【案例分享】发电侧一体化数据体系建设与应用的关键步骤

明确业务指标,制定数据采集流程,建立元数据管理系统,对单位数据进行标准化处理,确保数据在不同系统、不同部门间的一致性与可比性,为数据的跨域流通与深度应用扫清障碍。为提高数据质量,平台制定严格的人工审核流程,建立数据审核的记录和跟踪机制,明确数据审核权限,不断优化数据上传流程,以数据审核代替手工填报,切实为基层...

客户体验篇:银行如何在客户主权时代构建数字化系统

这可以通过问卷调查、客户反馈、社交媒体监听、数据埋点等方式实现。5)客户数据整合客户数据整合是CEM系统的基础。银行需要从多个渠道(如网上银行、手机银行、社交媒体、线下网点等)收集客户数据,包括个人信息、交易记录、行为偏好等。这些数据需要进行清洗、整合和标准化处理,以便后续的分析和应用。通过客户数据整合,银...

一文详解!这篇文章教你了解企业商业智能BI到底是什么?

第二层,数据模型层-商业智能BI数据仓库,主要负责企业数据的分析模型,完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。第三层,数据源层-商业智能BI的数据层,不同部门、业务线的业务信息系统,其底层数据库的数据通过ETL抽取到商业智能BI的数据仓库中,建模分析等等,最终支撑到前端的可视化分析展现。二、商业智能BI在企业I...

金现代申请基于OpenCV的仓库地图可视化构建方法及系统专利,实现...

建立货架与工器具之间的关联关系;根据所述仓库内实景图像自动匹配物体模型,生成仓库地图并可视化;其中,根据所述仓库内实景图像自动匹配物体模型,包括货架定位和货架类型识别,所述货架定位的方法为:获取仓库内各货架背景墙面图像,通过OpenCV

研究|吕指臣、卢延纯:数据要素高质量供给的全链路建设框架

这个过程包括从不同系统、日志、程序、设备或传感器中采集和提取数据,并将其转移到中央数据库、数据仓库或数据湖中。其目的是集中管理和存储数据,以便后续的数据分析、数据挖掘、业务智能和决策支持等任务,通常涉及数据的收集、传输、清洗和存储。这个环节是数据分析和挖掘的重要一环,主要是为了确保数据的完整性可靠性,...

华为数据治理方法论及最佳实践

一.数据治理框架数据治理主要专注于如下模块域:数据集成数据集成用来完成数据入湖动作,不是简单的数据搬家,而是按照一定的方法论进行数据备份(www.e993.com)2024年11月25日。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准,包括:明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据...

2017年11月 软考中级系统集成项目管理工程师 综合知识真题

解析:数据仓库系统的结构包括数据源、数据的存储与管理、OLAP服务器、前端工具。OLAP是数据仓库系统的一个主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。主要用于基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分...

如何设计真正的实时数据湖?

此后,我们的实践方向也就开始围绕湖上建仓展开——以分布式的大数据技术为基础,在其上构建具有数据仓库理论特征的数据管理层来解决时效问题。历史的机缘,又将车联网的海量数据抛给我们,从而加速了湖仓融合的进度。当时所面临的的数据技术困境如下:数据量大:车联网中多用Kafka来实现实时数据流处理和消息传递,每秒...

AI大模型助力数据消费,构建数据飞轮科学、高效的体系

接入企业的数据仓库、各个业务系统库,采集库表元数据,对接数据中台各个产品应用,获取数据使用的元数据信息,然后在采集的基础上,进行二次规范维护,补充缺失的业务元数据,汇总后提供元数据查询分析服务,以企业全局视角对企业各业务域的数据资产进行盘点,实现企业数据资源的统一梳理和盘查。

大模型在数据领域的十大价值应用

理由:LLM可以理解自然语言,将其转换为结构化查询语言,使非技术用户也能轻松查询复杂数据库,当前比较热的ChatSQL或者TxT2SQL都属于这个类别。虽然这个应用非常有前景,但准确性和安全性仍然是挑战。需要深度集成到现有数据系统中,极大受限于私有语料的完备度,可能需要大量定制化工作。