A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
作者：konradliu，腾讯CSIG区块链产品经理 |导语 大数据时代，数据源源不断产生并且汇集，数据已经成为企业间竞争的关键和影响国家竞争力的重要因素，大规模数据汇聚导致数据垄断困境的出现，进一步，使数据被不合理的分配与享用，然而，大规模数据收集也带来严峻的隐私泄露、数据滥用和数据决策不可信等问题，对传统的数据治理提出了新的挑战，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何厘清、数据价值如何合理定价等问题如何解决，并使数据得到正确和规范的使用是决定大数据继续发挥价值的关键，也
本期热点产品 弹性 MapReduce 本期腾讯云EMR于作业诊断能力重磅增强，通过控制台提供用户泛hadoop组件中应用层原生明细信息、作业及Hive查询的日志现场，简化了用户应用层异常排查的操作过程。同时推出配置对比、扩容指定配置组、标签分账、磁盘检查更新等功能，优化了集群运维管理体验，并显著提升资源管理的便捷性。 Elasticsearch Service 本期腾讯云ES重磅推出了自治索引，通过实时跟踪业务压力变化，能够动态、稳定的调整分片数与滚动周期，实现一站式索引全托管！同时，也推出了索引管理可视
该公司最初位于阿姆斯特丹，而后搬迁到加利福尼亚，其股价定价为33至35美元，高于最初的每股26美元至29美元的价格指数。 700万股普通股募集资金约1.92亿美元。
随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。
一直要做MySQL方向的一些数据管理定制工作，go就是一个很不错的切入点，拖来拖去，决定还是从一些小的地方开始慢慢切入。
在当今的高校环境中，学生们面临着各种琐碎的问题，如取快递、买零食、送文件等。为了解决这些问题，校园跑腿服务应运而生。本文将探讨如何提供更好的校园跑腿服务，以帮助学生解决日常生活中的问题。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台，截至目前，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
Wayne Eckerson最近的报告“数据战略指南：每个高管人员需要了解的内容”回答了许多关于数据战略的内容，原因和时间的问题。但是，与所有战略工作一样，数据战略可能是一项庞大而复杂的工作。当我阅读报告时，我发现自己想知道如何制定环境，实现业务一致性，并在战略制定和实施时推动良好的数据管理实践。图1展示了我的全局图，有助于理解和可视化数据策略的范围和复杂性。
可观测性成本正在飙升，因为企业努力通过高性能和 24/7 可用性来提供最佳客户满意度。
根据DAMA国际数据管理协会对数据治理定义：数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。
如今，各种组织正在越来越多地使用公共云基础设施，但是人们发现将数百TB或PB数据向云端的迁移比想像得更复杂，更具破坏性，并且不具备灵活性。 云存储的商业价值是可取的，但是大量的数据对迁移，兼容性和敏
八 年 前 ，我们构建了 TiDB，一个开源分布式关系型数据库。 我们的目标是重新定义开发者和企业处理数据的方式，满足不断增长的可扩展性、灵活性和性能需求。 从那时起，PingCAP 便致力于为开发者和企业提供快速、灵活和规模化的数据库服务，并提供最优秀的用户体验。
在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。真实的情况是公司有了海量的数据，如果不能够保证一定的数据质量不但不能够解决问题，反而还会制造更多的麻烦，例如：企业数据标准、命名规则不一致、企业数据口径不一致（数据统计结果不一致）、统计结果重要数据缺失等，以上问题都会给企业的经营管理和市场洞察带来极大的挑战。要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增加和剥离同样会对数据治理提出挑战。这些日益复杂的内外因决定了我国银行业对数据治理的超高标准要求，而目前对应的经验能力却稍显薄弱。
网络与数字媒体广告的存在为品牌能够更好地传播与发展起到了良好的推动作用，当前，我们处在全面数字化的大环境下，运用“ip地理定位技术”可以有效提升用户CTR。
在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。 数据
数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。 此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题，还有许多相关的子集，包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等等。 于是，出现了许多不同的理论（或理论家）描述关于在企业中数据/信息的管理以及治理如何运作：它们如何单独运作？它们又如何一起协同工作？是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效？ 为了帮
