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2022，大模型还可以走多远
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：113
2021 年是大模型层出不穷的一年。从去年 OpenAI GPT-3 发布开始，今年华为、谷歌、智源、快手、阿里、英伟达等厂商先后推出自己的大模型，人工智能产业开始了新一轮的激烈角逐，而且有愈演愈烈之势。作为探索通用人工智能的路径之一，AI 大模型不仅本身是一[详细]
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2022年，AI将给网络安全行业带来什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-11 热度：118
近年来，人工智能(AI)已经成为了我们日常生活中重要的组成部分。各种算法通过执行一系列与市场决策相关的任务，以发现在基本技术实现之外的、与人类习惯有关的洞察。在YouTube和TikTok上使用的建议算法，会根据您的反馈，提供个性化的内容。而虚拟地图之类的[详细]
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大数据如何改变制造业
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：100
区块链如何改变制造业 由于该领域的独家技术突破，制造业正处于一场革命之中。 制造业的大数据正在实现明智的战略，并制定未来的路线图。 制造业是在过去几十年里经历了巨大变化的行业之一。除了简单地自动化相关流程之外，制造业还利用技术实现各种其他目的[详细]
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一文读懂元数据管理！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：99
一文读懂元数据管理！ 一、什么是元数据？ 元数据（metadata）是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据的数据。概念总是生涩，对于没有IT背景的人来说比较抽象，不容易理解，下面举几个例子。 示例1：歌词中的元数据 有一首很多[详细]
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为何大厂选择减人而不是降薪？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：55
为何大厂选择减人而不是降薪？ 01 前2天写了大厂裁人和招人为何同时进行的原理，后台也收到了很多有趣的私信，其中有一个问题让我觉得特别有意思。 问的是大厂为控制成本他能理解，但同样是控制成本，裁掉30%的人，以及不裁人集体降薪30%，区别是啥? 为什么[详细]
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终于有人把数据的属性讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：181
终于有人把数据的属性讲明白了 1.结构化与非结构化数据 某些数据集具有很好的结构性，就像数据库中的数据表或电子表程序中一样。而其他的数据以更多样的形式记录着有关世界状况的信息。它们可能是像维基百科这样包含图像和超级链接的文本语料库，也可能是个[详细]
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价值变现的关键是组织优化和数据治理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：127
大数据、数据治理、数据湖以及目前被热议的数据中台概念，无不让企业信息化部门疲于跟进，而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门，就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力，但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看，目前，行[详细]
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反映数据质量的八个指标
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：184
数据的质量直接影响着数据的价值，并且还影响着数据分析的结果以及我们依此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题，还会影响企业的经营管理决策;数据错误还不如没有数据，因为没有数据时，我们会基于经验和常识做出不见得是错误的决策，而[详细]
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如何采用大数据技术帮助制定数字化策略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：145
数字化采用被定义为通过优化遗留系统和利用新技术来重塑企业。近年来，大数据一直是数字化采用的中心。这就是全球各地方的公司去年在大数据技术上花费1620亿美元以上的原因。 整个过程远不止这些，但采用新技术并将其集成到业务工作流程中是关键。为了简化这[详细]
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数据中台虚火？数据管控体系应该这么搭
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：194
大数据、数据治理、数据湖以及被热议的数据中台概念，无不让企业信息化部门疲于跟进，而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门，就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力，但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看，目前，行业内[详细]
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大数据和道路安全如何携手共进？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：116
大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故 道路交通事故仍然是一个主要问题，因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告，它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。 世卫组织已承诺采取一项强有力的举措，到 2022 年减少道路交通事故造成的死[详细]
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数据科学中数据收集的终极指南
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-09 热度：120
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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大数据分析如何发挥重要的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：171
