治理专题
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[数据概念]一分钟弄懂数据治理
“ 数据治理是数据资产化的起点。” 数据资产化的趋势正愈演愈烈。然而，我们必须清醒地认识到，资产化的前提条件是拥有实际的数据资产。那么，这些宝贵的数据资产究竟源自何处呢？答案显而易见，它们源自企业日常运营中积累的丰富数据。 但是，如何将这些海量的数据转化为真正的数据资产呢？这并非一蹴而就的过程。首先，我们需要迈出关键的第一步——数据治理。数据治理是对数据进行有效管理、保护和利用的基础，
百老开通知识星球啦，数据要素、数据治理等资料迅速扩散！
1.写在前面： 做数据相关工作有一些年头了，手里也积攒了几千份案例、解决方案、考试认证资料、数据要素研报等材料，形成自我的架构参考库，按TOGAF开发方法，分别形成标准信息库（Standards Information Base）、参考库（Reference Library）、架构情景库等。使得工作效率事半功倍。搞个星球，是希望跟各位分享架构参考库，希望帮助到各位！ 按分类形成企业连续
数据提取与治理：挖掘数据价值，提升企业竞争力
数据提取与治理：挖掘数据价值，提升企业竞争力 在当今数字化快速发展的时代，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，如何有效地提取和管理这些数据，进而挖掘出其潜在价值，已成为企业提升竞争力的关键。本文将探讨数据提取与治理的重要性，以及它们如何共同助力企业挖掘数据价值，从而增强企业竞争力。 一、数据提取：开启数据价值之门 数据提取是数据治理的首要步骤，它涉及从各种来源收集、整理和筛选数据，以便进行
数据提取与治理：企业实现数据驱动决策的必经之路
数据提取与治理：企业实现数据驱动决策的必经之路 随着信息技术的迅猛发展，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。然而，数据并非天生就具有价值，只有通过有效的提取和治理，才能转化为企业决策的有力支撑。本文将探讨数据提取与治理的重要性，以及企业如何通过这两个环节实现数据驱动决策。 一、数据提取：从海量信息中挖掘价值 在数字化时代，企业每天都会产生大量的数据，包括交易数据、用户行为数据、社交媒体数据等。
面向黑灰产治理的恶意短信变体字还原第6名方案
前段时间组织同学们参加了面向黑灰产治理的恶意短信变体字还原比赛，获得了第6名。方案如下： 赛题链接：面向黑灰产治理的恶意短信变体字还原 竞赛 - DataFountain 赛题任务描述：本任务类似于机器翻译，需要针对恶意短信中的变体字进行还原。恶意垃圾短信为了跳过安全检测会将字符变成变体的字符，需要采用深度学习建模的方法将测试集中新出现的短信变体字还原为正常信息文本，即不含有变体字、干扰字符
数据治理在数据提取中的角色：确保数据质量和安全
在数字化浪潮中，数据已成为企业运营和决策的核心驱动力。然而，随着数据量的快速增长和来源的多样化，如何确保所提取数据的质量和安全性成为企业面临的重大挑战。数据治理，作为一种系统的管理方法，在数据提取过程中扮演着至关重要的角色，旨在保障数据质量和安全，从而为企业提供准确、可靠的数据支持。 数据治理的定义与重要性 数据治理是对企业数据资产进行统一规划、管理、监控和评估的过程，旨在确保数据的准确性
数据治理：如何通过优化数据提取流程提高数据分析效果
数据治理：如何通过优化数据提取流程提高数据分析效果 在数字化时代，数据是企业决策的重要依据。然而，面对海量的数据资源，如何有效地提取数据并进行分析，成为企业面临的重大挑战。数据治理作为确保数据质量、一致性和安全性的关键过程，对于优化数据提取流程、提高数据分析效果具有至关重要的作用。 一、数据治理的核心价值 数据治理是对企业数据资产进行统一规划、管理、监控和评估的过程，旨在确保数据的准确性、一
数据提取与治理：推动企业创新的两大支柱
数据提取与治理：推动企业创新的两大支柱 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。数据提取和治理作为数据管理的两大核心环节，正逐渐成为推动企业创新的重要支柱。本文将从这两个方面入手，探讨它们在企业创新中的作用和价值。 一、数据提取：挖掘企业创新的源动力 数据提取是将企业内外部数据中的有用信息、规律和模式提炼出来的过程。随着大数据技术的不断发展，企业可以获取的数据量呈爆炸式增
