里番※acg琉璃全彩无码 詳解數據措置相關的七個術語和名詞

一、數據元 1. 名詞解釋

國標[GB/T 18391.1—2002]對數據元的定義為:“用一組屬性容貌定義、標識、默示和允許值的數據單元里番※acg琉璃全彩无码。”

數據元由三部分組成:對象、特质和默示。數據元是組成實體數據的最小單元,或稱原子數據。举例個人信息中,手機號為數據元,“135********”為數據元的值;性別為數據元,“男”和“女”為數據元的值。

2. 主要作用

作為最小顆粒度的數據,數據元是對數據進行標準化定義的基礎,亦然構建統一、集成、穩定的行業數據模子的基礎。

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在企業數據措置中,數據元是需要標準化的對象,一個數據元對象有且唯唯独個數據特质,每個數據特质對應一個數據默示。举例:人員的性別中的“男”是一個數據元對象,用數字“1”來默示。

3. 應用舉例

數據元早期在金融、醫療等領域應用相配廣泛,國家相關單位發布了關于數據元料理的一系列技術標準和行業標準,如《CFDAB/T 0301.3—2014食物藥品監管信息基礎數據元 第3部分:藥品》。圖1-1所示為食物藥品監管信息基礎數據元標準。

▲圖1-1 食物藥品監管信息基礎數據元標準

二、元數據 1. 名詞解釋

元數據是容貌數據的數據或關于數據的結構化數據。

你是不是看了這個定義照旧一頭霧水?那我們來舉個例子。一册書的封面和目錄向我們展示了這樣的元數據信息:圖書名稱、作家姓名、出书商和版權細節、圖書的提綱、標題、頁碼等。

2. 主要作用

在數據措置中,元數據是對數據的容貌,存儲著數據的容貌信息。我們不错通過元數據料理和檢索我們想要的“書”。可見元數據是用來容貌數據的數據,讓數據更容易聚合、查找、料理和使用。

3. 應用舉例

元數據是業界公認的數據措置中的中枢身分,做好元數據料理,能夠更容易地對數據進行檢索、定位、料理和評估。用哲學的思維聚合元數據的話,元數據其實解決的是我是誰、我在何处、我從何处來、我要到何处去的問題。

元數據是建設數據倉庫的基礎里番※acg琉璃全彩无码,是構建企業數據資源全景視圖的基礎,明晰的血緣分析、影響分析、差異分析、關聯分析、指標一致性分析等是數據資產料理的迫切一環。

若是說數據是物料, 公交车上拨开少妇内裤进入那么元數據等于倉庫里的物料卡片;若是說數據是文献夾,那么元數據等于夾子的標簽;若是說數據是書,那么元數據等于圖書館中的圖書卡。

三、主數據 1. 名詞解釋

主數據是企業內需要在多個部門、多個信息系統之間分享的數據,如客戶、供應商、組織、人員、項目、物料等。與記錄業務活動、波動較大的来往數據比较,主數據(也稱“基準數據”)變化較慢。主數據是企業開展業務的基礎,唯独获取正確維護,才能保證業務系統的參照完美性。

主數據具有3大特质、4個特出。

3大特质:高價值性、高分享性、相對穩定性。

4個特出:特出業務,特出部門,特出系統,特出技術。

2. 主要作用

在數據措置中,主數據用來解決企業異構系統之間中枢數據不一致、不正確、不完美等問題。主數據是信息系統建設和大數據分析的基礎,被認為是企業數字化轉型的基石。

3. 應用舉例

不同业業、不同領域的主數據的內容不同。举例:在制造型企業中,中枢主數據有物料、BOM、設備、客戶、供應商、人員等;在金融行業中,客戶、客戶關系是主數據料理的中枢;在政府各部門,生齿、法人、證照等是主要的主數據。

四、業務數據 1. 名詞解釋

業務數據是業務活動過程或系統自動產生的既定事實的數據,也稱来往數據。業務數據來自三個方面。

第一,業務来往過程中產生的數據里番※acg琉璃全彩无码,举例計劃單、銷售單、生產單、采購單等,這類數據多數是手動生成的。

第二,日本老师xxxxx18系統產生的數據,包括硬件運行狀況、軟件運行狀況、資源挥霍狀況、應用使用狀況、接口調用狀況、服務健康狀況等。

第三,自動化設備所產生的數據,如各類物聯網設備的運行數據、生產网罗數據等。

不論源自何處,業務數據的共同特點是:時效性強,數據量大。

2. 主要作用

業務數據主要面向應用,為業務應用提供服務,举例生產、銷售、采購、設備料理、系統料理等。

3. 應用舉例

表1-1是某企業的產品銷售記錄,這是一種相配迫切的業務數據。

▼表1-1 某企業的產品銷售記錄

五、主題數據 1. 名詞解釋

主題數據是根據數據分析的需要,按照業務主題對數據所做的一種組織和料理式样,其本質是為了進行面向主題的分析或加快主題應用的數據。

主題數據是分析型數據,是按照一定的業務主題域組織的里番※acg琉璃全彩无码,服務于人們在決策時所關心的重點方面。一個主題數據不错由多個主數據和来往數據組成。主題數據一般是匯總的、不能更新的、用于讀的數據。

