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如何建立数据驱动文化

是什么驱使企业建立成功的数据驱动文化?未必是数据本身。这是次要的。技术本身排在第三位。数据驱动决策才是第一位的。 在向实施数据运维的数据驱动企业转变时,最重要也是最困难的是向数据心态的文化转变。...这种转变需要识别和建立一个文化框架,让参与数据项目的所有人员(不管是数据的产生者、模型构建者、分析者还是使用者)可以通力合作,使数据成为企业决策的核心。...在建立真正的自助式数据驱动文化后,企业的竞争力应该会得到很大提升。 以下是关于如何建立数据驱动文化的五个建议。 1....赋权所有员工 所有员工应该乐于主动就如何利用数据提出建议。当然,这种心态应该远远超出利用数据的范畴。

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数据仓库如何使用索引

数据库中索引的作用就是加快查询速度,不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少,这里只是介绍一点小经验。...当然,在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。...本篇主要介绍如何数据仓库中的关系表建立索引,注意是在关系数据库中的关系表,而不是SSAS中的数据表。...在事实表上建立索引 与在维度表建索引相似,当然需要考虑分区等条件。可以在日期列或者混合日期+时间的列上建立聚集索引。...开始单纯严谨彻底地评估以便在数据仓库建立索引。 总结 本篇只是简单介绍了一般数据仓库的关系数据表如何建立索引,但是很多时候要根据实际请款来建立索引,甚至有时候不能使用索引。

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WebRTC是如何建立链接的

WebRTC建立链接的基本原则 首先是两个关于WebRTC建立链接的场景: 场景一:双方都在同一个网段内 A和B进行通信,要是双方都在同一个网段内,那么最高效的通信方式就是双方通过内网进行连接,要想让双方进行内网链接...,首先需要解决的就是如何让A和B知道对方是在同一个内网中。...通过中转服务器,A、B都首先和中转服务器C建立链接,A要想发送消息给B,首先将信息发送给C,C再中转发送给B,同样的B向A发送消息,也需要通过C的转发。...,通信双方就建立了链接。...一般情况下,在一个网段内的主机只有内网IP和端口号,那内网的主机是如何访问公网资源的呢?实际上,内网的网关都有NAT的功能,NAT的功能是将内网IP映射转换成公网地址。

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如何使用GRE建立VPN隧道

•GRE隧道支持使能MPLS LDP,使用GRE隧道承载MPLS LDP报文,建立LDP LSP,实现MPLS骨干网的互通。...2.X协议根据报文头中的目的地址在路由表或转发表中查找出接口,确定如何转发此报文。如果发现出接口是GRE Tunnel接口,则对报文进行GRE封装,即添加GRE头。...但是源端口仍会继续发送Keepalive报文,若对端Up,则源端口也会Up,建立隧道链接。 ? Ethernet over GRE ?...目前,GRE隧道可以通过两种隧道接口建立: •GRE隧道接口 GRE隧道接口是为实现报文的封装而提供的一种点对点类型的逻辑接口,包含源地址、目的地址和隧道接口IP地址。...需要在RouterA和RouterC之间建立直连链路,部署GRE隧道,通过静态路由指定到达对端的报文通过Tunnel接口转发,PC1和PC2就可以互相通信了。

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干货,如何建立数据标签体系

大家好,我是一哥,今天给大家分享一篇标签体系如何建设的干货文章,欢迎转发收藏~ 为什么要先介绍标签体系? 一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么?如果让我来回答,一定是标签体系。...标签体系概览 以京东的标签体系中的京东超市为例用思维导图来拆解,后面我们会详细的介绍如何构建标签体系。...以上大致介绍了一下标签体系,那么我们接下介绍一下如何构建标签体系以及其构建过程中应遵循的一些原则。...没有对应数据,需要定义规则,建立模型来计算得出标签实例。比如支付偏好度。 预测标签。参考已有事实数据,来预测用户的行为或偏好。...比如,用户消费能力需要综合结合多项业务的数据才合理,如何解决? 模型标签的定义解决的就是从无到有的问题。建立模型,计算用户相应属性匹配度。现实中,事实标签也存在数据缺失情况。

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如何建立数据质量中心(DQC)?

