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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413

实时数仓是一个产品还是解决方案?

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。

  • 2022-09-30
  • 阅读409

存算分离是否成为开源分布式数据库主流架构?

随着软件定义存储的不断发展,越来越多的开源分布式数据库在特殊的数据存取领域站稳了脚跟。而这些百花齐放的解决方案,不免让大家眼花缭乱。企业的IT架构是否会随着这些技术的发展而呈现革命性的变化?存算分离架构是否会成为开源分布式数据库发展下的主流架构?这些问题都需要在一定的理论和实践沉淀之后来得出结论。

  • 2022-09-30
  • 阅读411

2022下半年经济展望

根据近期各地防疫政策的调整以及 6 月复工复产数据,我们调整了部分关键假设,市场可关注假设中存在的预期差

  • 2022-09-30
  • 阅读110
  • 下载0
  • 16页
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诊断电机和驱动故障

诊断电机和驱动故障,电机消耗了全部发电量的65%降低电机停工时间能够充分利用能源排障能力越强意味着更长的正常工作时间

  • 2022-09-29
  • 阅读143
  • 下载0
  • 121页
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从管、存、算、规、治看数据资产管理

俗话说“巧妇难为无米之炊”,要做好数据分析,先要找到“好米”,也就是“好数据”。如何获取数据,又怎么能在数据中找到真正有用的“好数据”,是数据分析需要重点关注的问题。

  • 2022-09-29
  • 阅读410

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405

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423
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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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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,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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