大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...当解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
东莞市东城袁氏网络服务中心（以下简称“袁氏网络”）是一群年轻创业团队，励志专注中小企业网站数据私有化部署，让中小企业不再为企业网站数据而担忧，也不用担心建站服务商会给你隐形收费等等。...在计算机领域，有一样东西需要我们倍加重视，那就是数据安全。正是基于数据安全的考量，许多企业选择了私有化部署的方式来保证数据安全。 800x800.png 私有化是什么？...私有化将所有的敏感数据或业务数据部署在自己所购买的虚拟主机或者服务器上，而不是将网站数据交给建站服务商来保管，确保了企业核心业务数据的私有化，确保企业的数据安全，也不会限制于建站服务商，造成进退两难的地步...而私有化部署是数据掌握在自己手中，企业私密数据的安全性更有保障。 安全是企业发展的前提，袁氏网络支持通过私有化部署的方式，帮助企业保护数据的绝对安全。...其实自从互联网发展至今，企业数据安全不再是大企业的专属了，例如现如今风头正盛地“开源CMS”就是给中小企业的福利，也不再为企业网站新增某个功能而担心价格会不会超出自己预算。
这是无量测试之道的第168篇原创 Docker 核心概念 镜像 镜像是什么呢？通俗地讲，它是一个只读的文件和文件夹组合。它包含了容器运行时所需要的所有基础文件和配置信息，是容器启动的基础。...容器是 Docker 的另一个核心概念。通俗地讲，容器是镜像的运行实体。 镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层，并且容器中的进程属于运行状态。即容器运行着真正的应用进程。...当时的编排技术有三大主力，分别是 Docker Swarm、Kubernetes 和 Mesos 。
但是，近几年，它在大多数数据驱动型企业中发挥着重要的作用。更重要的是，大数据可以帮助制定企业战略，提高运营效率，并加速企业成长。 与数据热潮随之而来的，是大量的金融投资。...大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。...这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战： 1.人才匮乏 大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。...5.激烈竞争 2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。...这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
流处理相关概念 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。...如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。...但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。...Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。 ...因此，用户可以复用同一个作业，来处理实时数据和历史数据。
Hive基本概念 一、Hive介绍 1、什么是Hive Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。...Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。...，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。...数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。 Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。...中有哪些数据库，哪些表，表的字段，,表所属数据库(默认是default) ，分区，表的数据所在目录等，元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。
这几年大数据方兴未艾，如果我们把大数据产业看成整编的军队，而把企业看成是组成军队的人，就可以更加简捷的理解大数据产业下的各类企业。...这支大数据军队会有先锋、主力大部队、后勤等三类企业，还有后方大量的普通企业。在大数据时代，企业参与哪些事情，取决企业自身的优势和对未来战场的判断理解。...►首先，大数据先锋 一般先锋企业往往是大型全能型企业，这类企业既有数据，又有分析能力，还能创造性的得出结果。...根据大家认同的方向，一般会有三种分工类型的企业：1、基于数据本身的企业，这类企业只有数据，而不具备具体的分析能力；2、基于技术的公司，这类企业可以做技术提供商或者数据分析公司；3、基于服务的公司，根据各行业不同特点提供专业数据服务的公司...1、 数据企业 每个人在日常生活中都会产生大量的数据，而这些数据可以被记录，同时企业也会记录经营过程中的各类数据。这些数据可以产生巨大的经济价值，那么企业就可以朝两个方向去发展从而获取这部分价值。
