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数据价值提升新模式:数据资产管理“AIGOV五星模型
其次,着手梳理企业数据资产,重新整理企业数据字典、数据模型以及相关元数据,打破数据黑盒,让企业重新掌握数据资产。最后,建立数据资产管理平台,通过可视化的平台,实现了数据模型、元数据、数据生命周期和数据...
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破解数据孤岛难题,企业需要什么样的大数据平台?
越来越多的企业逐渐意识到,未来的大数据平台,既要为不同的项目场景配置不同数据模型以保障其高性能,又要让数据操作和运维更便捷、更统一。在这样的需求推动下,在一个统一平台中用多种数据模型的“多模型大数据...
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数据中台模型设计系列(一):维度建模初探
同样对于下游使用数据模型的ETL元数据,也是作为模型设计的输入,可基于下游应用方式做模型的横向和纵向的拆分设计,这就是“元数据驱动模型设计”的理论来源。因此,无法理解数据开发的模型设计师是不合格的。数据...
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新一代企业级大数据应用方案
摘要:本文的整理自2017云栖大会-成都峰会上阿里云资深专家张辉的分享讲义,讲义主要由大数据时代大数据方案的三个思考引出大数据时代企业数据应用架构:由数据模型层到计算模型层到接口层。随后介绍了OLT—新一代...
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数据智能,触手可及!袋鼠云数栈推出 数据科学平台 ...
数栈-数据科学平台DTinsight.Science可帮助企业构建算法服务能力,服务于企业数据的多样化应用场景,驱动业务创新发展。常用的应用场景如下: 精准营销: 基于相关数据进行个性化的商品推荐、视频推荐、旅游商品推荐...
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数据驱动的微服务架构(上)
这种思路与企业级的传统数据建模过程不同,每个微服务中需要建立自己的数据模型。各微服务的接口API需要定义元数据,接口需要清晰的元数据模型,对象、属性。也就是我们需要元数据的原因,我们需要建一套完整的元...
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《DBA修炼之道:数据库管理员的第一本书》——3.1节...
如果一个企业存在企业数据模型,那么每个单独的业务数据模型的正确与否都要与该企业数据模型进行对比验证。数据建模的目标是记录业务过程的数据需求。在最基本的层面上,数据建模始于一个概念上的冒险。概念上的数据...
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DataWorks数据建模(DDM)公测啦!
Step 3:定义企业数据标准并设计数据模型,并将设计好的模型下发至MaxCompute引擎内(如您使用的是子账号,需主账号为您授权,参考用户授权与管理)。本步骤视频请观看: 相关建模方法论可参考:_数仓构建流程或...
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DTBoost:全新一代企业级大数据应用模式揭秘
企业需要数据应用,提升自身数据化运营能力,但是是否需要一个复杂的DW模型,我认为当下不需要了,设计上应该轻数据模型(注意这里是轻数据模型,不是不要),重计算模型。DTBoost新一代企业数据应用模式 DTBoost是...
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数据中台的一些基本概念和方法论
数据中台是指在业务前台和数据后台之间构建统一的数据平台,实现企业数据全维度的统一存储、统一管理、统一安全、统一模型和统一数据服务。从技术角度来说,数据中台是一套成熟的数据存储、数据管理和数据服务的软件...
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云安全中心提供免费版、防病毒版、高级版、企业版和旗舰版多个版本,本文介绍各版本的功能差异。...资产中心提供了云产品安全状态的相关信息,包括存在风险云产品信息及云产品分类(负载均衡、NAT网关、RDS数据库和...
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网络FAQ
当ECS实例间通过云企业网进行跨地域通信时,使用阿里云骨干网络进行传输。阿里云传输网络的服务目标是使跨地域的数据传输每小时数据包丢失率的P99分位统计值低于0.0001%。...使用这种转发模型,SLB负载均衡将客户端请求...
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企业数据模型的相关问答

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企业概念模型:表示企业数据模型的高层信息。整个企业业务概念和相互关系。以这个企业模型为基础,不懂sql的人也能做到心中有数 多维数据模型。告诉业务分析人员在数据集市中有哪些维、维的类别、数据立方体以及数据...

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数据采集:对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。数据预处理:包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时,还要根据用途...

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阿里云资深专家张辉在2017云栖大会成都峰会中做了题为《新一代企业级大数据应用方案实践》的分享,就DT 时代大数据方案思考,DT 时代企业数据应用架构,OLT-新一代数据模型,场景化的计算模型,实践案例DT 时代大...

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对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。数据预处理。包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时,还要根据用途,对数据...

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模型表示企业数据和业务规则。在MVC的三个部件中,模型拥有最多的处理任务。例如它可能用像EJBs和ColdFusion Components这样的构件对象来处理数据库,被模型返回的数据是中立的,就是说模型与数据格式无关,这样一个...

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数据增强通过对数据本身进行一定程度的扰动从而产生"新"数据模型通过学习大量的"新"数据,提高了模型的泛化能力。但数据增强策略的手动配置依赖于使用者对于实际场景的理解,因此会存在难以选取有效数据增强策略的...

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概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,以数据类的方式描述企业级的数据需求。概念数据模型的内容包括重要的实体与实体之间的关系。在概念数据模型中不包含实体的属性,也不包含...

回答

第一,缺乏统一的视图来管理模型,企业数据模型分散在各个不同的引擎里,每 个引擎里的数据模型具体长什么样,业务人员无法实时感知。第二,数据项目没有办法有效落标引起数据生产的质量问题,导致很多数据需求实 ...

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而且部分实施的项目也有很多失败,除了常见的业务需求定义不清、项目执行不力之外,很重要的原因是因为其数据模型设计,在企业级数据仓库中,Inmon推荐采用3范式进行数据建模,但是不排除其他的方法,但是Inmon的...

回答

即实体关系(ER)模型,数据仓库之父Immon提出的,从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF。此建模方法,对建模人员的能力要求非常高。特点:设计思路...

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