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数据语义编织：企业级 Data Agent 的必备基建
语义编织（Semantic Fabric）：企业级智能问数的必备基建如前所述，让大模型驾驭大数据，核心需要具备三个条件：● 标准的语义知识库，对齐业务和数据，避免幻觉；● 自动化的 ETL 工程，实现 语义编织方案则是让大模型通过 Semantic RAG 锁定语义对象，再把语义查询请求转化为精确的计算执行——其前提是必不可少的强制标准语义化构建。 Aloudata Agent：基于语义编织的企业级智能问数实践Aloudata Agent 即是 Semantic Fabric 技术路径的典型实践者。 通过语义编织，Aloudata Agent 实现了面向 AI 的数据语义就绪、操作就绪和治理就绪，在此基础上交付真正可信的决策智能。 NoETL 语义编织的智能物化（预计算）不再是由数据工程师手动发起、为固定需求服务的开发活动，而是转变为由平台智能管理的一种性能服务。
30910编辑于 2025-12-10NoETL 语义编织 vs 传统 ETLELT，指标平台选型深度对比
摘要：本文深入对比了传统 ETL/ELT 模式与 Aloudata CAN NoETL 语义编织平台在数据工程领域的核心差异。 Aloudata CAN 的本质是基于 NoETL 语义编织的动态计算引擎，其核心是通过将业务语义与物理存储解耦，从根本上颠覆了传统以物理宽表为核心的指标生产模式。 综合对比表对比维度传统 ETL/ELT 模式Aloudata CAN NoETL 语义编织对业务的影响核心架构依赖预计算的物理宽表（DWS/ADS层）统一语义层，直接基于 DWD 明细构建虚拟业务网络摆脱 Q2: 采用 NoETL 语义编织，是否意味着我们要完全抛弃和重写现有的 ETL 流程与宽表？并非如此。推荐采用“存量挂载+增量原生”的混合策略。 选型需对标场景：业务需求多变、深受口径不一致之苦、追求降本增效及 AI 就绪的企业，是 NoETL 语义编织平台的理想受益者。
7710编辑于 2026-02-10数据工程新范式：基于 NoETL 语义编织实现自助下钻分析
通过引入基于 NoETL 语义编织的指标平台，将业务逻辑定义与物理实现解耦。 范式跃迁：从“物理宽表”到“语义编织”的 NoETL 新架构要打破上述僵局，必须进行架构层面的范式重构。 NoETL 语义编织通过构建统一、虚拟的语义层，将业务逻辑定义与物理数据实现彻底解耦，为任意维度的灵活下钻提供了全新的架构基础。 三步实践法：数据分析师的自助下钻分析路径基于 NoETL 语义编织平台，数据分析师可以通过以下三个标准化步骤，实现高效、灵活的自助分析，彻底摆脱对 IT 的依赖。 通过 NoETL 语义编织，所有指标在统一的语义层中进行声明式定义和强校验。平台自动进行同名校验和逻辑判重，从技术上杜绝“同名不同义”。
9500编辑于 2026-01-27数据工程指南：指标平台选型避坑与 NoETL 语义编织技术解析
重点解析 Aloudata CAN 如何通过 NoETL 语义编织技术构建统一语义层，实现“定义即开发、定义即治理、定义即服务”，从而根治传统顽疾，并提供一套结合量化成效的选型决策评估框架。 Aloudata CAN 的根治方案：构建统一语义层（虚拟业务事实网络）其核心是引入一个与物理存储解耦的语义引擎。 动态语义计算引擎：在逻辑语义层定义指标，直接基于 DWD 明细数据动态计算，无需预建宽表。技术架构如何平衡灵活性与性能？能否支持复杂业务逻辑（如留存率、指标转标签）？灵活性差：分析路径受限于预建宽表。 核心要点架构范式革新：根治指标顽疾的关键，是从“物理建模”转向“语义建模”。 Aloudata CAN 的 NoETL 语义编织技术，通过构建与存储解耦的统一语义层，实现了指标的逻辑定义与物理执行的分离。
10310编辑于 2026-02-02数据工程新范式：NoETL 语义编织如何激活海量埋点数据价值？
NoETL 语义编织实践指南》转载请注明出处。摘要：面对海量埋点数据价值释放的困境，传统 ETL 模式在业务灵活性、口径一致性和成本性能间难以平衡。 本文提出通过引入 NoETL 语义编织架构，构建统一语义层、实现自动化查询与智能物化，从而打破“不可能三角”，实现秒级自助分析与 AI-Ready 数据底座建设，为数据工程与指标平台实践提供系统指南。 激活海量用户行为数据价值的关键，在于一场从“过程驱动”到“语义驱动”的范式重构——引入 NoETL 语义编织架构。 Q3: 引入 NoETL 语义编织，对现有数据团队有什么影响？这是积极的角色转型。 Key Takeaways（核心要点）范式革新：NoETL 语义编织通过 “逻辑与物理解耦”，构建统一语义层，是解决传统数据供给“不可能三角”的根本性架构革新。
16710编辑于 2026-01-28破局 AI 幻觉：构建以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪数据架构
