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...

这些数据源的数据格式、数据结构和数据标准各不相同,既有关系型数据库(如Oracle、MySQL等)存储的结构化数据,也有非关系型数据库(如MongoDB、TDengine等)存储的半结构化或非结构化数据,如文本数据、图像数据(如K线图)等。异构数据的整合难度较大,传统的数据处理方法难以实现高效的数据融合和共享,容易导致数...

陈果出席观远数据智能决策峰会,分享企业BI效率提升建议

阶段一:数据仓库/数据挖掘BI发展的第一个阶段,是数仓和数据挖掘的时代。彼时人们将注意力集中在数仓建立的两种范式:先有数据集再有数据仓库的“自上而下”的范式,以及先有数据仓库再有数据集的“自下而上”的范式。企业关注的重点在分析报表上,分析的对象则聚焦在结构化数据的挖掘。阶段二:大数据和敏捷BI随着...

...包含了Elastic提供的搜索引擎、Snowflake提供的数据仓库...

大模型基础服务平台(含语料仓库、模型仓库、应用仓库等)、星环知识库(含星环自研的向量数据库、图数据库、搜索引擎、时序数据库、文件系统等)以及知识应用,能够赋能各行业的客户进行语料的构建、知识库的建设、大模型的训练和微调及基于大模型的应用构建。

垂直大模型的第一关:把数据“煮熟”

DCMM标准体系将企业数据管理成熟度划分为五个等级,按照从低至高的特征,分别为项目级、部门级、组织级、量化级、优化级,清晰地定位不同企业数据管理能力所处的阶段。通过数千家企业的评估实践,已经充分证明了DCMM等级划分的科学性和适用性。金融行业同样也适合借助DCMM标准体系的推广、贯标以及应用,帮助企业和行业机构...

泼天富贵,OpenAI收购数据仓库公司,为什么?

为什么要买数据仓库公司呢?我们先了解一件事情,数据是AI大模型的石油,有车多加油,这没毛病吧。所以,也想给大模型多加数据,从基础模型开始,有且只两个方式,能够给模型加油,哦,不是,加数据:第一,微调型训练。第二,RAG。RAG是啥等下解释。

智能合规尽调数字化研究:数据、模型和架构

图1明辨智能合规尽调数据地图在合规数据底座建设实践中,本课题创造性提出“八爪鱼”数据模型,恰如其分地解决了在合规尽调场景下多源、异构数据存储和治理这一对绕不开且紧密耦合的难题(www.e993.com)2024年12月20日。工商信息库、新闻快照、裁判文书、行政处罚文书等各类原始数据属于典型异构数据,占用海量存储空间,明辨智能合规尽调系统把外部数据...

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

随着数据量和数据类型的增长,数据仓库对非结构化类型的数据的处理收到限制,因为其主要是接受处理来自于传统数据库下的表格数据。随着企业数据来源的增长以及业务场景的复杂化,数据中台的时代来临。它不仅仅是数据的集中存储,其更关注数据的治理、服务化和共享。

如何评价数据仓库建设好坏?有哪些量化指标

数仓完善度是指经过数据开发长时间的开发和迭代,现有的数据仓库资产是否覆盖了业务常用的查询场景,业务要的,模型是否已经建设完成?衡量DWD层是否完善,通常看ODS层有多少表被DWS/ADS/DM层引用。因为DWD以上的层引用的越多,就说明越多的任务是基于原始数据进行深度聚合计算的,明细数据没有积累,无法被复用,数据...

大模型时代,数据中台现在过气了吗?

因此,我把数据中台的产品架构分为五层:数据服务层:基于数据资产、平台工具输出的分析服务、数据查询服务,可视化服务、标签、算法服务等数据资产层:包括数仓模型资产建设、数据治理、资产盘点数据加工层:基于业务逻辑进行ETL的过程,包括批、流数据的开发、调度、搬运、运维数据集成层:数据入湖第一步,把不同数据源数据同...

OceanMind海睿思联合艾瑞发布《2024中国企业数据治理白皮书》

为完善企业数字化建设、提升企业内部管理能力，2018年我国推出首个数据管理领域国家标准——DCMM。标准将组织的数据能力划分为8个核心能力域、28个过程域以及445条能力等级标准。通过材料评审、人员访谈、问卷调研等方式，借助一套成熟模型工具，对目标企业定级并编制评估报告。DCMM一方面帮助企业审视自身数据资产的管理现状...