随着大数据时代的到来，流动的数据已经成为连接全世界的载体，也成为促进经济社会发展、便利人们产生生活的源动力。伴随着数据的流动，尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题，”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。
再来了解一下ES Serverless的概念，其实ES Serverless是一种基于云计算的无服务器搜索引擎，它结合了Elasticsearch（ES）和无服务器架构的优势，为使用者提供了一种简单、弹性、低成本的搜索解决方案。另外，ES Serverless无需自行管理和维护基础设施，使用者只需专注于数据索引和查询方面，无需担心服务器部署和扩展等问题，可以说给使用者节省了大量的精力和物力。
大数据领域的先驱Informatica在IPO中筹资8.41亿美元，该公司的市值达到近67亿美元。 云数据管理软件开发商Informatica已于周三上市，出售了2900万股股票，筹资8.41亿美元。 Informatica的A类普通股在美国东部时间周三中午前不久开始在纽约证券交易所交易，代码为“INFA”，开盘价为每股27.73美元，收盘价为每股29.00美元。 据公司周二发布的一份声明显示，该公司将股票定价于29美元。据彭博社报道，该公司在宣传时曾将股价定于29美元至32美元这一价格区间，后来以该
在消费升级的助推下，电子零售渠道变得成熟稳定，而且还在不断增强，多渠道竞争不断变化，和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便，电商会经常采用价格策略以吸引消费者，这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战，实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，对于品牌方或者渠道运营方，怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。
今天，领先的数字原生企业不断用数字化手段颠覆传统行业，传统行业内领先的企业也在积极拥抱数字化，国家也适时的将“数据”列为生产要素参与分配，推动了以数据为关键要素的数字经济进入了新时代。站在企业内运营后台的运维部门，运维属于数据密集型工作，团队的价值创造都是在运维数字化工作空间中运作。
随着企业在利用云计算带来的好处的同时,他们也成为了常见失误的牺牲品。 第一失误：未能实现角度访问控制 新转向云的公司往往没有意识到他们的数据是多么的脆弱。云中的任何资源都必须要通过基于角色的访问控制得到保护。曾几何时,这是一个极端的安全措施。但现在云中,这已成为必需。 当你的公司有各种各样不同角色的员工时,访问控制是一个关键的功能,其可以帮助确保基本的云管理安全性。你需要小心谨慎，防止证书不被破坏,并且确保微小的错误不会给你造成巨大的损失。实现健全和强大的访问控制来保护公司的资源是很重要的。 为了保护你的云
数据要素，是指将原始数据通过加工整理、确权，使其成为具备潜在利用价值的数据资产，并通过在市场上交易流通，让这些数据资产成为可用于社会生产经营活动，可为使用者带来经济效益的生产要素。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。 这本教科书在可再现金融上拉开帷幕，并展示了如何通过提供一个完全透明的R代码基础来应用金融和计量经济学的理论概念。聚焦于R的编码和数据分析，我们展示了学生、研究人员、数据科学家和专业人员如何从零开始进行实证金融研究。我们从对初学者友好的R包tidyverse系列介绍开始，我们的方法围绕着它。然后，展示如何访问和准备公共开源数据源(如法国数据库、宏观经济数据
数据不再是业务、信息系统的记录或存储，而是转化成带有商业价值的标签，标签是具有业务含义或对业务有指导意义的数据定义，可以说，完成了标签类目体系的组织和标签设计开发，才算是真正建立了数据资产的本体。
财联社|区块链日报14日讯 今日《元宇宙新鲜事》有：元宇宙产业委员会发布关于规范数字藏品产业健康发展的自律要求；比亚迪申请的元宇宙商标被驳回。
6月28日，为进一步加速推动我国数据智能转型进程，推动“十四五”期间数据智能产业交流与合作，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）主办的2022大数据产业峰会在京召开。 在峰会主论坛上，中国信通院云大所所长何宝宏发布了《2022大数据十大关键词》。 大数据十大关键词是基于我们长期对于产业的研究观察，以及与一线专家的研讨交流完成。如图所示，本年度十大关键词涉及数据从计算机语言到成为生产要素的全生命周期，包括 【数据资源化】，即数据从计
主讲嘉宾：吴东亚 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 吴东亚，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心标准总监。1972年生，籍贯黑龙江。1992年毕业于东南大学自动控制系毕业，1992-2001年，在中国空间技术研究院硕士学习、工作，参加“神舟一号”飞船地面测试系统研制工作，积累了一线科研和工程经验。2001-2004年，北京理工大学博士学习。2004至今，中国电子技术标准化研究院工作，期间到欧洲标准化机构留学。涉足电子信息技术领域国家/行业标准化、检测、认证、注册等
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
