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数据开发,如何平衡效率与质量

数据开发的效率,是如何尽快的将产品设计、业务过程,转换为数据模型;数据开发的质量,则是如何尽快的将数据加工过程中的问题,识别出来。向业务交付的内容,是开发的内容;而如果开发的时候,忽略质量的问题,虽然交付的时候不会有感知,但往往会在排查问题阶段,把这些时间加倍的补偿回来。

  • 2021-09-01
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详解数据中台的底层架构逻辑

数据中台到底是什么,几年过去了,也一直众说纷纭。 笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具,而应该是一套架构、一套数据流转模式。 数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模,然后分门别类地储存,再根据实际的业 务场景,打造各类数据服务(含数据应用平台)从而实现对业务的赋能加速。

  • 2021-09-01
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2019 5G 如何引发电子行业革命 IBM商业价值研究院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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基于容器虚拟化技术的风电大数据平台优化部署方案

中国风力发电装机容量现居世界第一,风电行业发展迅猛。在发电机运行过程中会实时产生大量关于天气信息和机器状态的数据。由于风电数据的稳定性受到各方面的干扰较多,如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题,把大数据技术与风电机组相结合,实现风能资源的有效整合,促进风电行业的数字化发展,已成为如今的主流问题。

  • 2021-05-31
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工业大数据技术在石化设备预警预测中的研究与实践

近年来,我国石化企业在保障安全生产运行 方面做了大量工作,但在安全生产隐患排查和分 析中,仍没有更多的选择,主要依靠过往经验和 专业知识。因此,对结果的分析和认定难免有较 大的主观因素和局限性。由于缺少有效的分析工 具和对事故规律的认知,无法真正实现从源头上 对事故发生进行有效遏制。因此,强化安全生产 的科技创新,研究和采用新技术,增强安全生产 综合防御能力就成为了一种追求。

  • 2021-04-20
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应急安全大数据治理体系方案

马云说:我们正从IT时代进入DT时代。随着云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等技术的飞速发展,数字化的浪潮正在席卷世界的每一个角落。数字化时代,数据成为企业最核心的资产之一。对于任何企业和组织而言,如何建立适应快速高速发展业务的灵活数字资产体系,都将成为管理层要考虑的一个核心问题。在未来,高效率的数字资产体系,就会像工业时代的石油一样,成为企业发展的源动力。

  • 2021-03-27
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大数据统计分析方法及其应用

以A商业银行基于信贷担保模式的小微企业信贷创新效果评价审计调查项目为例,审计A商业银行是否有效履行了社会责任,是否有效提升了A商业银行的信贷收入。依托A商业银行的大数据分析平台,运用描述性统计、关联分析、效率评价、回归分析等统计分析方法,探析大数据统计分析方法在商业银行内部审计中的应用。

  • 2021-03-20
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农业部:农业农村大数据试点方案

为贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)和《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔2015〕6号)、《农业部关于印发〈“十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》(农市发〔2016〕5号)等有关部署要求,鼓励基础较好的地方结合自身实际,积极探索发展农业农村大数据的机制和模式,带动不同地区、不同领域大数据发展和应用,特制定本试点方案。

  • 2021-03-20
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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,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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