在人们的工作和生活中，都会产生大量数据。人们每次打开电子邮件、在线联系他人、使用智能手机应用程序、与任何客户支持代表交谈、进行在线购买或联系虚拟助手时，服务提供商和开发商都会收集这些原始数据。这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。 简单[详细]
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大数据时代个人隐私数据保护的挑战与思考
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：133
大数据时代个人隐私数据保护的挑战与思考： 一、大数据时代个人隐私数据泄露已成为全球重大的社会问题 随着信息技术的飞速发展，数据化生存已逐渐成为人类社会运行的常态，数据在公共管理、科学研究、企业营销等领域发挥着重要作用。 疫情发生以来，利用大数[详细]
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数据管理战略 企业可实施的六个方面
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：130
数据战略为更好的数据管理和治理奠定了基础，但仍有改进的空间。为了让数据管理走向现代化，企业需要正确的工具、环境、资源和权限来建立数据驱动的项目，并建立指导方针和边界，以确保成本、敏感信息的保护和法律合规性得到有效管理。 以下是企业在实施数据[详细]
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阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks 正式开源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：113
随着行业不断发展，大数据AI也逐渐呈现云原生化的趋势。复杂的业务场景及其背后涉及到的不同技术方向的开源和自研，使得产品运维面临技术复杂度高、规模大、场景多等挑战。 阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks，沉淀了团队近10年经过内部业务锤炼的 SRE[详细]
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现代数据栈是如何走向实时化的?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：140
时代已经变了，企业对传统的数据基础设施越来越厌烦，这些基础设施对关键的商业智能问题回答得很慢，而且经常过时，与当前的业务现实不同步，通常是一天或更长时间。 现代企业的需求和要求正在以戏剧性的方式转变。因此，旧的批处理模式(每天一次大的更新，[详细]
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从 垃圾 数据到数据完整性的转变
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：93
数据产生的速度越来越快，这已经不是什么秘密。根据IDC的数据，由于在家里工作、学习和做事的人数突然增加，2020年产生和复制了更多的数据。此外，据预测，未来5年创造的数字数据量将是数字存储出现以来所创造数据量的两倍以上。 但这引出了一个问题，这些数[详细]
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50%企业数据治理失败！这九大要素才是成功关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：107
知名咨询公司Gartner的调研显示，在实施数据治理的企业中，有34%的企业数据治理处于良性建设阶段，有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果，仅有16%的企业数据治理效果显著，处于行业领先水平。 1.数据战略 很多企业都说自己重视数据，但是能规划出明确的[详细]
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大数据时代下如何保障信息安全？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：152
大数据时代下如何保障信息安全？ 1.大数据时代已来 随着网络时代日益信息化，移动互联网、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆土与应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的 大数据时代，大数据对社会经济、政治、文化，生活等方面产生深远的影响，大数[详细]
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为什么成功的数据网格实施需要数据虚拟化？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：174
组织多年来的一贯做法是将所有数据整合到单一位置，例如数据仓库或近年来兴起的数据湖。但是，集中式数据基础架构的一些弊端已初现端倪： 1. 集中式数据团队对数据的了解程度无法与只专注于全部数据中特定部分的具体业务团队相提并论。 2. 集中式数据基础架[详细]
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智能交通 大数据科技在交通领域的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：147
最近几年，城市机动车保有量增长惊人，客车、面包车、私家车甚至是摩托车的年平均增幅达到了15%以上。根据分析，当车辆保有量年增长率超过20%的话，将会引起当年以及之后几年城市交通建设速度难以匹配保有量增长，引发交通问题。 现阶段我国城市路网存在着密[详细]
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2022年三个主要的数据分析趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-22 热度：129
数据分析是一个不断发展的领域。2020年初发生新冠疫情成为主要的破坏因素，企业需要大力投资数据分析以支持其数字化转型。 在新冠疫情蔓延初期，很多企业减少开支并专注于其他紧迫的优先事项(例如支持员工远程工作)，这似乎可能会阻碍数据和分析的进步。但是[详细]
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大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-22 热度：139
大数据的用途 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中[详细]
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基于数据解析给出运营建议 咋整？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-22 热度：168
有同学问：如何基于数据分析提出运营建议，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。再举一次，是因为每到招聘季都有人把它搬出来，而且有关它的大部分讲解，都是错的。 已知，下图是某个电商一周销售金额走势(具体[详细]
