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03:44 AM · Nov 21 ,2025

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墨舞青雲 - 大數據--數據倉庫3--數據質量/元數據/數據治理

5.2 元數據 5.2.1 工具 數倉開源元數據項目對比(Apache Atlas、Apache Gravitino、DataHub、OpenMetadata、Amundsen、Metacat、Marquez) 5.2.1.1 起源與發展歷程

大數據 , 數據 , 數據治理 , 元數據 , jquery , 前端開發 , apache

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KPaaS集成擴展平台 - 數據治理:多系統中數據孤立的困境與突破

當今,企業IT系統的數量和複雜度呈指數級增長。CRM、ERP、HRM、SCM、財務系統、電商平台……每個業務單元都在構建或引入最適合自身需求的應用系統。這種“百花齊放”的局面固然提升了局部效率,卻也悄然埋下了一個隱患:數據孤島。 同一個客户,在銷售系統裏叫“A公司”,在合同系統裏是“Alpha Co.”,到了財務系統又變成了“甲方A”;同一款產品,在庫存系統中的編碼為P10

主數據管理 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , MDM , 數據倉庫 , 數據一致性 , 數據治理 , 數據集成與應用集成

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TDengine濤思數據 - 億歐 2025 AI 軟件創新產品 Top10 出爐,時序數據庫 TDengine 入選

當“AI 驅動增長”成為越來越多企業的共識時,一個新的分水嶺正在出現:行業已經從討論模型能力,轉向討論哪類 AI 軟件真正能夠在未來產業裏穩定運行。尤其在製造、能源、化工等典型工業場景中,AI 要面對的不是實驗條件,而是設備的連續運行、數據的真實複雜性與業務的高可靠性要求。 就在近日由億歐主辦的 WIM2025 創新者年會上,這個問題得到了清晰迴應。大會發布了“2025 中

數據平台 , 智能化底座 , 工業4.0 , 數據治理 , AI軟件 , 後端開發 , harmonyos

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u_15082365 - 百度大數據成本治理實踐

導讀 本文概述了在業務高速發展和降本增效的背景下百度MEG(移動生態事業羣組)大數據成本治理實踐方案,主要包含當前業務面臨的主要問題、計算數據成本治理優化方案、存儲數據成本治理優化方案、數據成本治理成果以及未來治理方向的一個思路探討,為業界提供可參考的治理經驗。 01 背景 隨着百度各業務及產品的快速發展,海量的離線數據成本在持續地增長。在此背景下,通過大數據治

spark , 大數據 , hadoop , 數據治理 , 成本優化

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KPaaS集成擴展平台 - 多系統數據難打通?一文帶你瞭解數據集成的正確方式

在瞬息萬變的數字化時代,企業運營早已不再是單兵作戰。從客户關係管理(CRM)到企業資源規劃(ERP),從供應鏈管理(SCM)到辦公自動化(OA),各類業務系統逐步引入,共同支撐着企業的日常運轉。然而,隨着企業信息系統的日益增多,數據孤島問題愈發嚴重。銷售、採購、財務、人力資源等系統各自為政,數據分散、格式不一、難以打通,導致企業決策效率低下、業務流程受阻。如何高效整合多系統數據,

主數據管理 , 數據管理 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據孤島解決方案 , 數據倉庫 , 數據治理 , 數據集成

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colddawn - 大數據系列 -- 數據埋點_51CTO博客

8.1.2 埋點實現方式分類 8.1.2.1 代碼埋點 原理: 在代碼中手動插入埋點邏輯,精準捕獲特定事件(如按鈕點擊、頁面加載)並上報數據。可根據埋點位置分為前端埋點(客户端)和後端埋點(服務端)。 實現步驟: 確定需求:明確需監控的事件(如“加入購物車”按鈕點擊)及數據維度(如用户 ID、時間戳)。 插

大數據 , 數據 , app , 埋點 , 數據治理 , 後端開發 , harmonyos

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level - 大數據系統需要把數據都放入hadoop中嗎

大數據發展過程的關鍵要素 數據源的三個層次: 1 緯度較少、數據量小 2 緯度豐富、數據量巨大(大數據)。 3 數據正確、及時、具有代表性 樣本數據=總體數據(全數據)。 對業務目標而言,數據是否“全”才是關鍵。 全數

大數據 , 數據 , hadoop , 數據治理 , 全數據

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