2. 主要作用

主題數據是按照一定的業務主題域組織的,服務于各種數據分析或應用開發。

3. 應用舉例

主題數據與行業或領域有較大的關系,不同业業關注的主題是不一樣的。即使是合并滑業,不同企業也有不同的主題數據定義。

举例,某生產制造企業定義了12大主題數據,包括綜合服務、人力資源、財務料理、質量料理、生產料理、工藝料理、庫存料理、銷售料理、采購料理、設備料理、动力料理和安全環保。

六、數據倉庫 1. 名詞解釋

數據倉庫(Data Warehouse,DW)是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反应歷史變化的數據集结,用于援救料理決策。數據倉庫是數據庫的一種主见上的升級,不错說是為滿足新需求而設計的一種新數據庫,需要容納愈加龐大的數據集。本質上,數據倉庫與數據庫并沒有什么區別。

2. 主要作用

數據倉庫是為企業统统級別的決策制定過程提供统统類型數據支撐的戰略集结,有以下三個主要作用。

數據倉庫是對企業數據的匯聚和集成,數據倉庫內的數據來源于不同的業務處理系統,包含主數據和業務數據。數據倉庫的作用等于幫助我們诈欺這些寶貴的數據做出最聪敏的商業決策。

數據倉庫援救多維分析。多維分析通過把一個實體的屬性定義成維度,使用戶能随意地從多個維度匯總、計算數據,增強了用戶的數據分析處理才略,而通過對不同維度數據的比較和分析,用戶的數據處理才略获取進一步增強。

數據倉庫是數據挖掘技術的關鍵和基礎。數據挖掘技術是在已有數據的基礎上,幫助用戶聚合現有的信息,并對未來的企業狀況做出預測。在數據倉庫的基礎上進行數據挖掘,不错對整個企業的發展狀況和未來出路做出較為完美、合理、準確的分析和預測。

3. 應用舉例

數據倉庫是數據分析和數據可視化的基礎,通過將來自不同業務系統的數據匯集到沿路,并按照一定的主題進行編號、歸類、分組,随意用戶快速定位數據源,為數據分析提供支撐。

為了升迁數據倉庫的數據質量,確保數據分析的準確性,數據倉庫的建設需要實施數據措置的计策。好多企業的數據措置項目實施的動因都是解決數據倉庫中的數據質量問題,以便獲得更準確的分析決策。

七、數據湖 1. 名詞解釋

根據維基百科的定義,數據湖是一個以原始体式存儲數據的存儲庫或系統。它按原樣存儲數據,而無須事前對數據進行結構化處理。數據湖不错存儲結構化數據(如關系型數據庫中的表)、半結構化數據(如CSV、日记、XML、JSON)、非結構化數據(如電子郵件、文檔、PDF)和二進制數據(如圖形、音頻、視頻)。

數據湖不错更随意、以更低的资本解決不同數據結構的統一存儲問題,同時還能夠為機器學習提供全局數據。我們不错將數據湖聚合為一個会通了大數據集成、存儲、處理、機器學習、數據挖掘的解決决策。

2. 主要作用

關于數據湖的作用,AWS將它與數據倉庫進行了類比,如表1-2所示。

▼表1-2 來自AWS的數據湖與數據倉庫的對比

3. 應用舉例

數據湖不是一個產品或器用,它是会通了數據网罗、數據處理、數據存儲、機器學習、數據挖掘等技術和器用的解決决策。數據湖援救處理不同類型的數據和分析次第,以獲得更深層次的洞見所必需的擴展性、敏捷性和靈活性。亞馬遜AWS、Informatica、阿里云、華為云、用友等都推出了數據湖解決决策。

數據湖的出現給數據措置帶來了一定的挑戰。數據湖將數據全部蚁集存儲,那數據措置是在“湖中”措置還是在“湖外”措置,這是個需要企業照应和探索的問題。

關于作家:羅小江,用友集團助理總裁、平臺和數據智能事業部總經理、北京軟件和信息服務業協會云計算專委會副會長、中國企業財務料理協會企業風險管控專業委員會副主任委員。專注于企業數字化平臺技術應用照应,具有企業料理、IT等復合知識,况兼有豐富的實施寄托經驗,主導過多個千萬級項标的規劃及設計职责。

石秀峰,用友集團數據措置專家、中國電子商會數據資源服務創新專業委員會受聘專家、數據質量管沉默庫(DQPro)受聘專家。深耕數據領域十余年,曾主導過多家大型集團的數據措置、數據集成等項标的咨詢和落地。

本文摘編自《一册書講透數據措置:戰略、次第、器用與實踐》,經出书方授權發布。(ISBN:9787111694489)

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