破局之道在于构建以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪数据架构。 NoETL 数据语义编织——AI 就绪的数据架构范式NoETL 数据语义编织是 Aloudata 推出的一种创新的数据架构范式，其核心是构建一个介于原始数据与 AI 应用之间的“翻译层”与“契约层”。 NoETL 语义编织：虚拟接入：通过逻辑数据编织平台，以虚拟化方式连接全域数据源，无需物理搬迁。 基于 NoETL 语义编织的可信 Data Agent基于 NoETL 语义层，可构建可信的 Data Agent（数据智能体）。 未来展望：以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪架构，不仅是解决当前 AI 幻觉问题的方案，更是面向未来“数据智能时代”的基础设施。
13910编辑于 2026-01-21- 来自专栏Niuery的技术日记
IL编织器 --- Fody
介绍 这个项目的名称“Fody”来源于属于织巢鸟科（Ploceidae）的小鸟（Fody），本身意义为编织。 属性是可选的，具体取决于所使用的编织器。 不需要部署运行时依赖项。 插件 从介绍就可以看出，理论上只要你想要，基于这个库基本上能做任何事情。 所以基于该库，诞生了非常非常多的插件库，下面简单介绍部分插件： 插件 描述 Github URL 「Fody」 编织.net程序集的可扩展工具 https://github.com/Fody/Fody Rougamo是一个静态代码织入的AOP组件，类似Postsharp的一个组件，具有 「MethodDecorator.Fody」的功能，但功能更加强大，我个人觉得最为突出，优秀的两个功能点： 匹配 编织
1.1K10编辑于 2023-10-22 基于 NoETL 语义编织的指标分级管控与口径统一方案实践
通过引入基于 NoETL 语义编织技术的 Aloudata CAN 指标平台，构建统一语义层，实现指标的分级定义、自动化生产与租户级权限隔离，从而达成企业级指标口径 100% 一致与安全合规的目标。 新模式重构：Aloudata CAN 的“语义编织+分级管控”一体化方案面对上述困境，Aloudata CAN 提出了基于 NoETL 语义编织 的革新性方案。 所有指标均在此以“基础度量+业务限定+统计周期+衍生计算”的语义要素进行声明式定义。3、上层：基于统一的语义层，向上提供：集团战略视图：确保核心指标口径一致。 核心能力一：基于统一语义层的指标“一次定义，处处一致”Aloudata CAN 的语义引擎允许用户在虚拟的业务事实网络上，以零代码、配置化的方式声明式定义指标。 核心要点架构解耦是根本：通过 NoETL 语义编织技术，将业务逻辑从物理数据中解耦，是解决多业务线、多租户治理困境的技术前提。
8010编辑于 2026-02-10存量数仓宽表治理：基于 NoETL 语义编织实现指标统一管理
针对这些问题，介绍了基于 NoETL 语义编织 技术的 Aloudata CAN 指标平台。 新范式解法：基于 NoETL 语义编织的统一指标平台要根治上述顽疾，必须从架构层面进行范式重构。 作为 Gartner 中国数据编织代表厂商，Aloudata CAN 的核心理念是 NoETL 语义编织。 其核心在于：在企业已有的 DWD 明细数据层之上，构建一个统一的语义层，将业务逻辑的定义与物理存储和计算执行彻底解耦。 查询时，语义引擎自动进行 SQL 改写与智能路由，透明命中最优物化结果，实现亿级数据秒级响应（P90 < 1s）。
11510编辑于 2026-02-03MyBatis：编织数据之美的艺术
在数据库交互的舞台上，MyBatis就如同一位出色的编码艺术家，通过其独特的姿态和技巧，将数据库操作变得既优雅又高效。在这篇博客中，我们将深入研究MyBatis的使用详解，揭开其中的奥秘，感受数据之美的艺术之旅。
29210编辑于 2024-01-19- 来自专栏蔡坨坨的测试笔记
财富编织：Beancount复式记账指南
在前面两篇文章中，我们探讨了「一年之余，财富何方？」以及「财富梳理：复式记账之道」，旨在回答两个核心问题：“为什么要记账？”和“如何科学记账？”。
1.6K20编辑于 2024-03-25 - 来自专栏数据猿
ETL的痛，Denodo数据编织都懂！
接下来，我们就以数据编织的先驱Denodo为例，来分析数据虚拟化的特色和最新进展。（Denodo制作了一个客户实践案例白皮书，详细分析了数十家典型客户的数据编织实践经验。 在数据管理方面，DEP通过逻辑数据编织架构，为企业提供了统一的数据视图，简化了业务方对多个数据系统的访问。DEP的集中式数据安全和治理层确保了数据按预定义语义和治理规则交付，支持细粒度的访问控制。 对于大部分企业而言，数据编织是一种新事物。企业是否尝试数据编织，最核心的判断来自于成本与收益的权衡。 Denodo作为数据虚拟化和数据编织技术的先行者，一直致力于通过数据编织生态的建设，来推动技术的创新和应用的拓展。 One More Thing 为了更好挖掘数据编织技术的应用价值，Denodo与数十家全球头部企业客户携手合作，撰写了一本详尽的案例集，带来了制造、高科技、零售、能源等行业头部客户的数据编织最佳实践，深入分析了数据编织在数据自助服务