分布式trace实现系统治理
日志拉取客户端 logstash、flume 日志存储中间件缓存： kafka 日志实时处理 flink，storm，spark都可以 处理结果存放： es，hbase，redis 业内实现 开源的 Open Tracing openTracing是为了解决不同系统之间的兼容性设计的，现在也成为了各个第三方Trace系统的依赖的规范。 Twitter的 Zipin 阿里
数据安全治理全面解析：企业数字化转型的守护者
在数字化时代，数据成为了企业至关重要的资产，这包括敏感的知识产权、商业机密、交易数据，以及与员工、客户和业务合作伙伴有关的所有业务相关数据。这些数据不仅对企业具有极高的价值，同时也吸引了那些企图非法获取利益的不法分子的极大兴趣。随着大数据的发展，企业在享受其带来的巨大机遇的同时，也面临着前所未有的数据安全挑战。因此，实施有效的企业数据安全治理变得尤为迫切。 本章将重点介绍企业数据安全治理的基础知
小文件过多的解决方法（不同阶段下的治理手段，SQL端、存储端以及计算端）
上一篇介绍了小文件出现的原因以及为什么治理小文件问题迫在眉睫，本篇将为读者讲述在不同阶段下小文件治理的最佳手段以及如何针对性的解决小文件过多的问题。 小文件过多如何解决、治理方法 小文件是特别常见的现象，解决小文件问题迫在眉睫！！！ 一般来说，一个任务是由几个步骤组成的，而小文件的产生也来自任务的各个流程和步骤： 上游 => 本地文件系统 => HDFS => Map => Reduce
不同表格式下的小文件治理方式（开源RC file/ORC/Text非事务表、事务表、Holodesk表格式..）
友情链接： 小文件治理系列之为什么会出现小文件问题，小文件过多问题的危害以及不同阶段下的小文件治理最佳解决手段 小文件过多的解决方法（不同阶段下的治理手段，SQL端、存储端以及计算端） 概览 在前两篇博文中，主要为读者从源头介绍了小文件出现的原因、对业务对集群的危害，以及在不同阶段下的处理手段，希望能为您理解以及治理小文件有所帮助。 本篇文章将为您介绍在不同表格式下如何处理。尤其是非事务
数据治理：数据提取过程中的合规性与安全性
数据治理：数据提取过程中的合规性与安全性 随着数字化时代的到来，数据已经成为企业运营和决策的核心驱动力。然而，在数据提取的过程中，确保数据的合规性和安全性成为了企业面临的重要挑战。数据治理作为一种系统的方法，为企业在数据提取过程中实现合规性和安全性提供了有力的保障。本文将探讨数据治理在数据提取过程中的作用，以及如何实现合规性和安全性。 一、数据治理的重要性 数据治理是指对数据资产进行统一管理
dubbo做服务治理，搭建服务提供者provider和消费者consumer
公司的系统是分布式的。dubbo+zookeeper。 主要用dubbo做服务治理。web应用做流程控制，dubbo服务做具体业务逻辑。 dubbo的概念和用法有了解，一直想自己搭一下。趁这个周六，开始。 ----------------------------------------------------------------------------------
AI时代的数据治理：挑战与策略
随着人工智能（AI）技术的突飞猛进，我们已迈进智能时代的大门。在这个新时代里，数据无疑成为推动AI创新与进步的核心力量。然而，与此同时，数据治理的紧迫性也日益凸显，它成为确保AI系统有效、公正、安全运行的关键所在。 一、数据质量与AI模型 AI模型的准确性和可靠性，高度依赖于数据的质量。优质的数据能为AI模型提供有效的训练素材，助其精准识别模式、预测未来、做出明智决策。然而，一旦数据出现质量问
掌握数据提取与治理：构建数据驱动决策的基础
在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，要让这些数据转化为有价值的洞察，从而支持决策制定，关键在于掌握数据提取与治理的技能。本文将探讨数据提取与治理的重要性，以及如何通过这两个过程构建数据驱动决策的基础。 一、数据提取的重要性 数据提取是从原始数据集中选择、转换和加载数据的过程，以满足特定的分析或业务需求。随着数据量的快速增长和数据来源的多样化，数据提取变得愈发重要。通过精确的数据
