《一站式在线数据管理平台DMS》电子版地址

简介: 一站式在线数据管理平台DMS.ppt

《一站式在线数据管理平台DMS》一站式在线数据管理平台DMS.ppt

电子书:

屏幕快照 2022-06-17 上午9.58.35.png

                
            </div>
相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
目录
相关文章
|
7月前
|
人工智能 分布式计算 数据管理
DMS+X:GenAI 时代的一站式 Data+AI 平台
在AI技术快速发展的背景下,阿里云DMS + X平台应运而生,通过OneMeta和OneOps两大创新,提供统一元数据服务及一体化Data + AI开发环境。文章详细介绍了DMS + X在数据治理、开发提效及实际案例中的应用,助力企业在GenAI时代实现数字化转型。
|
9月前
|
人工智能 Cloud Native 多模数据库
实力见证!数据管理服务DMS、云原生多模数据库Lindorm荣获“2024技术卓越奖”
实力见证!数据管理服务DMS、云原生多模数据库Lindorm荣获“2024技术卓越奖”
235 1
|
9月前
|
数据管理 关系型数据库 MySQL
数据管理服务DMS支持MySQL数据库的无锁结构变更
本文介绍了使用Sysbench准备2000万数据并进行全表字段更新的操作。通过DMS的无锁变更功能,可在不锁定表的情况下完成结构修改,避免了传统方法中可能产生的锁等待问题。具体步骤包括:准备数据、提交审批、执行变更及检查表结构,确保变更过程高效且不影响业务运行。
533 2
|
10月前
|
SQL 存储 人工智能
DMS+X构建Gen-AI时代的一站式Data+AI平台
本文整理自阿里云数据库团队Analytic DB、PostgreSQL产品及生态工具负责人周文超和龙城的分享,主要介绍Gen-AI时代的一站式Data+AI平台DMS+X。 本次分享的内容主要分为以下几个部分: 1.发布背景介绍 2.DMS重磅发布:OneMeta 3.DMS重磅发布:OneOps 4.DMS+X最佳实践,助力企业客户实现产业智能化升级
693 3
DMS+X构建Gen-AI时代的一站式Data+AI平台
|
10月前
|
SQL 人工智能 数据管理
跨云数据管理平台DMS:构建Data+AI的企业智能Data Mesh
跨云数据管理平台DMS助力企业构建智能Data Mesh,实现Data+AI的统一管理。DMS提供开放式元数据服务OneMeta、一站式智能开发平台和云原生AI数据平台,支持多模数据管理和高效的数据处理。结合PolarDB、AnalyticDB等核心引擎,DMS在多个垂直场景中展现出显著优势,如智能营销和向量搜索,提升业务效率和准确性。通过DataOps和MLOps的融合,DMS为企业提供了从数据到AI模型的全生命周期管理,推动数据驱动的业务创新。
714 0
|
人工智能 Cloud Native 数据管理
媒体声音|阿里云王远:一站式数据管理平台的智能化跃迁
在DTCC 2024大会上,阿里云数据库产品管理与技术架构部负责人王远与IT168 & ITPUB特约嘉宾薛晓刚就数据库与AI技术的融合、云原生数据库的新趋势及向量数据库的支撑能力等热点话题进行了深入探讨。王远认为,Data+AI不仅是一个概念,已进入实际落地阶段。在智能化时代,单一数据库引擎难以满足多元业务需求,需要构建统一的数据管理能力,以支持不同工作负载。阿里云通过“瑶池”数据库品牌,提供云原生、平台化、一体化和智能化的数据库解决方案,助力用户应对复杂的数据管理挑战。
488 11
|
数据采集 DataWorks 数据管理
DataWorks不是Excel,它是一个数据集成和数据管理平台
【10月更文挑战第10天】随着大数据技术的发展,企业对数据处理的需求日益增长。阿里云推出的DataWorks是一款强大的数据集成和管理平台,提供从数据采集、清洗、加工到应用的一站式解决方案。本文通过电商平台案例,详细介绍了DataWorks的核心功能和优势,展示了如何高效处理大规模数据,帮助企业挖掘数据价值。
369 1
|
数据采集 SQL DataWorks
DataWorks不是Excel,它是一个数据集成和数据管理平台
【10月更文挑战第5天】本文通过一家电商平台的案例,详细介绍了阿里云DataWorks在数据处理全流程中的应用。从多源数据采集、清洗加工到分析可视化,DataWorks提供了强大的一站式解决方案,显著提升了数据分析效率和质量。通过具体SQL示例,展示了如何构建高效的数据处理流程,突显了DataWorks相较于传统工具如Excel的优势,为企业决策提供了有力支持。
394 3
|
2月前
|
数据采集 存储 安全
数据治理≠数据管理!90%的企业都搞错了重点!
在数字化转型中,数据不一致、质量差、安全隐患等问题困扰企业。许多组织跳过基础的数据管理,直接进行数据治理,导致方案难以落地。数据管理涵盖数据生命周期中的采集、存储、处理等关键环节,决定了数据是否可用、可靠。本文详解数据管理的四大核心模块——数据质量、元数据、主数据与数据安全,并提供构建数据管理体系的四个阶段:评估现状、确定优先级、建立基础能力与持续改进,助力企业夯实数据基础,推动治理落地。

热门文章

最新文章