终于有人把数据治理讲明白了
在数字化转型浪潮下，企业常面临数据混乱、标准不一等问题。本文深入浅出解析“数据治理”核心概念，探讨如何通过“拉式”与“推式”两种策略，构建高效、可持续的数据管理体系，提升数据质量与应用价值，助力企业实现精准决策与业务创新。
可视化生成RocketMQ配置工具
RocketMQ配置复杂？试试这款可视化工具，轻松搞定配置难题，点击体验：https://how-to-config-rocketmq.demoworld.tech/
Python网络爬虫在环境保护中的应用：污染源监测数据抓取与分析
在环保领域，数据是决策基础，但分散在多个平台，获取困难。Python网络爬虫技术灵活高效，可自动化抓取空气质量、水质、污染源等数据，实现多平台整合、实时更新、结构化存储与异常预警。本文详解爬虫实战应用，涵盖技术选型、代码实现、反爬策略与数据分析，助力环保数据高效利用。
基于python大数据的招聘数据可视化及推荐系统
本研究聚焦于基于协同过滤的就业推荐系统设计与实现。随着就业压力增大和信息技术发展，传统求职方式面临挑战。通过分析用户行为与职位特征，协同过滤技术可实现个性化职位推荐，提升求职与招聘效率。研究涵盖系统架构、数据采集、算法实现及可视化展示，旨在优化就业匹配，促进人才与岗位精准对接，助力就业市场智能化发展。
聊聊多维表格与BI｜AI x Data 数据产品的发展趋势
多维表格与Quick BI深度融合，助力企业在AI与数据时代实现高效分析。多维表格作为轻量级数据管理工具，擅长快速填报与基础分析；而Quick BI则专注于多源数据整合、深度洞察与可视化展示。两者协同，既能降低使用门槛，又能提升数据分析的广度与深度，满足企业从数据采集到智能决策的全链路需求。未来，数据产品将朝着低门槛、多场景与实用性方向发展，推动商业智能迈向新高度。
性能瓶颈定位更快更准：ARMS 持续剖析能力升级解析
本文介绍了阿里云ARMS持续剖析技术，助力企业快速定位云原生应用的性能瓶颈。通过代码热点、CPU热点和内存热点分析，结合AI Copilot与差分火焰图功能，实现高效问题诊断与优化验证，全面提升系统性能与稳定性。