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关于数据治理十大魔鬼问题的经典回答！

2024/2/26

本文列出了我碰到过的关于数据治理最为棘手的十大问题，并且给出了回答，细品！

Gartner发布2023年十大数据和分析趋势

大数据数字化转型人工智能

2023/7/12

与数据同行

Gartner近日公布了2023年十大数据和分析（D&A）趋势，可帮助企业领导者通过预测变化将不确定性转化为新的商机。十大趋势分别是：会讲故事、防御AI风险、分析过程的数字化、数据共享、降低成本、ChatGPT、数据编织、模块化、自然语言交互分析、人机协同。

大数据：成功企业背后的燃料

2023/4/30

大数据如今是一个重要的信息价值来源，可以用来帮助修定获得竞争优势和提高绩效。

经得起未来考验的大数据战略

2023/3/31

随着大数据的应用越来越广泛，为企业提供了众多优势，技术领导者必须避开普遍存在的误解，接受新兴趋势，才能保持在技术创新的前沿。

王爱民：大数据技术在工业中应用方式的思考

大数据工业

2022/12/27

工业当中大数据应该很难用于实时，而更多的是一种前瞻预测，或者说事后为下一次的竞争精确控制来提供支持。

大数据的发展已经走到尽头了吗?

大数据数据网格

2022/11/28

数据网格可以通过在更广泛的利益相关方之间驱动更高级别的自治和数据工程联盟，克服大数据中固有的许多挑战。然而，大数据并不是一种灵丹妙药，它为企业带来了一系列需要管理的风险。

大数据企业获得创新的见解

大数据人工智能

2022/10/27

随着数据量的爆炸式增长，现在可以训练算法来提供更好的结果，帮助人们更有效地完成工作。

大数据，大业务：网络面临的巨大挑战

大数据网络

2022/10/21

网络每时每刻都在处理数据，但如果把“大”这个词放在“数据”前面，网络管理员和首席信息官就必须面对很多全新的挑战。

大数据技术是如何发展的?

2022/10/15

事实表明，大数据的挑战仍然集中在在正确的时间将正确的信息提供给正确的人，即使信息来源和使用在增长。

工业大数据应用的最大挑战——如何改善工业数据的集成

工业大数据集成

2022/6/23

John Harrington

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过提取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。提取、转换、加载软件（ETL软件），也就是常说的数据处理软件，可以帮助改善运营技术（OT）应用程序的数据收集。面对海量数据，制造企业需要解决数据集成的主要挑战。

实施工业大数据面临的5个挑战

工业大数据数据采集

2022/6/21

本文帮您揭开工业大数据需求的神秘面纱，以及数据采集方面的5个挑战。

野蛮增长时代远去，增强分析开启大数据未来

数据分析增强分析

2022/5/25

科技云报道

随着野蛮增长的时代远去，精细化和效率将是未来企业竞争的胜负手。

工业大数据——智能制造的核心关键

工业大数据大数据

2022/5/24

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。

挖掘互联网开放数据可带来巨大商业价值

大数据互联网

2022/5/19

在21世纪，数据就是黄金已经成为大多数人的共识。互联网作为世界上最大的数据库，其利用价值通过上方的案例可想而知，缩减了工作人员的运营成本，提高了辅助决策的可靠性。

大数据安全研究综述

2022/5/18

本文结合工程实践，提出了大数据协同安全防护体系，并对其原理、架构和关键技术进行描述，可对实际工程应用提供借鉴。

如何采用大数据技术帮助制定数字化策略？

大数据数字化

2022/4/28

近年来，数字化转型一直是许多企业和组织的目标，而向远程和混合工作安排的转变只会使这种对未来业务的渴望更加紧迫。然而，如果没有大数据技术的重大进步，这种转变并不容易，也不可能实现。

大数据集群安全策略研究

大数据大数据集群安全

2022/4/21

张彬曹京卫刘果李长连

数据中心在为应用系统提供数据服务的同时，需要保证其大数据平台的安全性。针对Hadoop大数据集群面临的安全威胁，从防火墙策略、用户认证、权限控制和日志审计等方面，提出了一套完整的大数据平台安全加固的解决方案，提高整个数据中心的安全性。

大数据研究引用挑战预测增长

大数据预测

2022/3/30

对于许多希望挖掘数据以获得“可操作的见解”或信息的企业来说，利用大数据分析仍然具有很大的吸引力，这些信息可以帮助企业决策者为其运营业务带来更多价值。

大数据分析如何发挥重要的作用

大数据分析大数据

2022/3/18

大数据分析主要是对大量数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。

通过更好的数据质量改进决策的8个重要提示

2021/10/26

Saikiran Bellamkonda

企业对良好数据质量的需求日益增长，人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。本文介绍了定义数据质量的7个特征以及确保较好的数据质量的8个方法。

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