作者 | 鲁冬雪 随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断发展，大模型成为了企业数据体系中不可或缺的一部分。大模型趋势下，企业数据体系面临着新的挑战和机遇。...”等行业背景、“大模型时代的数据处理新需求及传统数据架构的桎梏”、“大模型时代的企业数据处理发展趋势”、“企业数据架构演变的前瞻展望”四个方面展开了分享，输出了众多精彩观点。...其实数据虚拟化并不是一个新概念，但数巅科技的做法相较于目前行业还是有比较大的区别和创新，我们可以看下数巅科技的“智能数据虚拟化技术”的架构图： 图：智能数据虚拟化技术 按照从下到上的顺序，我们先看第一层是现在主流的一些数据体系...这个概念及架构看似非常简单，但是整套体系最核心的问题就是计算能力。大家知道大数据整个历史之所以发展起来，就是因为数据量太大了，需要有强大的计算能力，需要有中间结果，需要不停地一层一层加工等等。...这就意味着，在企业部署大模型之后，构建可以自我演进的大模型框架是一个关键课题，自我迭代的大模型应用框架可以帮助企业根据自己的数据体系来构建大模型应用，让企业数据与大模型充分协同后发挥出最大价值。
几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
每一个企业都有大量的数据：私有的用户数据、自己积累的行业数据、产品数据、生产线数据、市场数据等等。...这些数据都不在基础大语言模型的记忆里，如何有效地将这些数据利用起来，是政府和企业在迈向通用人工智能的发展道路上面临的重要课题。...我们可以将私有数据作为微调语料来让大语言模型记住新知识，这种方法虽然可以让大模型更贴近企业应用场景、更高效使用私有数据，但往往难度较大，另外企业数据涵盖了文本、图像、视频、时序、知识库等模态，接入单纯的大语言模型学习效果较差...矢量数据库：企业数据与大语言模型的链接器 矢量数据库允许任何对象以矢量的形式表达成一组固定维度的数字，可以是一段技术文档，也可以是一幅产品配图。...如果企业数据的语义空间和大语言模型有比较大的区别，图一所示的架构就可能无法有效地关联重要数据而降低了可用性。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇，大家支持！...其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed...2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类：DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI建模等。...DBMS数据字典 数据库管理系统（DBMS）中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含，因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的，而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。...ETL处理日志 ETL是数据仓库管理和维护的基础，就像是数据仓库的血液维系着整个数据的新陈代谢。
年底了，小编为大家精心整理了《2016大数据领域十大新三板企业》，看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样。 ?...大数据时代，谁的数据价值大、商业模式好、数据变现快，谁就更受资本市场追捧。...小编为大家精心整理了《2016大数据领域十大新三板企业》，看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样？ ? 数据来源：全国中小企业股份转让系统 壹 数据堂 ?...企业主要有数据获取及处理、数据交易和数据云服务三大业务板块，客户涵盖BAT、360、联想、科大讯飞、NEC、英特尔、微软等国内外巨头科技和互联网企业。...商业模式由三大核心能力组成：数据获取、数据处理、数据服务。 针对不同领域的企业需求，数据堂可以提供4种服务： 数据采集与制作。通过众包平台，高效率、低成本的进行数据采集、制作。 数据共享。
今天软件开发的步骤涉及到使用大量的数据来提高效率。 大数据在企业营销中的使用案例 2F 更相关的内容 出版商可以通过利用他们丰富的数据来确定人们最可能喜欢的内容，从而向访问者提供更相关的内容。...大数据分析领域没有人能独自完成，任何一个软件也不能。两者的结合将比其各部分的总和更强大。 大数据在市场营销中的四大好处 市场营销中的大数据还包括定制软件开发，服务提供商满足客户的营销需求。...在大数据时代，营销人员可以定制业务，提高客户出行，几乎可以让每个客户根据自己的个人喜好获得服务或产品。如此庞大的数据使企业不仅能够确定目标群体的基本人口特征，而且还能更深入地了解个人用户的亲缘关系。...利用大数据，企业可以发现常见的购买模式，调整服务，最终扩大忠实消费者的基础。 4.定价 作为营销组合中最相关的要素之一，定价一直是一个需要仔细监测和分析的课题。...营销人员总是在寻找一种使用大数据量的方法，而大数据量每秒钟都会被制作出来。随着数据科学的发展，现在有可能分析大部分的材料，并最终将其转化为富有成效的营销策略。大数据世界很快就会出现新的特性。
