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详解数据仓库数据指标数据治理体系建设方法论

数据仓库概念 英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。

  • 2021-10-25
  • 阅读677
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详解企业大数据项目规划落地实施路线图

一般来说,一个完整的大数据项目实施,需要经过开发环境搭建、集群环境部署、数据采集、数据存储与交换、数据离线与实时分析、大数据可视化等多个实现流程,这就要求系统掌握大数据技术知识。 下面以一个完整的大数据项目为主线,详细介绍了大数据落地的难点及如何实施一个成功的大数据项目,重点阐述企业大数据项目落地路线图,希望对即将或正在实施大数据项目的朋友有所启发。

  • 2021-10-29
  • 阅读306
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智能化工厂规划方案

智能化转型总体目标 智能化转型总体目标为提升运营效率,驱动利润增长,通过实施XData 2025计划,对于传统业务,且标定位在运营成本隆低、人员效率提升和增加销售收入,新商业模式上主要在2B和2C两个方面进行推进,不断提升新模式在总体收入结构的比例,并逐步成为新的利润主要来源。

  • 2021-10-29
  • 阅读678
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谈谈成功数据架构的七大特点和三大关键要素

数据是一件大事,几乎所有行业都在竞相利用数据获取更多利润。商界领袖想知道如何在不被淹没的情况下潜入大数据池。为了充分利用大数据,理解现代数据架构的关键特性,以及该架构如何将原始数据转化为可靠的、可操作的见解,是很有帮助的。了解什么是数据架构师以及他们如何使数据有用也是很有帮助的。

  • 2021-11-03
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阿里巴巴k8s超大规模实践经验

阿里巴巴 k8s 超大规模实践经验

  • 2021-11-02
  • 阅读338
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谈谈基于DGI框架的数据治理

在大数据和数据科学时代,大多数组织都意识到数据在加速结果方面的潜在力量。然而,大多数人面临的挑战是,不断变化的客户期望和相关需求,以确保准确和可访问的数据,以指导决策,以满足客户的不同需求。 一个全面的数据治理过程可以帮助确保数据的一致质量、完整性和可用性。此外,了解客户的需求以及与组织的互动有助于缩小期望与组织交付的价值之间的差距。在本文中,分享了我们从工作中总结的有价值的见解,并强调了几个更关键的成功关键。

  • 2021-10-29
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跨越IT%26OT数字鸿沟,构建交通数字化新范式

跨越IT%26OT数字鸿沟,构建交通数字化新范式交通数字化

  • 2021-12-03
  • 阅读374
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“高分北斗智慧农业”应用领域高职生的创业路径研究

“高分北斗智慧农业”应用领域高职生的创业路径研究.

  • 2021-12-03
  • 阅读415
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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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华为数字化转型之道

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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人工智能赋能应用实践指南

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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