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在物联网的推动下,过去三十年里,全球人均制造业增加值(MVA)从100美元上升到532美元。与此同时,由于工业部门消耗了世界上一半以上的能源,迫切需要将全球工厂的效率提高一倍。为此,工厂需要能够对不断变化的需求、定制和较短的产品生命周期做出快速反应。它们需要可互换
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经常有同学问:“有没有业务分析模型,能直接代入数据,输出结论”。不同企业里,业务形态千奇八怪,肯定没法用一条公式满足所有需求。但是,有一套方法很好用,可以帮助大家快速梳理清楚业务逻辑,构建分析思路。今天分享给大家,看完以后记得在右下角点个赞哦。第一类:总分式模型总
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数据环境总是在不断变化,为了帮助你跟上这些变化的步伐,以下是我们根据新兴趋势、技术和常见企业应用为2024年提供的大数据最佳实践建议。实施数据质量管理计划数据质量管理是确保数据在其整个生命周期内准确、完整和可靠的过程,这包括数据清理、验证和标准化的方法,以确保高质
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一、数据治理体系和行业大部分公司一样,快手数据治理也是分为四大部分:成本、质量、效率和安全。1. 效率分为数据开发效率和数据消费效率。开发效率主要关注模型开发效率,消费效率主要关注模型是否足够易用,查询响应是否足够快。2. 安全同样也是分为生产
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一、开源 OLAP 综述近年来开源领域涌现出了众多优秀产品,如 StarRocks、Doris、湖数据、湖格式、Spark 以及早期的 HBase、Presto 等。种类繁多的开源工具为用户带来了便利,同时也带来了选择难题。上图中对各种数据库做了简单的分类。例如,
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当企业CIO试图为其IT工作负载在云和本地之间找到理想的平衡时,他们可能会发现自己面临着意想不到的意外 -
云的承诺和云供应商的承诺与企业IT的现实相去甚远。虽然云风险分析应该与任何其他第三方风险分析没有什么不同,但许多企业对待云的态度更温和,采取了不那么彻底的