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文章/答案/技术大牛

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五个原则下的数据质量建设之道

数据集成大数据数据处理数据分析企业

在数字化转型的背景下，数据是一把双刃剑，它能给企业带来业务价值的同时也是组织最大的风险来源。糟糕的数据质量常常意味着糟糕的业务决策，将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、高层领导难以决策等问题。

2023-01-11

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数据交换实践：创建业务系统间高速公路

数据安全数据迁移大数据数据处理

企业大量的IT投资建立了众多的信息系统，但是随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。企业急需通过建立底层数据集成平台来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其它重要的内部系统之间无缝的共享和交换数据。

2022-11-07

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信创下的数据中心建设与数据交换

数据处理大数据数据库 sql

信息技术应用创新发展是目前的一项国家战略，也是当今形势下国家经济发展的新动能。发展信创是为了近年来保障核心技术自主可控解决安全的本质问题，目前，国家在全国范围内各省、自治区、直辖市均建有大型或超大型数据中心。数据中心虽然用电量占全社会用电量的比例接近1%，却拉动了36.2%的国内生产总值，数据中心建设成为经济发展的新支点。

2021-11-19

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数据中台在企业数字化转型中的践行（下篇）

数据处理企业大数据

普元PWorld大会正火热进行中！普元数字化转型专家团一对一走访40余家行业头部企业，探讨解决当下的一些企业数字化转型问题，向更深的数字化转型领域进行有价值的探索和实践。本篇是莱维同学针对企业数字化转型中数据中台建设方面的分享。

2021-04-14

1.3K0

数据交换过程详解

数据集成数据处理数据结构编程算法数据库

本文主要介绍数据交换过程中常用的数据交换方法和方式以及数据交换在新技术下所面对的“挑战”，方便大家深入理解数据交换过程。普元实施数据交换项目已有多年成功经验，本文也将分享大数据时代数据交换所遇到的问题和应对策略。

2020-06-17

1.7K0

金融行业微服务架构解析

对于微服务，每个人都有自己的理解，与互联网企业的大量落地相比，微服务在传统金融行业还没有普及，这首先是传统金融行业线上系统需求更新和版本迭代没有互联网公司那么频繁；其次是技术能力约束了新技术的落地；再者传统金融行业对系统可用性和稳定性的要求非常高。

2019-07-12

2.1K0

揭秘：RESTEasy如何完美支持JAVA 微服务中的多种数据格式

java 微服务数据处理

本文获得stackify.com授权翻译发表，转载需要注明来自公众号EAWorld。

2018-07-26

1.4K0

任务和调度：理解批量处理的关键设计

架构设计 spring 数据处理

一、背景 1.1.什么是批量处理 1.2.批量处理拥有广泛的使用场景 1.3.批量处理需要良好的架构设计二、批量处理中的关键设计 2.1从SpringBatch看批量任务设计模式 2.2任务调度设计三、总结一、背景 1.1.什么是批量处理维基百科给批量处理的定义是指在没有人工干预的情况下，由一个计算机程序基于一份批量的输入执行一系列的任务的一种处理模式。这句话可能有点拗口，简单来说，批量处理是一种处理模式，这种模式在进行数据处理时，输入数据一般包含多条，处理过程中一般没有人工交互。而另一种主流的

2018-04-02

4.5K0

企业数据标准规划、建设和应用

存储数据处理

本文梗概：在项目开发时，业务人员和技术人员对同一指标的理解不一致，很容易导致项目的最终结果和业务需求相差甚远。数据标准作为企业对数据进行定义的依据，是增强企业各部门对业务统一理解的手段，通过数据标

2018-04-02

4.7K0

敏捷数据管理的12个技术原则

回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。企业在大数据的投资只能换来低质量的大量无效数据，从而极大的影响企业的大数据战略。在大数据的时代，大家都在重视数据存储和大数据相关技术的同时，都开始注重建设数据管理能力。传统的数据管理对于企业来确实较为复杂，虽然方法论没有问题，但是对于企业来说往往望而生畏，比如组织架构庞

2018-04-02

1.3K0

【案例分享】业务创新，没有大数据治理怎么行？

大数据数据处理

目录一、大数据治理与业务创新的关系二、大数据治理的关键步骤三、大数据治理的主要成果一、大数据治理与业务创新的关系数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数据等。这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信

2018-04-02

1.7K0

数字经济时代的智能化大数据治理

当今，数字化转型正在各行业快速发展，以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来，数据在其中的重要性不言而喻。在企业内部，数据团队正逐渐变成一个专业、独立的部门，未来数据部门的肩上要扛起包括保证数据质

2018-03-30

1.2K0

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