大数据

• 探讨大数据与供应链分析
  在供应链管理领域，大数据分析的集成已成为一股变革力量，为企业提供前所未有的机会，以增强决策流程、优化运营，并在当今快节奏的企业世界中获得竞争优势。大数据和供应链分析之间的合作具有巨大的潜力，可以彻底改变组织设计、管理和简化供应链的方式。本文深入探讨了与在供应链分析
  2024-03-22大数据0313
• 人工智能与数据分类和治理的重要作用
  在人工智能(AI)重塑各行各业格局的时代，公共部门的实施因其提高效率、决策能力和服务交付的潜力而脱颖而出。然而，任何有效的人工智能系统的基础在于其准确处理和分析数据的能力。这就是数据分类变得至关重要的地方。数据分类不仅仅是一个技术程序;它是一项战略要务，是负责任和
  2024-03-21大数据0311
• 现代数据堆栈需要彻底改革
  组织需要仔细审视其整个数据堆栈，并确定所有解决方案是否都提供功能、效率和准确性，或者是否有空间整合为单一的可定制系统。现代数据堆栈已崩溃。从全球范围来看，平均每个组织使用130种不同的软件应用程序。由于有如此多的技术可用，数据管理很快就会变得复杂。内部构建数据管理
  2024-03-21大数据0319
• 数据湖与数据仓库的区别
  社会方方面面都在进入数字化时代，大数据相关的技术支撑体系，其作用不可小觑。数据仓库和数据湖都是大数据底座的概念，经常是我们讨论技术方案的热点。表面看，两者都是作为大数据存储的方案，但在功能、目的和体系结构方面存在根本差异。 本文主要探讨一下这两个概念存在
  2024-03-19大数据0309
• 释放数据湖潜力：小红书如何实现数仓效率与成本的双重优化
  在当今以数据为核心的商业环境中，企业正面临着海量数据的处理和分析挑战。为克服传统数据仓库在处理速度、灵活性和成本效率方面的局限，小红书数据仓库团队引入如 Apache Iceberg 等数据湖技术，将其与数仓架构相结合，以释放数据湖在查询性能、实时数据处理和成本效
  2024-03-19大数据0310
• 小红书离线数仓提效新思路，提升百倍回刷性能
  数据处理效率一直是大数据时代的核心话题，它推动着各类数据执行引擎持续迭代产品。从早期的 MapReduce，到今天的 Spark，各行业正不断演进其离线数仓技术架构。现有以 Spark 为核心的数仓架构在处理大规模数据回刷方面已取得进展，但在资源和时间消耗上仍面临
  2024-03-19大数据0312

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