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首页标签数据管理

#数据管理

跨设备状态同步实战:基于 HarmonyOS 分布式数据管理(DDM)构建多端协同应用

@VON

在万物互联时代,用户不再只使用单一设备。他们可能在手机上开始一项任务,在平板上继续编辑,最后在车机上完成确认。如何让数据在这些设备间无缝流动? 这正是 Harm...

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deeplake v4.4.1 发布:存储、数据管理与性能全面升级

福大大架构师每日一题

2025年11月21日,deeplake 发布了 v4.4.1 版本。本次更新在存储与 API、数据管理、性能优化、Bug 修复以及架构重构方面进行了多项重要改...

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哪些云MongoDB服务提供了可视化的数据管理后台?一文对比主流平台

gavin1024

本文聚焦于主流云服务商提供的MongoDB可视化数据管理后台功能,从集群管理、监控告警、备份恢复、安全控制四大维度进行横向对比,并结合2025年12月最新活动信...

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数据治理项目建设四步法:从规划到运营的完整指南

数据狗忙忙忙

在数字化浪潮席卷各行各业的今天,数据已成为企业的核心资产。然而,许多企业面临“数据孤岛”“数据质量参差不齐”“数据安全风险”等共性难题。如何系统性地管理数据、释...

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数据资产怎么管?关键在这4大环节!

帆软BI

在IT和数据行业待了这么多年,我越来越觉得,很多企业的问题不是技术不行,而是没把数据真正当成“资产”来管。资产是什么?是你能清晰盘点、知道价值、并能持续产生回报...

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数据治理从0到1:企业必知的6个关键步骤与落地框架

数据狗忙忙忙

数据治理不是高大上的概念,而是企业破局的必经之路 —— 它不是简单的整理数据,而是帮企业把杂乱无章的数字变成可信任、可复用、能创造价值的资产。

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主数据、元数据、数据资产,企业数据管理的 “铁三角”

数据狗忙忙忙

这时候,元数据就是解决问题的钥匙。根据DAMA数据管理知识体系指南,元数据管理是“为获得高质量、整合的元数据而进行的规划、实施与控制活动”。简单来说,元数据是数...

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从“数据资源”到“数据动能”,构建制造业增长新范式

数据狗忙忙忙

当AI与数字孪生深入工厂的每个角落,当“数据是石油”成为所有制造业者的共识,一个更根本的问题也随之浮现:我们坐拥的数据矿藏,为何难以转化为驱动增长的真实动能?数...

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[开源]新一代数据可观测性系统,提供元数据管理和数据质量检查功能,让您心中有数!

艺齐飞

Datavines 是一站式开源数据可观测性平台,提供元数据管理、数据概览报告、数据质量管理,数据分布查询、数据趋势洞察等核心能力,致力于帮助用户全面地了解和掌...

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数据湖时代新篇章:Hive与Apache Iceberg集成,破解传统数据管理难题

用户6320865

随着企业数据量呈指数级增长,传统的数据仓库架构在处理海量异构数据时逐渐显露出局限性。据2025年最新行业报告显示,全球数据湖市场规模已突破千亿美元,年增长率高达...

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MySQL究竟是什么?一篇读懂关系型数据库的核心概念

用户6320865

在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。从简单的用户信息记录到复杂的业务交易处理,数据管理无处不在。而数据库,作为数据管理的核心技术,...

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Kafka元数据管理的演进:从ZooKeeper到KRaft,为何要‘去ZooKeeper’化?

用户6320865

在分布式系统的世界里,Apache Kafka 凭借其高吞吐、低延迟的特性,已成为现代数据流处理的核心基础设施。理解 Kafka 的架构基石,首先要掌握其几个基...

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主数据管理实战指南:如何统一客户/供应商/物料数据?

数据狗忙忙忙

当前,许多企业正面临一个普遍而棘手的难题:CRM系统中的“张三”和ERP系统中的“张先生”是同一个人吗?采购系统里的“A供应商”与财务系统中的“A公司”是否为同...

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数据管理的四大支柱:一文讲清数据治理、数据中台、数据仓库、主数据

帆软BI

为什么会这样?说白了,就是没有把数据管理做好,导致数据标准不统一、核心数据混乱、数据响应速度慢。这些问题不解决,所谓的“数据驱动业务”根本无从谈起。

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Pulsar存储计算分离架构设计之元数据管理

老周聊架构

我们前面的Pulsar存储计算分离架构设计系列已经介绍过Broker无状态、存储层BookKeeper的文章了,这篇我们主要来说下元数据管理。

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116_大规模预训练数据管理与质量控制机制

安全风信子

在2025年的大语言模型(LLM)训练领域,数据管理和质量控制已成为决定模型性能上限的关键因素。随着模型规模的不断扩大(从早期的数十亿参数到如今的数千亿参数),...

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AI驱动的测试数据管理:从数据生成到质量保障

安全风信子

在软件测试领域,测试数据是确保测试有效性和覆盖率的关键要素。然而,传统的测试数据管理面临着诸多挑战,如数据生成效率低、数据质量差、数据冗余、数据隐私保护困难等。...

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