大家好,我是一哥,今天给大家分享一下数据质量中心(DQC)平台化如何实现。 ?...那么问题来了: 如何将标准与平台的规则对应起来? 标准中涉及到的现实场景是否我们可以一一枚举? 即便我们可以将标准一一细化,数据开发人员是否可以轻松的理解?...标量化 接下来我们着重讨论下另一个问题: 如何对规则提供一种通用的描述(or maybe a kind of DSL)?...05 未来规划 数据质量管理是一个长期的过程,未来在平台化方向我们还有几个关键的部分有待继续推进: 基于血缘关系建立全链路的数据质量监控。...需要建立起一套指标用于定量地衡量数据的质量。 支持实时数据的质量检测。

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如何建立汽车安全研究环境

如何在安全公司内部建立车联网的研究环境,是多数安全厂商在研究初期面临的困境。 为脱离这一困境,进一步思考,我们需要的是汽车本身的电子器件,以及其功能背后的业务环境。...以及如何将这些零件上电运行,与测试工具建立理想的测试环境? 为此,撰写本文以分享建立研究环境的一些经验。...将核心零件买回来后,另外一个问题是:如何让这些零部件工作起来。 四. 如何给这些零部件供电并启动? 车主打开车门,坐在座椅上,踩下刹车,按一键启动按钮,发动机成功打火。这是汽车启动的流程。...汽车维修手册中含有电路图,在电路图的识别过程中,手册中会写清楚如何将所有的零件建立正确的电气连接。如图 3所示的维修网站提供[2]的电路图资料中,包含了每个电器系统的接插件外形及其引脚定义。...总结与展望 本文介绍了建立汽车安全研究环境的过程,并以供电、控制、通信最为复杂的BCM为例,阐述了如何解决BCM供电和通信问题的。

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如何建立自己的思维方式

心理导读:提炼出一套自己的思维方式,对于我们在工作和生活中如何解决问题有很大的帮助。如何建立自己的思维方式,没有速成的路,也没有一劳永逸的路。...我想这些书销量都不低,所以同时看过前两类书的人都不少,那么他们是否就建立了思维方法呢? 我觉得很难。...我想一个人要建立适合自己的思维模式,先得知道有哪些思考问题的方法,在不同的学科,不同的行业,这些方法都有不同,我们不能一一体验,唯有通过读书去了解。...没有经历,你又如何能让一种思维深化成你的职业本能?...假如你真的理解这些,你就知道,如何建立自己的思维方式,没有速成的路,也没有一劳永逸的路。 难怪哲人说:人类一思考,上帝就发笑。 来源:学霸那些事儿

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论企业如何快速建立SDL流程

前言 今年很多比较大的互联网公司开始试行SDL落地,但是由于相关资料文档有限,导致落地困难,今天这篇文章就旨在讨论一下企业SDL如何快速落地问题,题主落地SDL时间并不是很长,一两年时间而已,但是一样是从零开始...这张图很好的诠释了整个DevSecOps如何实施,很多人觉得SDL做起来和业务有很多冲突,推不下去,其实不然,SDL重点所做的就是:依附和控制。 依附和控制听起来矛盾,但是实际并不矛盾。...定位:那么SDL工程师如何从庞大的工作量中抽身出来?那就是定位转变或者叫思维转变。基本上SDL工程师都是技术出身,自身定位也是个安全技术人员,事必躬亲,事实上不会技术的SDL工程师也很艰难。...五、SDL建设流程 那么SDL实施落地的流程还是依附在DevOps上,如何具体实施?此时我将SDL整个生命周期分为三个阶段:前期、中期、后期。...2、 扫描误报过高,大量数据筛选困难,可以建立优化整体规则库,重点关注中高危漏洞,配合工具扫描+人工筛查的方式进行,增量扫描可排除误报后无需扫描。

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数据仓库①:数据仓库概述

~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现,因为关系数据库最少也要求满足第1范式,而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...操作型数据库是为了支撑各种业务而建立,而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立; 2....有了这些数据快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的数据分析报告; 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示: ? 1....数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中,曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程: ?...不少员工认为,开发成本应更多集中在数据仓库层,不断加大数据建设的投入。因为一旦规范、标准、高性能的数据仓库建立好了,在之上进行数据分析、数据挖掘、跑推荐算法等都是轻松惬意的事情。

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数据湖和数据仓库的区别 数据湖和数据仓库的应用如何

那么,数据湖和数据仓库的区别是什么呢? 数据湖和数据仓库的区别 我们都知道,数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢?...数据湖和数据仓库的应用如何 数据湖的应用领域是非常广泛的,它可以应用在物流的领域,还可以应用在制造领域等等,数据仓库应用的领域也非常的广,因为数据仓库的容量是非常大的,它可以应用在各大企业的运营当中,很多的企业在进一步的发展之前...,都会通过数据仓库来进行市场的分析,因为市场的数据是非常大的。...除此之外,数据仓库还能够应用在决策分析上,因为数据仓库可以挖掘出历史数据的规律,这对于决策来说是非常有帮助的。...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大,它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的,因为数据的分析是非常客观的,数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据,从而进行正确的决策。

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