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详解数据仓库建设中的数据建模方法

本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型,而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验,在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的,满足大部分行业数据仓库建设标准的一种方法。

  • 2021-08-13
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关于数据中台的深度思考与总结

数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具,把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储,为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等;从汇聚的时效性来分,有离线批量汇聚和实时采集。

  • 2021-08-13
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区块链:数据资产管理和流通中的一把利器

“维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中曾经提到:“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题”。 笔者也相信数据资产终有一天会写入纳入企业的会计科目,写入资产负债表。但是目前还有许多问题有待解决,诸如:数据的产权问题,数据的定价问题以及数据安全、隐私保护和数据伦理问题等,而这些问题的解决,需要不断的数据资产实践,需要相关法律的进一步完善,需要产学研各界的共同努力。 以上这段话是我之前写的一篇《从数据资源到数据资产的路有多长?》,提出了当前数据资产管理中的常见挑战,本篇我们将这一话题展开讨论下,重点聊一聊区块链技术在数据资产管理中的应用。

  • 2021-08-13
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孪生象-智能工厂数字孪生解决方案

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、 多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

  • 2021-08-13
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数据资产管理之多行业实施落地方法论

当前数字化转型大背景下,许多企业都在全力推动数据资产的落地实施,逐步开始汇聚数据、管理数据、利用数据、运营数据,创造数据价值。那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢?企业的数据资产实施演进一般具有哪些发展阶段呢?体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢?以下内容将为大家呈现不一样的解答。

  • 2021-08-13
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什么是1+N模式的新一代城市大脑建设方案

2021年上半年,我们在城市大脑的最新探索和研究中,提出了1+N模式的新一代城市大脑建设方案。其中“1”是世界统一标准的城市神经元网络,“N”是N条城市云反射弧,这是基于互联网大脑模型研究,分析目前城市大脑建设中存在的问题后,研究组提出的新的城市大脑建设框架。这一进展发表在人民日报的《学术前沿》期刊五月上(第9期),论文名《城市大脑的起源,发展与未来趋势》。

  • 2021-08-13
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能源互联网数字孪生系统及其应用

传统信息化架构很难形成数据资产。数据化移交平台针对BIM数据进行了移交的管理,但是缺乏GIS功能,缺BIM+GIS数据轻量化能力,不能把数据资产以轻量化服务的形式发布,让通用的图形平台(引擎)实现数据可视化及业务功能的叠加,很难形成完整的能源行业全生命周期资产管理。

  • 2021-08-13
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企业架构数字化转型 - v7.0

云计算和大数据开始构建当今社会的数字经济基础设施,未来大部分企业创新和商业的进化都会围绕新技术展开。数据在移动互联和人工智能时代的作用,就好比工业时代的“石油”和“电”,已经成为必不可缺的基础能源,而数字化就是创造数据的唯一来源。从 20世纪 70 年代互联网诞生至今,线上的据量以指数级快速膨胀,过去的两年间创造出来全球 90%的数据,现在每天新增的数据约2.5quintillion(10 的 18 次方)字节。在这次数字化浪潮中,多家咨询公司调查的结果表明:80%~90%的企业都急迫地使用数字化和智能化技术,但是已经具有这些能力的企业只占 10%。这说明很多企业在线上和线下业务数字化和智能化的道路任重道远。

  • 2021-08-11
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