大数据之路：阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。
RFID技术成为现代资产管理重要桥梁
RFID技术助力资产管理智能化升级，通过非接触式识别、批量读取、高安全性等优势，实现资产全生命周期追踪与自动化管理。广泛应用于资产定位、库存盘点、防伪溯源、维护提醒等场景，显著提升管理效率、准确性与决策水平，降低运营成本。结合AI与大数据，推动企业数字化转型。
东营市科技管矿信息服务平台建设
东营市科技管矿信息服务平台融合大数据、物联网、地质云等技术，集成地质数据与三维模型，实现数据存储、展示、分析及城市规划支撑，助力城市可持续发展。
索引创建的原则
本文介绍了创建数据库索引的六大原则，帮助提升查询效率。内容包括：为大数据量表建索引、常用查询字段建索引、高区分度列优先、varchar字段使用前缀索引、合理使用联合索引，以及控制索引数量以平衡查询与维护成本。
10倍处理效率提升！阿里云大数据AI平台发布智能驾驶数据预处理解决方案
阿里云大数据AI平台推出智能驾驶数据预处理解决方案，助力车企构建高效稳定的数据处理流程。相比自建方案，数据包处理效率提升10倍以上，推理任务提速超1倍，产能翻番，显著提高自动驾驶模型产出效率。该方案已服务80%以上中国车企，支持多模态数据处理与百万级任务调度，全面赋能智驾技术落地。
ETL还是ELT，大数据处理怎么选更靠谱？
在数据处理中，ETL（抽取、转换、加载）与ELT（抽取、加载、转换）是两种核心流程。ETL强调在数据入库前完成清洗和转换，适合质量要求高、转换复杂的场景；而ELT则先将原始数据快速入库，再利用现代数仓的计算能力进行转换，更适合大数据和实时分析需求。选择哪种方式，需根据数据量、转换复杂度、系统资源及业务需求综合判断。