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什么是数据湖?有什么用?终于有人讲明白了……

数据湖概念的诞生,源自企业面临的一些挑战,如数据应该以何种方式处理和存储。最开始,企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。最开始的时候,每个应用程序会产生、存储大量数据,而这些数据并不能被其他应用程序使用,这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生,应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中,可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题,包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决,因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。

  • 2021-02-24
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大众ID3架构深度分析:软件定义汽车还很遥远

深入了解大众ID3会发现,软件定义硬件架构还很遥远,硬件架构定义软件还差不多。大众早在2016年9月就制定了ID3的架构,不过众所周知,ID3里只有ICAS1和ICAS3,ICAS2并未出现,毕竟这只是入门级的小车,不是做自动驾驶的豪华大车。实际大众制定的架构在ID3上被改的面目全非。

  • 2021-02-24
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中国40万亿新基建深度报告

本报告,从头到尾,围绕着新基建,需要十多分钟才能看完,建议先收藏,新基建是未来五年、十年乃至更久的一个大建设方向,如果没有时间看那么多,那么前面的几张图可以帮助大家快速了解新基建的情况和机遇!新基建主要包括3个方面内容:一是信息基础设施;二是融合基础设施;三是创新基础设施。本文前面以十来张图片的方式,形象地诠释了新基建的规模。

  • 2021-02-24
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数字化转型规划的体系化思考

有人说,数字化转型成功失败的最大因素是老板,在战略维度上老板确实是推进的关键,但具体落地方案设计上,CDO和CIO们责无旁贷。数字化建设投入够不够?投多少钱合适?这是数字化转型获取支持需要解决的基础问题。老板关注的是投入价值,如果能产生10个亿的价值,投入几个亿没问题。所以,获取资源的核心因素是要站在企业的角度、站在老板的角度、站在商业的角度思考,当前做的事情到底对经营结果意味着什么。

  • 2021-02-24
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辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构,能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。

  • 2021-02-23
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新形势下,企业如何进行数字化转型

新形势下企业推进数字化转型时,要充分利用疫情带来的契机,系统性地解决企业在转型过程中面临的认识不统一、机制不健全、能力不具备等困难,以企业所处的转型阶段为出发点,参照数字化企业的特征,制定符合企业自身需求的转型方案,稳步有序地实现以客户为中心、以智慧分析为大脑的领先数字化企业。

  • 2021-02-23
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大型央企数字化转型实践

大型央企数字化转型策略1、 数字化转型方向2、 数字化转型路径3、 数字化转型方式4、 体系化安全架构

  • 2021-02-23
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工业互联网标准体系框架

标准化工作是规范产业发展、提升发展水平的重要抓手国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》在基本形势部分指出,“标准体系不完善”是我国工业互联网发展与发达国家相比的重要差距之一。工业互联网功能架构工业互联网的架构可以从多种角度进行描述,其中,从工业互联网功能部署的角度看,业界公认的主要由边缘层、平台层、应用层三层构成。

  • 2021-02-23
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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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