要大量的...
数据治理:数据集成概念全解
数据集成是一个过程,它涉及将来自不同数据源(如不同的数据库、应用程序和业务系统)的数据结合到一起,形成一个统一、一致的视图。这个过程包括数据的提取、清洗、转换和加载,通常用于构建数据仓库、数据湖或其他集成的数据存储解决方案。可以将数据集成比作制作一本综合性的食谱。“想象一下,你有很多不同的食谱书...
Fileset:小米 AI 数据管理平台落地
非表格数据具有三个特点:一是数据体量大,企业级一般达到PB级别,甚至EB级别,文件数量可达亿级、十亿级,这个体量在表格数据中较少见;二是价值密度大,因其包含音频、视频等,能承载的信息量更多;三是处理难度大,表格数据可通过SQL进行处理和分析,而对于非表格数据,需要用到自然语言处理或其他机器学习方法,对技...
数据要素在交通运输领域的应用与发展 (汽车大数据)
1)数据特点实时性:两客一危车辆数据需要实时更新,以便即时反应车辆状态和驾驶行为。多样性:涉及车辆GPS定位、速度、加速度、驾驶员生理状态、视频监控等多种数据类型。动态性:数据随车辆运行状态不断变化,需要动态处理和分析。2)应用场景车辆监控系统:实现实时车辆位置追踪、速度监控等。
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(www.e993.com)2024年10月3日。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...
浅谈数据资源、数据产品、数据资产三者的异同
数据处理软件产品是指用于处理、分析、转换和管理数据的(软件)产品。这些产品旨在帮助用户从原始数据中提取有价值的信息,进行数据清洗、整合、分析和可视化等操作,从而提升数据的质量和可用性。包括:ETL工具:用于数据的提取、转换和加载。数据库和数据仓库用于存储和管理大量的数据。它们支持数据的增删、改、查等...
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...
星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?
以电商数据仓库建设为例,星型模型可以应用于销售数据分析。例如,事实表可以记录每笔交易的销售金额、数量等信息,而维度表则包括时间维度(如交易日期)、产品维度(如产品ID、产品名称)、客户维度(如客户ID、客户姓名)等。通过星型模型,可以方便地查询和分析不同时间段、不同产品、不同客户的销售情况。
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...