数据治理
数据治理
数据治理其实是一种体系,是一个关注于信息系统执行层面的体系,这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管,这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。...(more)
数据治理其实是一种体系,是一个关注于信息系统执行层面的体系,这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管,这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。

热点

银行大语言模型·2024-01-03
chinesezzqiang课题专家组 · M 擅长领域:云计算, 存储, 虚拟化
432 会员关注
一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准,有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ?答:制定统一的数据标准 :金融行业应制定一套统一的数据标准,包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定,以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...
CMDB·2023-12-01
penghuasheng · 广发证券 擅长领域:系统运维, 云计算, 监控
99 会员关注
文章介绍了场景驱动的CMDB数据治理经验分享,包括专岗负责、流程保障、数据融合、场景驱动和闭环运营等方面。重点强调了规范化流程、任务责任明确、数字化看板等工作方式,以及技术治理场景的价值驱动和闭环优化。...(more)
浏览1847
银行大语言模型·2024-01-15
chinesezzqiang课题专家组 · M 擅长领域:云计算, 存储, 虚拟化
432 会员关注
企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时,我们更倾向于以下几个方面,并会说明相应的理由:数据质量管理和校验 :我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序,可以确保数据的...
银行大语言模型·2024-01-15
朱祥磊 · 某移动公司 擅长领域:大语言模型, 人工智能, 云计算
98 会员关注
相同之处:1.       数据存储需求量大:无论是传统业务场景还是大模型场景,都需要大规模存储数据,以满足业务需求。2.      数据安全性要求高:对于任何业务场景,数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外,需要确保数据的安全性。3.      数据质...
硬件生产芯片·2023-08-21
朱向东联盟成员 · 某银行 擅长领域:服务器, 存储, 数据库
55 会员关注
在数据存储选型中,国产CPU的选择对于整体系统性能和兼容性是非常重要的因素之一。CPU作为数据存储设备的计算和控制核心,它的性能和特性将直接影响到数据存储系统的处理能力、响应时间和可靠性。以下是在数据存储设备选型时需要考虑的一些关键点:1、评估数据存储的性能需求,...
硬件生产数据存储·2023-08-21
chengg1112 · 联泰信息 擅长领域:存储, 备份, 数据安全
1 会员关注
必须华为啊,华为存储成立之初,到现在已经有10年之久了,从客户的反馈及故障率来说,都算不错,相信华为,不会让你失望
数据治理·2023-08-01
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
一、架构和应用并重,不可偏废谈到数据业务,过去肯定首先想到数据应用,不管是BI还是联机交易,亦或是大数据维度的应用,都是在考虑在应用层面实现数据的利用。但是,在当今这样一个趋势和大背景下,我们肯定要同时考虑数据业务的架构,中台架构无疑是非常重要的考虑。当然中台只是一个...(more)
浏览637
基金数据库·2023-07-28
朱向东联盟成员 · 某银行 擅长领域:服务器, 存储, 数据库
55 会员关注
针对不同国产数据库数据存储介质选型,需要综合考虑多个方面的因素,包括业务需求、数据量、性能要求、可靠性、成本等因素。在这些因素中,存储介质的选型直接影响数据库的性能和可靠性,因此,选型时需要谨慎考虑。在一般情况下,本地盘、SAN存储和NAS存储都可以作为数据库的存储介...
数据治理·2023-07-19
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
湖仓一体化是数据架构设计的新概念,通过数据湖和数据仓库的打通和融合,实现数据流动和价值最大化。智慧湖仓架构实现了湖里和仓里的数据/元数据无缝打通,并且“自由”流动,为企业提供了海量业务数据的汇集和保存,以及各种数据服务的调用,用于BI、可视化分析、搜索、建模、特征...(more)
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数据治理·2023-07-12
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
数据思维是企业利用数据的方法论,需要双向奔赴跨越技术和业务的鸿沟,同时注重数据质量和数据治理,才能实现数据生产力。
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数据治理其实是一种体系,是一个关注于信息系统执行层面的体系,这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管,这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。...(more)
数据治理其实是一种体系,是一个关注于信息系统执行层面的体系,这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见,通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管,这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。
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