数据提取与治理：企业数字化转型的双引擎
在当今数字化浪潮中，企业正面临着前所未有的挑战和机遇。为了在这场变革中立于不败之地，数字化转型成为了企业不可或缺的战略选择。而在数字化转型的众多关键要素中，数据提取与治理技术无疑扮演着至关重要的角色，它们如同双引擎一般，驱动着企业向数字化、智能化的方向前进。 一、数据提取：解锁企业数据价值的关键 数据提取技术是企业获取有价值信息的关键手段。随着企业业务的不断拓展和复杂化，数据呈现出爆炸性增长的
解锁数据潜力：数据提取与治理的终极指南
解锁数据潜力：数据提取与治理的终极指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。然而，仅仅拥有海量数据并不足以确保竞争优势，关键在于如何有效地提取、治理和利用这些数据。本文将为您揭示数据提取技术的奥秘，助您解锁数据背后的无尽潜力。 一、数据提取：从海量信息中淘金的技艺 数据提取，即从各种数据源中捕获、转换和加载所需数据的过程，是现代数据分析的第一步。通过精确的数据提取，企业可以
微服务架构-线上治理、线下治理与架构演进
目录 一、线上治理 1.1 概述 1.2 线上预案体系 1.2.1 概述 1.2.2 变更引起的故障 1.2.3 流量和容量变化引起的故障 1.2.4 依赖故障 1.2.5 机房、网络等硬件和环境故障 1.2.6 其他 1.2.7 故障的场景化 1.3 基于Metric的预案自动触发 1.4 治理参数动态调整 1.4.1 举例说明 1.4.2 解决方案 二、线
数据资产治理与数据质量提升：构建完善的数据治理体系，确保数据资产的高质量与准确性
一、引言 随着信息技术的迅猛发展，数据已经成为企业和社会发展的重要资产。然而，数据资产的有效治理与数据质量的提升，是企业实现数字化转型、提升竞争力的关键。本文旨在探讨数据资产治理与数据质量提升的重要性，并提出构建完善的数据治理体系，以确保数据资产的高质量与准确性。 二、数据资产治理的重要性 数据资产治理是指对企业数据资产进行全面、系统、规范的管理，包括数据规划、数据组织、数据采集、数据存
Spring Cloud 学习 -- 服务治理实现原理
Spring Cloud 学习 文章目录 Spring Cloud 学习 -- 服务治理实现原理服务注册中心（Eureka Server）服务提供者（Eureka Client）服务消费者（Eureka Client）Regin和Zone@EnableDiscoveryClient和@EnableEurekaClient区别 Spring Cloud 学习 – 服务治理实现原理
Spring Cloud 学习 -- 服务治理 Eureak例子
Spring Cloud 学习 文章目录 Spring Cloud 学习 -- 服务治理 Eureak例子项目结构pomapplication.yml SpringBoot配置文件启动类启动测试 Spring Cloud 学习 – 服务治理 Eureak例子 本文github完整源码完整源码 项目结构 SpringCloud(顶层parent) |—pom.xml |--
如何进行敏捷型数据治理？现行的数据治理体系是不是有瑕疵和遗漏？
敏捷型数据治理（Agile Data Governance）是一种灵活、迭代的方法，旨在快速响应和适应不断变化的业务需求和数据环境。与传统的数据治理方法相比，敏捷型数据治理更注重实践中的灵活性和速度，同时保持数据质量、隐私和安全。以下是敏捷数据治理的关键特点和实施方法： 关键特点 迭代和增量式： 敏捷数据治理通过小规模、频繁的迭代来逐步改进数据治理策略和流程，而不是一次性完成所有工作。 跨
干货下载 |《数据治理：数据中台建设与能力提升策略》
在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。数据不仅能帮助企业洞察市场趋势，还能优化业务流程，提升运营效率，进而在激烈的市场竞争中占据优势地位。然而，如何有效地管理和利用这些数据，使之转化为企业的核心竞争力，已成为摆在企业面前的一大挑战。本资料旨在为企业提供数据治理解决思路和实践分享，帮助企业构建高效、稳定、安全的数据中台，并提升数据管理和利用能力。 《数据治理：数据中台建设