制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。...笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品...，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。...借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段...大数据的实时性与实效性，給企业的生产质量管理提供了质的飞跃。
使用原则 3个基础原则与3个完备性原则是每个项目在设计数据库都需要遵守的，4个扩展性原则可以按需选择。...3个基础原则 结构清晰：表名、字段命名没有歧义，能一眼看懂 唯一职责：一表一用，领域定义清晰，不存储无关信息，相关数据在同一张表重 主键原则：设计不带物理意义的主键，有唯一约束，确保幂等 4个扩展性原则...长短分离：可以扩展，长文本独立存储，有合适的容量设计 冷热分离：当前数据与历史数据分离 索引完备：有合适的索引方便查询 不使用关联查询：不使用一切的SQL Join操作，不做两个表或者更多的关联查询...select.s.shop_name,o.id as order_id,o.total_amount from shop s,order o where s.id = o.shop_id 3个完备性原则 完整性：保证数据的准确性与完整性...，重要的内容都有记录 可追溯：可追溯创建时间，修改时间，可以逻辑删除 一致性原则：数据之间保持一致，尽可能避免同样的数据存储在不同表中
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...当解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
近日，中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet硅谷动力联合发布了2018大数据独角兽企业排行榜。...随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、人民生活都产生了重大影响。...在数字化的今天，产业转型升级的起点正在形成，大数据异军突起，蕴藏着诸多机遇。借助资本的力量，数据与技术的魅力正在这些“独角兽”身上激荡出别样的风采。 ?...主流舆论对于独角兽的关注，似乎在歌颂一个个成功崛起的初创企业的光与热，但我们更愿意将其定义为鲜活的、充满活力与正能量的团队，我们想寻找那些在行业中不断打磨与成长的新星。...互联网行业是中国诞生独角兽最多的领域，借助这一基础设施，以数字金融、云服务、Saas为代表的企业正在崛起。
这些流行和新兴的 EA 工具为企业提供了支持企业架构和数字化转型所需的一切。 企业架构系统并不总是必不可少的。...18 大企业架构工具 Ardoq Atoll Group SAMU Avolution Abacus BOC Group ADOIT BiZZdesign HoriZZon Capsifi Clausmark...该软件允许用户将“客户旅程”或“价值流”等建模概念结合在一起，并将其与从 Jira 等工具收集的数据集成。这些数据可以生成通过一组图表和仪表报告的指标，这些图表和仪表旨在衡量进度或“燃尽”。...Mega Hopex Mega 构建了 Hopex 平台以支持对企业应用程序进行建模，同时了解它们支持的业务工作流程。数据治理和风险管理是等式的重要组成部分。...Quest Erwin Evolve Quest 的 Erwin Evolve 工具最初是一个数据建模系统，后来发展为提供企业架构和业务流程建模。
前言 本文主要介绍属性、事件和插槽这三个vue基础概念、使用方法及其容易被忽略的一些重要细节。如果你阅读别人写的组件，可以从这三个部分展开，它们可以帮助你快速了解一个组件的所有功能。 ?...，对于接收的数据，可以是各种数据类型，同样也可以传递一个函数。...props 被称之为静态数据，在各自实例中，一旦在初始化被定义好类型时，基于 Vue 是单向数据流，在数据传递时始终不能改变它的数据类型，而且不允许在子组件中直接操作 传递过来的props数据，而是需要通过别的手段...至于如何改变，我们接下去详细介绍： 4.单向数据流 这个概念出现在组件通信。...props的数据都是通过父组件或者更高层级的组件数据或者字面量的方式进行传递的，不允许直接操作改变各自实例中的props数据，而是需要通过别的手段，改变传递源中的数据。
数据的重要性在当今已经无需在多言，所有的企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务的发展。...但是，很多企业信息化管理者依然存在对于数据智能，数据驱动的一些误解，这些误解会让企业的数据利用陷入深渊，看看您碰到了哪些？...但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区：”先建设应用，再考虑数据利用“。...现在，每个企业都意识到，数据是企业的核心资产，应用是采集和利用这些资产的工具。...这就包括企业的数据资产目录的规划设计，企业的数据利用场景的规划和数据的存储，处理分析这些数据的技术平台的需求规划等。
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