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数据中台-数据仓库系统

数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

  • 2024-02-14
  • 阅读176

数据中台-数据可视化建模平台

DT时代,数据量呈指数级增长,信息资源爆炸式激增。各行业的决策者已经意识到了数据是核心资产,并期望对数据进行存储和挖掘以达到资产保值甚至增值的目的。大多数企事业单位在面对海量、异构、实时的大数据时,往往没有足够的技术能力和经验,进行复杂的大数据处理,并支撑多元化的应用。数据分析工具和懂数据分析的人正在成为企事业单位稀缺资源,数据挖掘分析及可视化工具是数据分析过程中重要的一个环节,自助建模将是数据分析工作的未来趋势。

  • 2024-02-10
  • 阅读210

数据中台-数据标准管理介绍

数据治理,标准先行,数据治理标准是数据标准体系建设中的重要一环,对数据集成和数据资源共享具有重要意义。数据标准建设可以规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性,减少数据转换,提升数据质量,促进数据的集成和共享。可以防止数据用语的混乱使用,保障数据的正确性和准确性。数据标准管理支持模型标准管理、标准字典管理、标准文档管理等功能。

  • 2024-02-14
  • 阅读476

数据中台建设-数据体系和规范建设

从集团数据管控角度出发,结合数据中台系统的建设,规划数据标准体系,建立科学合理且符合集团实际情况的数据体系和标准规范。数据体系包括数据指标体系和数据分析体系,标准规范包括数据开发规范、数据代码规范、数据建模规范、数据治理规范、数据质量标准、数据授权规范、数据安全标准、元数据标准。

  • 2024-02-14
  • 阅读223

数据中台-数据分层管理系统

数据通过数据集成,进入到数据中台的数据仓库后,可根据需求进行分层分类管理。数据分层分类是指将数据按照不同的主题、类型、来源等进行分类,形成多个具有逻辑关系的数据存储层级。数据分层管理是一种数据管理和组织,它将数据按照不同的层次进行分类和组织,以便更好地管理和使用数据。

  • 2024-02-14
  • 阅读195

数据中台-数据综合治理平台

数据综合治理平台融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、血缘管理、数据安全管理、数据生命周期管理等产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

  • 2024-02-10
  • 阅读241

数据中台-元数据管理

平台元数据具备采集多种数据库类型数据的能力;支持Hadoop生态圈;支持FTP。

  • 2024-02-14
  • 阅读177

数据中台产品核心功能

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径;数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。

  • 2024-02-10
  • 阅读227
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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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。

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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