而对于目前比较火热的实时数仓,市场还没有形成共识,并没有统一的定义。数据一哥认为,实时数仓和传统数仓都是一个数据仓库,只是随着业务变化,针对对不同业务场景提供支持。虽然实时数仓这个概念现在才被提到,但是很早就出现了,经历了几个重要的发展阶段。
OLAP系统和OLTP系统分别叫事务系统和分析系统,业务中台一般属于OLTP,数据中台一般属于OLAP,传统业务中台和数据中台无论在组织上、系统上都是泾渭分明的,除了数据中台需要从业务中台采集数据,两者甚至可以做到老死不相往来。
近期,由国家工业信息安全发展研究中心发布了2022年《分布式数据库发展趋势研究报告》。报告从数据库产业发展、分布式数据库产品价值、面临调整、技术路线、发展趋势、发展方向等多角度阐述了分布式数据库的诸多问题。本文,从个人角度谈谈对上述研究报告的解读。
大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,快速开始探索应用场景和商业模式、建设技术平台。这无可厚非。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的,因为很经典的一句话:Garbage in ,Garbage out,数据质量没有保证。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。
数据架构的本质是数据模型和数据流(或叫数据分布),《华为数据之道》将数据架构分为数据资产目录、数据标准、数据模型及数据分布,DAMA将数据架构分为数据模型和数据流设计,差不多就是这个意思。
数据仓库模型构建的宗旨能够直观地表达业务逻辑,能够使用实体、属性及其关系对企业运营和逻辑规则进行统一的定义、编码和命名,是业务人员和开发人员之间沟通的一套语言
对于传统的开发过程来说,大部分开发处于一个单体应用的架构。随着单体应用越来越复杂,很多团队会发现,单体应用已经不能很好地嵌合公司的业务发展需要,也不能很好地在公司现有组织架构的责任划分中承担迭代作用。
随着容器云覆盖的业务越来越多,日常人工的容器云维护方式和管理已经无法满足技术上的需要,因此拥有自动化运维解决方案至关重要。容器云自动化运维需要覆盖多种类型的IT环境,并具备可扩展的能力,便于获得对全局基础架构的完全可见性和性能控制。
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。
近年来,AI?快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算,存力保障数据的高效存储与调用,运力保障数据的跨域传输,模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系,是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状,全面把握区域产业短板与优势,成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月,全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用,将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门,效率提升至1/1000,标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下,高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来,国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动,将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手,通过专题部署、示范发布和平台建设等方式,持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来,国家高度重视数据产业发展,将数据列为生产要素,并持续强化数据标准化工作。自2021年起,《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台,大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年,国家发展改革委、国家数据
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