交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是数据治理的核心，本文将通过《华为数据之道》
导读：2017 年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转型目标。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
自Gartner发布数据库行业报告(（Other Vendors to Consider for Operational DBMSs 2017）)以来，第一次收录了来自中国的数据库厂商，分别是阿里云Alibaba Cloud、SequoiaDB巨杉数据库以及南大通用Gbase，标志着中国数据库产业发展已经迈出了一大步。 数据库技术发展方向 Gartner今年的多分报告中认为数据库未来需要在几个方面进行创新： 一、分布式架构 二、Multimodel多模数据管理 三、混合访问HTAP 四、云架构整合 五、数
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
共享有关组织中非结构化数据所发生情况的信息比看起来要困难得多。沟通不畅几乎会对组织的各个方面产生负面影响，从 IT、存储团队和应用程序开发人员一直到业务和其他最终用户。然而，准确、全面地了解您的非结构化数据对于安全、高效、经济且成功地开展业务至关重要。
泛存储(polystore)系统是一种颠覆性的数据管理方法，可以实现对各种不同类型的数据源和技术的无缝连接。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
传统BI和数据仓库架构已无法应对大数据、分析、自助服务所带来的挑战。然而，现代化数据架构仍未能够全部解决传统数据仓库和BI所面临的问题，很少有组织能够在一些尚未成熟的领域采用大数据分析技术。数据架构在能够支持传统BI的同时，也要意识到需要逐渐的适应现代化项目需求。 现代化数据架构设计方法 毫无疑问，数据架构必须改变。它必须适应大数据、分析和自助服务的时代。传统数据仓库和BI架构已经不能很好地满足许多企业创新发展的需求，每一个变化——大数据、分析和自助服务——都是一个巨大潜力和挑战的组合，把它们组合在一起便形
在当今数据驱动的商业世界中，高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖，作为数据存储和处理的两种主流技术，分别扮演着独特而重要的角色。
主讲嘉宾：吴东亚 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 吴东亚，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心标准总监。1972年生，籍贯黑龙江。1992年毕业于东南大学自动控制系毕业，1992-2001年，在中国空间技术研究院硕士学习、工作，参加“神舟一号”飞船地面测试系统研制工作，积累了一线科研和工程经验。2001-2004年，北京理工大学博士学习。2004至今，中国电子技术标准化研究院工作，期间到欧洲标准化机构留学。涉足电子信息技术领域国家/行业标准化、检测、认证、注册等
一、有利因素 （一）政策利好 2015年7月，国务院出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，计划推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。《指导意见》中涉及的11项重点行动几乎全部提到对于大数据的应用，从根本上肯定了大数据在推动互联网与实体经济融合中的重要作用。 2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》提出未来5-10年我国大数据发展和应用应实现的目标，包括2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局，
随着银行业务的拓展以及网点业务的需求量加大，在新一轮技术浪潮驱动下，各大商业银行也在纷纷推进智能网点的建设。其中，商业银行的柜面无纸化就是最先推进的业务之一。
IDC DataSphere数据显示，到2027年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，达到246.9ZB。未来非结构化数据仍是数据产生和存储的主要形式，如何更好地管理非结构化数据、挖掘其背后的价值，则更加重要，这也是区分与其他公司竞争力的关键。图数据管理分析平台作为其中的关键一环，被越来越多的厂商关注，从开源到采购商业化版本，市场规模仍保持乐观增长。
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
随着信息时代的来临，数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构，都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据，已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法：数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
6月4日至5日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出，荣获“2019年度大数据星河奖”，并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时，腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
从本质上说，数据湖就是一个信息资源库。人们常常将数据湖与数据仓库混为一谈，但两者在架构和满足的业务需求上都不一样。尤其是，随着社交媒体数据、物联网机器数据和交易数据持续快速增加，云数据湖成为了现代数据管理战略的重要组成部分。存储、转换和分析各类数据的能力可以为企业发现新业务机会和实现数字化转型铺平道路，而数据湖正好能赋予企业这种能力。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利曾在演讲中提出：人类将在主动进化中重新定义未来，而智能将转化成进化的基础原则。正如赫拉利所说，人类将面对历史上最重要的一次变革，而人工智能是对人类社会带来巨大变革的重要手段之一。