80410编辑于 2024-05-30 - 来自专栏finclip小程序ide
科技改变未来 代码编织世界
IDE全名集成开发环境（Integrated Development Environment ），它是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。
55450编辑于 2022-08-01 基于 NoETL 语义编织的四步法
为解决此问题，我们提出一套基于 NoETL 语义编织 技术的四步方法论，核心是通过构建企业级 语义层 和 虚拟业务事实网络，以 声明式指标定义 替代手写 SQL，并利用 智能物化加速 保障性能，最终实现指标口径统一 在语义编织层中，指标被解构为四大语义要素，支持零代码定义：要素描述能力举例基础度量最基础的原子计算单元。简单聚合（交易金额）、时间维度多次聚合（月日均最大值）、非时间维度多次聚合（单股排名）。 存量替旧：逐步下线那些维护成本高、逻辑变更频繁的“包袱型”旧宽表，最终完成从“物理宽表堆砌”到“语义编织”的架构升级。 真正的破局点在于构建承上启下的 语义编织 层。成功标准：如何衡量你已经“摆脱”了低效工作？ 核心要点架构升级是根本：摆脱“宽表困境”的关键在于从“物理宽表堆砌”升级到基于 语义编织 的“虚拟业务事实网络”，实现逻辑与物理的解耦。
9510编辑于 2026-01-30Spring事务控制：编织代码的魔法丝带
事务管理是数据库操作中至关重要的一环，而Spring框架提供了强大而灵活的事务控制机制，让我们能够编织代码的魔法丝带，轻松管理事务的起舞和谢幕。 结语 Spring事务管理就如同一场优雅的舞蹈，通过精妙的编织，保障了数据的一致性和可靠性。在这个舞台上，我们学习了事务的基本概念、使用方式、传播行为、隔离级别以及异常处理等知识点。 愿这场舞蹈中的每一步都为你的项目增色不少，愿每一次的事务都如同编织代码的魔法丝带，轻松而稳重。在Spring的事务管理中，愿你的代码舞台上演绎出一幕幕精彩的故事，成就一段美好的编码旅程。
39030编辑于 2024-01-15- 来自专栏破晓
Linux线程：编织并发的梦幻世界
上一篇博客，我们集中讨论了Linux线程互斥相关的概念，但随着互斥锁的使用，也容易产生线程饥饿问题，所以我们有必要学习一下Linux线程同步相关的概念。接下来我们开始学习。
30110编辑于 2024-08-20 - 来自专栏全栈程序员必看
语义分割步骤_实时语义分割
深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积木，一个模块一个模块地叠加，拼成最适合自己的模型。
81730编辑于 2022-09-25 - 来自专栏繁依Fanyi 的专栏
【Spring 篇】编织魔法：用XML实现Spring AOP
欢迎来到Spring的神奇世界，在这里，我们将穿越到编程的魔法舞台，一起学习如何使用XML实现Spring AOP。这是一个充满创意和优雅的舞台，而今我们将揭开其神秘的面纱。
37510编辑于 2024-01-10 - 来自专栏开源心路
数据编织 (Data Fabric) vs 数据网格 (Data Mesh)
数据编织是一个设计概念，表示数据和连接进程的集成层。 数据编织 Forrester 分析师 Noel Yuhanna 是最早在 200 年代中期定义数据编织的人之一。 Google Cloud 还通过其新的 Dataplex 产品支持数据编织方法。数据编织中各种组件之间的集成通常通过 API 和通用 JSON 数据格式进行处理。 网格 VS 编织 正如我们所看到的，数据网格和数据编织方法之间存在相似之处。但是，也有一些差异需要考虑。 “数据编织和数据网格都提供了跨多种技术和平台访问数据的架构，但数据编织以技术为中心，而数据网格则专注于组织变革，”塞拉在 6 月的博客文章中写道。
2.3K10编辑于 2023-06-30 - 来自专栏全栈程序员必看
语义分割的定义_语义分割模型
引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像 图像语义分割方法有传统方法和基于卷积神经网络的方法，其中传统的语义分割方法又可以分为基于统计的方法和基于几何的方法。 随着深度学习的发展，语义分割技术得到很大的进步，基于卷积神经网络的语义分割方法与传统的语义分割方法最大不同是，网络可以自动学习图像的特征，进行端到端的分类学习，大大提升语义分割的精确度。 ► 基于全卷积的残差网络语义分割模型 深度卷积神经网络的每一层特征对语义分割都有影响，如何将高层特征的语义信息与底层识别的边界与轮廓信息结合起来是一个具有挑战性的问题。 总结 本文主要对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述，对于传统的语义分割方法到当前主流的基于深度学习的图像语义分割理论及其方法做出了综合性的评估，对基于深度学习语义分割技术需要用到的网络模型、
1.4K40编辑于 2022-09-25
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