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业务中台会吞并数据中台吗?

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。

  • 2022-09-30
  • 阅读429

分布式数据库技术之路未来如何发展?

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。

  • 2022-09-30
  • 阅读405

一文读懂如何实施数据治理?

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。

  • 2022-09-29
  • 阅读421

数据架构建设方法及案例

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。

  • 2022-09-29
  • 阅读439

如何构建数据仓库模型?

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

  • 2022-09-29
  • 阅读460

破解Kubernetes应用开发困局

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。

  • 2022-09-29
  • 阅读487

容器云资源数据关联与数据联动的难点和解决思路

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。

  • 2022-09-29
  • 阅读469

机器人十大前沿热点领域(2022-2023)

该报告根据国家“十四五”发展规划,面向国家智能制造发展战略需求,结合“硬科技”最新发展前沿与趋势,调研走访在机器人领域具备技术领先水平和特色应用优势的骨干企业,组织拜访了来自于知名高校、研究机构的机器人相关领域专家学者,系统分析梳理了权威智库和知名战略咨询公司的机器人相关研究报告、机器人创新创业的分析报告,归纳出2022-2023年机器人十大前沿技术;并结合我国国情和机器人产业发展现状,提出了2022-2023年十大机器人应用热点产品。

  • 2022-09-27
  • 阅读669
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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