“对中国来讲，大数据是机会也是挑战。中国人口总量位居世界首位，但数据量仅为日本的60%和北美的7%，其中一半数据未获保护。在大数据技术方面，中国与世界先进国家差距巨大，还缺乏相应的法律和人才等。”中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨说。 邬贺铨说，当前全世界数据量快速增长，新产生数据量年增长率达40%。如果把2011年获得的全世界数据量装到iPod上的话，可装满575亿个iPod。把这些iPod当砖用，可垒起两座中国长城。 百分点董事长苏萌强调，目前在全球，数据交换是一个问题。“最大问题是大家
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略，包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用，以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例，我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据，并确保数据的安全和持久性。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
在WordPress中作为内容管理工具的一个好处是，几乎所有文字处理软件能做的事情（例如文本格式，布局格式，嵌入图像等等）都可以在WordPress编辑器中完成，但比较欠缺的一种功能是表格设计。
在现代服务器管理中，Systemd已成为一种广泛使用的工具。它是一个系统和服务管理器，提供了强大的功能和灵活性，使得启动、停止和管理进程变得更加便捷。本文将深入探讨Systemd的各种应用场景，并分享一些最佳实践，以帮助您更好地利用Systemd管理数百万台服务器。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
专访车慧总裁刘琦：大数据时代的汽车营销才刚刚开始
| 导语 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用尚处于摸索阶段，企业数据资产管理面临价值评估难、数据标准混乱、数据质量不高、数据安全威胁等诸多挑战。互娱从2013年开始启动此项工作，历经从数据管理到治理，再到资产化的转变。自年初起，我们启动实施大数据资产管理体系的建设，本文分享在此过程中的一些实践经验与思路。
商业的未来愈发数字化，也愈发复杂化。客户与品牌互动的方式比以往任何时候都多，为了管理所有这些互动数据，您需要一套可以不断扩展的工具。谁能够快速将这些数据转化为洞察，并最终营造卓越的客户体验，谁就可以在市场上创造持久的优势。
使用云备份服务是在不同的设备和异地位置获取一个备份副本的非常简单的方法。此外，这些服务价格非常低廉，许多都提供高级功能，可以增强企业的数据可用性和安全性。
日志是迁移到云计算服务(用户实际上并不控制基础设施)的安全性和合规性的关键，并且这使得日志对于运营、风险和安全团队来说更为重要。但这些问题非常有意义，这是因为登录和跨越云计算平台基础设施非常复杂，如果实施不当，则会带来技术挑战和成本超支。
联合航空公司在登机口、跑道和飞机上的工作人员都掌握着重要的航班信息。医疗专业人员可以使用虚拟现实耳机和平板电脑来评估和监测运动员和士兵的大脑损伤，利用SyncThink公司生产的EyeSync设备可以评估和监测运动员和士兵的脑损伤。很快，一个自动车队将能够共享道路和交通状况的数据，并相应地更新他们的行程。
欢迎来到 Sentry Basics，这是我们使用 sentry.io 中提供的工具帮助您快速解决问题的入门读物。
随着云计算和云原生技术的不断发展，微服务架构已经成为现代软件开发的标配。它的灵活性、可伸缩性和独立性等特点使其成为许多企业的首选架构方式。然而，随着应用程序规模的不断增长，跨边界的云原生整合正在成为微服务架构的未来趋势。本文将深入探讨这一趋势，并介绍如何实现跨边界的云原生整合。
©如需了解更多内容，请参阅报告“Top 10 Trends in Data and Analytics,2020”
近日，国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析发布了《2022爱分析·营销科技厂商全景报告》。腾讯企点&企点营销作为企业级saas服务商，致力于帮助企业解决客户服务问题，凭借其智能化管理能力，成功入选该报告中CDP、MA营销自动化、私域运营和CRM 4个数字化市场。 爱分析认为，存量经济时代，流量红利逐渐消失，如何基于洞察进行精准营销，重构与消费者间的联结、积极拥抱技术红利借助营销科技为企业赋能？是企业实现持续增长的首要问题。 报告中围绕客户全生命周期，结合爱分析对企业营销、运营、销售等环节需求的调研，选取了
信息驱动型企业一直坚持统一数据管理的共同业务和IT目标，提高洞察力和构建知识库。对于许多企业来说，传统的关系型数据仓库和数据集市是唯一的企业级数据分析的途径，而存储阵列和归档是唯一提供访问大量多样历史数据的方法。今天，这些企业通过EDH有更好的办法来应对数据管理的挑战。Cloudera企业数据中心采用Apache Hadoop构建，提供灵活，可扩展和经济的数据管理平台，可以基于同一份数据执行各种企业工作负载（包括批处理，交互式SQL，企业搜索，高级分析等）。
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