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数据中台探讨
1、建立一个SQL编写的运维团队,是不是就行了?
2、湖仓一体,用传统ETL工具一口气能不能把数据处理全流程做完?
3、数据不集中,分散到在各个业务系统好不好?
4、依靠数据库建索引是不是就解决性能问题了?
5、有了DATAX是不是数据采集问题就解决了?
6、大数据建设的目的就是BI吗?
7、百亿级的数据量,T+1的延时是合理的吗?
8、你的BI为什么运行得很慢?
9、为什么要先做源端数据编目?
10、面对数百套业务系统,前置机就是最好的沟通桥梁
11、数据质量谁来负责?
12、元数据应该管哪些东西?
13、为什么要面向业务需求来构建数仓体系?
14、百亿级结构化数据的处理流程是怎样的?
技术观点
数据资产全流程管理体系建设
自动化编目归集及数据共享服务系统
基于 K-means 聚类的新闻推荐系统:技术原理与应用场景
NLP技术驱动下的文本分类:重塑新闻信息处理新范式
利用多租户体系建立专题库
数据中台概念再讨论
已经分类分级了,为什么敏感数据依然泄露
DAMA数据质量规范在政务大数据中的实践
再见,数据延迟!增量同步与差异更新的原理
省市县级的数据平台对接依据
数据中心端要不要对数据质量负责
你为什么收不上来数据?
行业相关链接
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📝 数据资产全流程管理体系建设
📝 自动化编目归集及数据共享服务系统
📝 基于 K-means 聚类的新闻推荐系统:技术原理与应用场景
📝 NLP技术驱动下的文本分类:重塑新闻信息处理新范式
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