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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
  • 阅读783
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大数据技术架构规划方案

大数据管理的技术层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。在此篇方案里面都有涉及

  • 2021-02-17
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市政智慧政务解决方案

智慧政务为公共服务提供了先进的技术手段,智慧政务具有便捷、高效、互动的特征。发展智慧政务,可以拓宽政府与社会的沟通渠道,改善沟通效果,大大提高政府工作效率。公共服务是智慧政务的核心业务,也是智慧政务建设的出发点和落脚点,不断完善面向不同服务对象和采用多样化服务手段的智慧政务服务体系,是推进智慧政务建设的核心内容。通过不断提高信息化的公共服务水平,可以构建更好的政府与公众关系,提高政府的公信力,使我们的政府更亲近公众,提供更好、更可靠的公共服务,更好地为人民服务。

  • 2021-02-17
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互联网智慧城市中的大数据解决方案

智慧城市是在数字城市建立的基础框架上,通 过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合, 自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状 态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂 的计算与控制,为经济发展、城市管理和公众 提供各种智能化的服务

  • 2021-02-17
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云计算及大数据应用融合解决方案

云计算、大数据、人工智能成为现代商业的基础。云计算与大数据的融合发展已经成为必然的趋势。 大数据又称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内获取、管理、处理并整体成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。 大数据有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、商业价值高、处理速度快等特点。大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获取和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取到的知识,得到过去无法企及的商机。这将对我们的社会和生活带来非常大的影响。 我国拥有着庞大的人群和应用市场,复杂性高、充满变化,如此庞大的用户群体,构成了世界上最复杂,最繁复的数据。解决这种由大规模数据引起的问题,探索以大数据为基础的解决方案,是我国产业升级、效率提升 的重要手段。

  • 2021-02-17
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智慧城市解决方案

智慧城市在政策层面:从国家发改委、工业和信息化部等12个部门联合印发《关于加快实施信息惠民工程有关工作的通知》 、《国家新型城镇化规划》到《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》、《关于开展国家智慧城市2014年试点申报工作的通知》,这些文件对智慧城市建设的指导思想、实践路径、工作重点都有了明确的界定,相较前几年,智慧城市的建设方向进一步明确。互联网+大数据+智慧城市2.0国务院第95次常务会议审议通过了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》,这是顺应大数据时代潮流,运用大数据理念和技术,更加有效地推进简政放权、放管结合、优化服务的重要政策文件。7月4日,国务院正式公布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》

  • 2021-02-16
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工业互联网大数据平台建设方案

从工业互联网总体架构、大数据平台架构、大数据平台应用、模型算法等方面阐述了工业互联网大数据平台的建设思路。

  • 2021-02-16
  • 阅读1295
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大数据时代信息化发展趋势.pdf

大数据时代的到来,为企业的信息化管理带来了机遇和挑战。本文从大数据的由来和发展、信息化技术与大数据的关系、大数据的发展环节以及电子政务中大数据的作用等方面指出信息化和大数据饿关系,并加强对大数据的认识和理解。

  • 2021-02-14
  • 阅读1094
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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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