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指标与标签的区别
自从大数据概念开始兴起后,好像人们都不怎么谈指标了,而津津乐道于标签。数字经济时代,谈论指标真的落伍了吗?其实未必!指标也好,标签也罢,只要用好都能发挥其价值。怎样才能用好它们呢,我觉得要......
数字化转型需要哪些数据产品
数字化转型主要包括业务数字化、数据资产化、资产业务化、业务智能化几个阶段。在不同的阶段,分别需要哪些数据产品呢?......
数据治理体系全面指南
数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。好的数据治理体系可以盘活整条数据链路,最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。......
数据治理体系演进简介
在软件工程中良好的设计具有不可比拟的意义,它胜于需求、编码、维护等环节,秉承设计优先的原则会让软件开发变得简单高效,可以尽量避免掉因设计失误而导致的缺陷,一个健壮的程序必然有良好的......
阿里数据模型建设
有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。数据模型方法,以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡......
数据的分类分级
2021年12月31号,全国信息安全标准化技术委员会秘书处发布了《网络安全标准实践指南——网络数据分类分级指引》,给出了数据分类分级的原则、框架和方法。......
从0到1搭建企业级数据治理体系
好的数据治理体系可以盘活整条数据链路,最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。......
企业MLOps实践之路
MLOps寻求提高自动化程度并改善生产模型的质量,同时还要关注业务和法规要求。虽然MLOps是从一组最佳实践开始的,但它正逐渐演变成一种独立的ML生命周期管理方法。......
一文读懂选择数据湖还是数据仓库
随着数据量、速度和种类的增加,选择合适的数据平台来管理数据从未像现在这样重要。它应该是迄今为止满足我们需求的古老数据仓库,还是应该是承诺支持任何类型工作负载的任何类型数据的数据湖?......
为什么要给数据库分层
作为一名数据的规划者,我们肯定希望自己的数据能够有秩序地流转,数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。直观来讲就是如图这般层次清晰、依赖关系直观。......
什么是数据架构
在过去的十年间,混合云、人工智能、物联网(IoT)和边缘计算造成大数据呈指数级增长,提高了企业数据管理的复杂程度。......
如何进行业务分析
不管在哪一重,在日常工作场景,或面试的时候,分析某指标上升/下跌的原因,其实核心考察2个要素:业务理解和逻辑。......
大数据常见问题之数据倾斜
数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据的分散度不够,导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算,这些数据的计算速度远远低于平均计算速度,导致整个计算过程过慢。......
一文带你搞清楚什么是“数据倾斜”
数据倾斜,在MapReduce编程模型中十分常见,就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了"一个人累死,其他人闲死"的情况,这违背了并行计算的初衷,整体的效率是十分低下的......
一文全面了解线下门店核心数据指标
在互联网的大时代背景,线下门店如何打造智慧门店?如何线上线下一体化的融合?如何利用大数据精准营销?如何整合散落在各处的数据信息?来持续优化精准营销、销售与供应链,紧随着新时代新零售......
数据治理体系指南
大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大打折扣,甚至根本不可用,不敢用,因此,数据治......
数据建模的方法、模型、规范和工具
由于在变化快速的商业世界里,业务形态多种多样,为了能够更有针对性的进行数据建模,经过长时间的摸索,业界逐步形成了数据建模的四部曲:业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。......
5600字带你全面系统了解主数据管理
在数据管理方面,有两类数据,需要政企重点关注,第一个是元数据管理,它是对所有数据进行定义,标准和划分,赋予数据意义,元数据管理是我们数据管理的基石。......
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