行内人士皆知，大数据分析平台的搭建有利于帮助企业构建统一的数据存储和数据处理资源，围绕企业业务开展大数据应用建设，最终形成面向服务化的数据资产。今天我们就以大数据平台为例，欧洲服务器租用，透过平台所包含的系统模块来看看其应该具备哪些实际功能? 大数据分析平台的搭建，需要具备哪些功能模块? 1、数据标准子系统： 包含检查规则、检查执行、工作流引擎、分析报告、元数据管理、规则配置、日志管理及
标准化是运维过程中最基础、最重要的，但也是最容易被忽视的一个环节。重要的事说三遍，“标准先行，标准先行，标准先行”先识别出各个运维对象，日常中恶运维都应该是针对这些对象的运维。总结一下标准化的套路：第一步，识别对象；第二步，识别对象属性；第三步，识别对象关系；第四步，识别对象场景。基础设施层面的标准化基础设施层面的运维对象应该不难识别，因为都是一个个物理存在的实体，我们可以进行如下分析。第一步，识
1.BIM实施目标、内容1.1. 实施目标 项目BIM技术从项目准备、BIM建模、专项应用、施工前二次深化设计阶段应用、施工阶段应用、运维管理进行全寿命周期应用，并在各阶段制定详细的组织规划，保证项目利用BIM技术能够解决现场问题，确实把BIM技术用到实处，给项目各方带来价值。（1）利用BIM技术辅助各专业深化设计及管线综合，形成全专业的深化设计BIM
引言
中国银行保险监督管理委员会为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，于2018年5月21日颁布了《银行业金融机构数据治理指引》，共7章55条。其中与数据标准、数据字典、数据共享、数据质量及数据指标等数据管控平台建设相关的有12条法规条文，数据标准体系的建立是数据治理中的基础性工作。今天和大家探讨一下如何建立数据标准体系并且持续维护和管理数据标准。
数据
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2021-06-11 11:28:11
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2021年11月26日，全国信标委信息技术服务分技术委员会，中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会印发了《信息技术服务标准体系建设报告（5.0版）》的通知。 为有效支撑国家战略，更好发挥信息技术服务标准（ITSS）对我国信息技术服务业高质量发展的引领作用，全国信标委信息技术服务分技术委员会、中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会共同组织制定了《信息技术服务标准体系建设报告（5.0版）》现予
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2023-07-30 09:00:12
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最近由于即将要结课，老师要求写一篇基于大数据与系统思维来探讨现代计算理论与技术发展的论文来作为最终的考核，于是在博客上发现了一篇2015年发布的文章，我感觉写的很好，具体内容如下： 开源（Open Source）用之于大数据技术，其作用有二：一方面，在大数据技术变革之路上，开源在众人之力和众人之智推动下，摧枯拉朽，吐故纳新，扮演着非常重要的推动作用。另一方面，开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的
数据共享应用水平还不够深入一些基础的人口、法人、自然资源与空间地理、电子证照等基础数据库有待进一步整合完善，数据更新不及时、不全面、准确度不高。受到条线分割、各自为政的束缚，部门间、行业间数据共享难度大、频次低，“纵强横弱”、“以我为主”、“分散建设”等信息孤岛现象依然存在。数据开放的体制机制尚不完备，对数据的分析挖掘不够深入，基于大数据的应用、管理和决策亟待加强。跨部门数据共享机制尚未建立受到条
网络体系结构的概念
计算机网络就是一组通过一定形式连接起来的计算机
系统，它需要四个要素的支持，即通信线路和通信设备、有独立功能的计算机、网络软件的支持、能实现数据通 信与资源共享。计算机网络具有两大参考模型，分别为OSI模型和TCP/IP模型，其中OSI模型为理论模型，而TCP/IP模型则已成为互联网事实的工 业标准，现在的通信网络一般都是采用TCP/IP协议簇，而应
最热门的大数据技术：hadoop大数据平台搭建：①通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层，灵活的对接、适配各种数据源采集（如集成flume），提供灵活、可配置的数据采集能力。②利用spark和hadoop技术，构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心，提供强大的数据处理能力，满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming，可以有效满足企业实时数据的要求，构建企业发展的实时
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2023-07-25 16:00:18
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一、以终为始靡不有初，鲜克有终 仅记录个人学习历程，个人实力并不是很高。期待认识一群持续学习的小伙伴。1、我的初心是什么？
通过构建知识体系，深入技术细节，提升自己个人技术能力，沉淀和完善学习方法论
通过编写原创技术文章，记录学习过程，提升自己写作能力
提高自己的硬实力+软实力
2、完善个人成长模型每隔一段时间（3-
本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的《企业大数据平台仓库架构建设思路》的分享整理而成。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。分享中，李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。总体思路随着互联网规模不断的
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2021-01-19 22:24:17
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本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的《企业大数据平台仓库架构建设思路》的分享整理而成。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。分享中，李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。总体思路随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化
原创
2021-06-11 09:26:36
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随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。
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2021-07-26 16:19:25
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本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的《企业大数据平台仓库架构建设思路》的分享整理而成。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。分享中，李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。
总体思路
随着互联网
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2021-01-09 17:44:00
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本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。总体思路随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构...
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2021-11-22 17:42:14
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本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的《企业大数据平台仓库架构建设思路》的分享整理而成。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。分享中，李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。总体思路随着互联网规模不断的
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2021-01-19 21:08:55
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本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的《企业大数据平台仓库架构建设思路》的分享整理而成。随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。分享中，李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。总体思路随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化
原创
2021-06-11 09:26:37
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产品书籍每本阅读记录日志，第一本：用户画像：方法论与工程化解决方案用户画像简介： 也叫用户角色，即用户信息标签化，通过收集用户的各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并将用户相关数据进行统计分析，通过用户产生的数据内挖掘用户的潜在价值。从而平台可将这些标签将用户形象具体化，为用户提供有针对性的服务。标签类型： &nbs
软件体系结构 将系统的总体结构(包含构建及其连接关系)与各个构件的内部细节相分离。对于构件及其连接的关系的构建有时被称为全局性编程，而单个构件的详细设计被称为局部性编程。 软件体系结构可以再不同的细节层次上进行描述。在较高的细节层次上，体系结构可以描述软件系统是如何分解为子系统的。在较低的细节层次上，体系结构可以描述子系统是如何分解为模块或者构件的。这些不同层次上的体系
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2023-08-15 16:19:50
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