主数据管理（MDM ）是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据 。 主数据管理的关键活动包括：理解主数据的整合需求，识别主数据的来源，定义和维护数据整合架构，实施主数据解决方案，定义和维护数据匹配规则，根据业务规则和数据质量标准对收集到的主数据进行加工清理，建立主数据创建 主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致的和共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，降低成本和复杂度，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。
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如果在建立数据集市的过程中，注意了元数据管理，在集成到数据仓库中时就会比较顺利；相反，如果在建设数据集市的过程中忽视了元数据管理，那么最后的集成过程就会很困难，甚至不可能实现。 2. 数据仓库环境下的元数据管理系统的建设是十分困难的。 具体的建设步骤如下： （1）如果是在建设数据仓库系统的初期，那么首先要确定系统的边界范围，系统范围确定的原则是首先保障重点，不求大，只求精。 08 元数据管理产品设计 元数据管理的应用通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能。 数据管理平台提供各类元数据管理，包括：业务元数据、技术元数据和管理元数据，支持元数据的基本信息、属性、依赖关系、组合关系的增删改查操作。
企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据，并阻止非法访问请求，企业需要一个可靠的云计算数据管理策略，并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 但仍有许多云计算数据管理的陷阱需要避免，确保企业可以快速恢复在云环境中运行时出现的最常见问题。 企业可以拥有世界上最好的产品和员工，但没有数据就会无能为力，因此请采取措施确保其自由安全地流动。 智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的云计算技术、创新新产品和服务，并使企业在竞争中脱颖而出。 （来源：企业网D1Net）
定义微服务边界可能是任何人遇到的第一个挑战。每个微服务都必须是应用程序的一部分，每个微服务都应该是自主的，具有它所传递的所有好处和挑战。但是你如何确定这些界限呢...
（十大职能），数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。 内部（职能层级）、外部、第三方； 输入，启动活动（如：企业战略、业务活动、IT活动、数据问题）； 参与者，多种职能； 工具，支持活动（如：数据建模、数据整合、质量工具、商务智能...）； 主要交付物，十大职能协同交付成果 职能与活动 本书中对于职能与活动采取的方式是（PDCO）模式，其本质是（PDCA）的模式变化，其核心是：规划、执行、控制，三个部分，且贯穿于整个十大职能范围，由于考虑了IT技术部门的职能交叉，所以很难界定其 "数据小兵"整体看了各个章节的关联图，认为十大领域中的相关关联图部分独立成章，缺乏一个总图对于相关交叉、联系、关联的部分进行说明。 等，需要企业的CEO对于数据的深入理解和CDO的培养； 其次，数据的管理的职能活动缺乏整体构建，较多的企业在十大职能领域内容中均设立了相关的业务流程，但缺乏统一的协同，这样也就很难实现数据战略的交付；
2 大Key 如果一个Key的Value特别大，那么可能会对Redis产生巨大的性能影响，因为Redis是单线程模型，对大Key进行查询或删除等操作，可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。 应该如何查询Redis中的大Key，以及如何在设计上实现大Key的拆分呢？
我们已经熟悉了 -v 或者 --volume，官方最近建议( Docker 17.06+ ) 使用 --mount。 官方文档：https://docs.doc...
数据卷 （ Data Volumes ） 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为 。
8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
西麦科技的SDN整体解决方案以SDN控制器为核心，以Openflow交换机和NFV网络功能虚拟化为支撑，提供丰富的SDN APP，为用户提供智能、动态、开放、自定义、快速创新的新一代网络。 这里是西麦科技SDN的十大落地解决方案。 10、SDN Fabric 数据中心第一代解决方案为vPC+VRRP+L3 OSPF+BGP。 第三代数据中心解决方案SDN Fabric以SDN控制器为核心，以SDN交换机为支撑，提供丰富的SDN APP，以高可靠服务为保障的全方位解决方案。 并且由于SDN控制器的集中管理，使用TOR集群替代传统大而笨重的核心交换机也已成为可能。
Docker数据管理 写在前面 在前面我们详细学习了docker的三大核心概念：镜像、容器和仓库，接下来开始学习如何管理数据。 在实际工作中使用docker，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行数据共享，此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。 容器中的数据管理主要有两种方式：（1）数据卷（Data Volumes），表示容器内数据直接映射到本地主机环境；（2）数据卷容器（Data Volume Containers），表示使用特定容器维护数据卷 本篇就来学习docker数据管理相关的知识，首先会介绍如何在容器内创建数据卷，并且把本地目录或者文件挂载到容器内的数据卷中，接着介绍如何使用数据卷容器在容器和宿主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复 run --volumes-from dbdata2 -v ${pwd}:/backup worldenvy tar xvf /backup/backup.tar 小结 Docker采用数据卷机制为数据管理提供了方便的操作
用户在使用Docker的过程中，往往需要能查看容器内应用产生的数据，或者需要把容器内的数据进行备份，甚至多个容器之间进行数据共享，这必然涉及到容器的数据管理操作。
docker镜像被存储在一系列的只读层，当我们开启一个容器，docker读取只读镜像并添加一个读写层在顶部，如果正在运行的容器修改了现有的文件，该文件将被拷贝出...
默认容器的数据是保存在容器的可读写层，当容器被删除时其上的数据也会丢失，所以为了实现数据的持久性则需要选择一种数据持久技术来保存数据。官方提供了三种存储方式：V...
中国移动通信集团浙江有限公司 ，是中国移动有限公司的全资运营子公司，是移动集团的标杆企业、浙江省内规模最大的电信运营商。截至 2019 年底，公司员工总数近 1...
腾讯云大数据实时可视交互系统 [RayData]，基于数据实时渲染技术，利用各种技术从大规模数据通过本系统，实现云数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，让使用者更加方便地进行数据的个性化管理与使用。
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