大数据

• 商家可视化埋点探索和实践
  一、项目背景在数字产品的数据分析实践中，手动代码埋点方式因其精确性和定制化的优势长期被许多组织采用，但随着业务快速发展和迭代需求的增加，传统手动埋点方法的时间消耗、一定的技术门槛和较高的维护成本成为研发角色的负担。另外，全埋点的埋点方式提供了全面数据捕捉的解决方案
  2024-03-06大数据0308
• 长安汽车：基于云器 Lakehouse 的车联网大数据平台建设
  一、背景介绍“以前人们称汽车为配备电子功能的机械产品，到今天演变为具有机械功能的智能电子产品，这是一个非常大的转变。”—— 长安云器联合项目组 石静猛转变，源自产业的数字化转型。新能源汽车厂商正在用数字化技术打造差异性的竞争优势，关注点由发动机的制造逐渐趋向于基于
  2024-03-06大数据0317
• 如何管理系统中的敏感数据？
  如何在系统中管理敏感数据？下图列出了一系列指导原则。图片什么是敏感数据？个人身份信息 (PII)、健康信息、知识产权、财务信息、教育和法律记录都属于敏感数据。大多数国家都有要求保护敏感数据的法律法规。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对数据保护和隐私制定
  2024-03-05大数据0310
• 金融信创湖仓一体数据平台架构实践
  一、数据平台架构演进大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。第一阶段：数据仓库。在这个阶段，数据平台主要用于支持在线分析处理（OLAP）和商业智能（BI）报表分析。技术上的代表包括 Oracle 的共享存储架构和
  2024-03-05大数据0309
• 大数据和物联网之间的关系以及如何互相帮助
  大数据和物联网(IoT)有时被有些人混淆，特别是因为它们经常被放在一起讨论。但实际上，它们代表着两个截然不同的技术领域，而且经常重叠。大数据包含大量的信息。这些数据随后被社交媒体网络等组织和其他公司收集，并用于各种项目，如预测分析和机器学习项目。它使用支持大数据分
  2024-03-04大数据0307
• 大数据分析的理解和探索
  如今，云计算的热潮似乎还没散去，行业厂商就已经开始关注下一个热点：大数据。而与以往的炒作周期一样，现在的大数据对于用户来说其来源比较混乱，因为供应商提出了自己独特的，并且经常相互矛盾的定义和术语。大数据定议之所以混乱的最常见的原因，是人们将大数据存储与大数据分析的
  2024-03-04大数据0308

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