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关于数仓建设及数据治理的超全概括

数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。

  • 2022-04-12
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企业数据资产管理的参考框架和方法

数据资产不具有实物形态,看不见、摸不着,这点与无形资产(技术专利、商誉等)很相似,但也有不同。无形资产属于企业的非货币性长期资产。而数据资产是具有货币性的,而且这个货币性在特定的环境下很值钱,一旦脱离环境可能就毫无价值。就像比特币,它在承载它的“矿场”中很值钱,但如果你把它拿出来放在另一个网络环境中,比特币就是一串无法识别的字符串。

  • 2022-04-12
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数字化转型背景下能源企业如何做好数据治理?

疫情之下,很多企业备受影响,在此情境下,能源企业纷纷意识到自身作为稳定社会经济的重要基础,责任愈发重大。越来越多企业意识到,依托大数据技术加速企业数字化转型,可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的可靠路径。而当数据是企业重要资产成为业界共识,企业对数据治理和数据质量的认知和发展也随之凸显。

  • 2022-04-12
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数据治理:数据标准建设方法和流程

数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。通俗地讲,对企业来说,数据标准就是对数据类型、长度、归属部门等定义一套统一的规范,以保障不同业务系统之间可以做到对同样的数据理解统一和使用统一。

  • 2022-04-12
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确定性工业网络架构与关键技术分析

随着工业数字化转型的不断加快,传统业务的优化升级及新型业务的不断涌现,网络作为基础设施,需要在复杂场景下对综合承载的各类业务实现差异化质量保证。确定性网络已经成为其发展的必然方向。工业互联网作为确定性网络应用的重要场景,对于确定性网络要求高,业务场景复杂,其垂直行业需求呈现碎片化的特点,需要构建灵活统一的技术架构并融合相关新技术,来推动确定性工业网络不断演进。

  • 2022-04-12
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智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇

由人工智能引发的智能革命星火,正向各行各业蔓延,测绘与时空位置服务的相关方法、技术、产业形态和商业模式所面临的挑战与机遇,是值得深入思考的问题。从人工智能的内涵、历程和趋势出发,阐述了对新一代人工智能特征的理解,并对智能时代来临所带来的机遇和挑战进行了分析。聚焦到测绘与位置服务领域,认为其作为行业,不会消失但必须转型,并分析了转型的可能路径;作为学科,不会扩张但须跨界、交叉和融合;作为职业,将会出现蓝领消失,创客、智士领军的局面。测绘与位置服务行业需要充分挖掘自身优势,将系统性思维、时空观思维和创意性思维作为开启智能时代大门的钥匙,才能实现测绘与位置服务行业向绿色、智能、泛在发展的整体转型。

  • 2022-04-12
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浅析七参数坐标系转换在ArcGIS中的应用

随着“国家2000 大地坐标系”( CGCS2000) 在我国的推广应用,以前的测绘地理信息数据需要进行新旧坐标系的相互转换,其中,很多ArcGIS 格式的数据需要进行转换,主要分为要素数据和栅格数据,方法是利用ArcGIS 的投影与变换功能。最近在交流此问题时,有人说ArcGIS 用七参数模型进行投影变换时,只要涉及地方坐标系就有问题,转换后数据误差很大,无法满足精度要求。通过研究发现,出现这种问题主要是对抬高投影面、任意中央子午线建立的地方坐标系进行数据转换时操作不当造成的。

  • 2022-04-12
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卫星导航定位基准站网调查分析与发展思考

卫星导航定位基准站网建设应用近年来发展迅猛,被越来越多的用户所使用。本文基于全国卫星导航定位基准站调查摸排结果,分析我国基准站建设、运维和应用的状况,针对存在的问题深入思考,对加强基准站统筹协调、排除隐患、规范管理提出相关建议和发展思路。

  • 2022-04-12
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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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