数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中，组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而，传统的数据管理方法对于这些要求来说常常太慢。数据编织架构可以帮助克服这些问题。
关于我们 团队特色项目：“清华数为”大数据系统软件栈是围绕大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、领域大数据开发运行环境等大数据系统软件关键科学问题与核心技术问题进行攻关，创新非结构化数据统一存储、高效查询、融合分析等共性理论与技术，突破非结构化数据的副本一致性控制及柔性事务处理、深度迁移学习等关键技术瓶颈，研发大数据管理与分析软件及工具集，并在工业、气象、环保等典型行业成功应用。 清华数为平台主要研发团队： 聚焦工业物联网的高性能轻量级时序数据管理系统(IoTDB) 清华数为数据质量分析
IT资产管理是业务管理的重要组成部分，却往往容易被忽略，成了不少企业的管理盲区。据Gartner研究显示，目前全球只有不到25%的公司具有适当的IT资产管理规划。大多数公司（尤其是大型国企、传统企业）仍使用复杂的人工跟踪监测方式。有些公司由于不了解自身IT资产基础，从而导致时间、资金、系统性能上的损失。
译自 Use AI to Improve Your Organization’s Metadata 。
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来，我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中，就可以使用SQL语句操作数据。然而，在过去几年来，我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长，数据不见得都在关系型数据库中存储了。
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。
导读：本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原银行的应用。主要内容包括：
在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。
从本篇起，我们就开始对『数据库』相关概念内容的介绍，除了介绍基本的名词概念以及他们的使用情况外，我们还会深入到源码层面去探究一些底层实现，例如索引、视图、触发器等技术在数据库引擎层是如何支持的。
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
对象存储诞生之初 谈到为什么要有对象存储，必须聊聊对象存储诞生之前的两大存储模型：块存储和文件存储。 块存储主要是将存储介质的空间整个映射给主机使用的，主机如果需要对这些空间进行读写IO操作，需要先进行分区和格式化处理，形成可以被操作系统识别的逻辑命名空间，之后主机才能通过操作系统对这些存储介质进行读写操作。常见的块存储有磁盘，SSD，NAS、SAN等，这些物理设备都或多或少存在物理上的极限，比如存储空间、性能等都存在物理极限。 文件存储立足于物理存储介质之上，是操作系统对数据管理操作的抽象，这些抽象最终汇
随着公司越来越多的利用数据为企业提供支撑，推动创新。了解数据的准确性，可靠性就非常重要。数十年来，对于数据治理的工作一直依靠数据目录来完成，但是这就足够了吗？
数据平台数据采集系统日志采集网络数据采集设备数据采集数据同步数据存储数据计算实时计算离线计算数据挖掘数据服务数据模型数据建模方法论数据模型管理体系表设计数据管理元数据收集和搜索数据血缘数据质量计算任务管理平台成本管理数据应用互联网工业政务
在当今数据驱动的商业环境中，数据不再仅仅是辅助决策的工具，而已成为企业最宝贵的资产之一。以一家零售企业为例，通过对顾客购买行为的数据分析，企业能够预测未来的市场趋势，优化库存管理，个性化顾客体验，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
你想了解大数据，却对生涩的术语毫不知情？你想了解大数据的市场和应用，却又没有好的案例和解说？别担心，这本来自Wikibon社区的小书想要帮你。
信息是指有上下文的数据，上下文包括1：数据元素和相关术语的业务含义，2：数据表达的格式，3：数据所处的时间范围，4：数据与特定用法的相关性。
数字化转型是一个庞大的体系、漫长的过程，尤其是对于制造企业，所涉及的业务范围较广，在转型过程中，由于时间、资金、人力等资源的有限，许多制造企业采取了按业务或按部门分阶段执行，这种方式在一定程度上减轻了短期内转型的压力，对于部门来说提升了转型的效率。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
互联网发展的数十年来，技术在飞速前进，伴随着海量结构化表格数据的存储，结构化数据上的商业智能分析挖掘发展，也有海量的非结构化数据散布于各个互联网平台：
这是一本小书而不是一篇文章，因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用的门外汉，变成一个熟知其概念和意义的“内行人”，所以它很棒！ 主要内容 ·1来自Wikibon社区的大数据宣言 ·2数据处理与分析：传统方式 ·3大数据性质的变化 ·4大数据处理和分析的新方法 4.1Hadoop 4.2NoSQL 4.3大规模并行分析数据库 ·5大数据方法的互补 ·6大数据供应商发展状况 ·7大数据：实际使用案例 ·8大数据技能差距 ·9大数据：企业和供应商的下一步
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
从各种规模和形式的数据中提取有用的价值以及存储和处理数据的公司日益增多。那些支持大量非结构化和结构化数据的系统将在短期内继续上升。市场要求平台使数据管理员在授权最终用户去检测数据时实施保护和管理大数据的措施变得更加容易。此外，这些系统将成熟到足以在企业规格的IT系统内良好运行。
人工智能已经流行了很长一段时间。但据预测，随着新年的到来，人工智能、大数据和分析等最新技术需要做出改进，以提供更好的性能。升级后的界面还将有助于增强机器与人的协作。企业将获得巨大的收益，因为资源将被转移到云端，而且将获得分析解决方案和商业智慧的支持。为获得最好的结果，分析过程将被重新设计，数据管理角色将被重新定义。预计2018年将有70％的企业部署改进版的AI，而2016年和2017年的数据分别为40％和51％。 专家们已经对2018年可能出现的一些经过重新设计的技术做出了预测。让我们来看看排名前十的预测：
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