数据治理

元数据管理与数据治理平台：Apache Atlas 基本搜索 Basic Search文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。Apache Atlas 框架是一套可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效、高效地满足 Hadoop 中的合规性要求，并支持与整个企业数据生态系统集成。这将通过使用规范和取证模型，以及技术和运营审计以及由业务分类元数据丰富的沿袭，在 Hadoop 中提供真正的可视性。它还使任何元数据使用者能够互操作，而无需彼此独立的接口——元数据存储是通用的。通过利用 Apache Ranger 来维护元数据的准确性，以防止在

数据治理：DQC（Data Quality Center，数据质量中心）概述关键词：DQC、数据质量、数据治理、数据监控、数据可靠性在数据驱动决策的时代，数据质量已成为企业竞争力的核心要素之一。我们常说“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out），如果数据本身存在缺失、重复、错误或延迟，那么基于这些数据做出的分析、报表、推荐系统甚至自动化决策都将失去可信度。

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行业热点丨仿真历史数据难以使用？如何利用几何深度学习破局，加速汽车工程创新01、AI 驱动研发升级：几何深度学习创造行业新价值人工智能正加速推动各行业研发能力升级。麦肯锡最新报告显示，该技术在制药、化工和航空航天等领域的应用，有望为相关企业创造高达5600亿美元的经济价值。 AI 技术应用的先行者，全球500强汽车零部件制造商麦格纳（Magna）。通过与 Altair 合作，运用几何深度学习（Geometric Deep Learning, GDL）技术，显著提升了汽车工程创新效率。

天翼云开发者社区

数据治理之数据质量评估维度及方法本文分享自天翼云开发者社区《数据治理之数据质量评估维度及方法》，作者：i****n从某种程度上来说“数据=金钱”，数据质量的好坏直接决定着数据价值高低，直接或简介影响一个企业的决策方向。数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。

计算所陈老师

SmartETL循环流程的设计与应用**检索增强生成（RAG）**是指通过检索对大模型生成进行增强的技术，通过充分利用信息检索（尤其是语义检索）相关技术，实现大模型快速扩展最新知识、有效减少幻觉的能力。主流RAG框架包括问题理解、知识检索、知识选择/重排、答案生成等几个过程，并且通常来说这几个步骤是顺序执行的（pipeline），如下图（图片引用自https://medium.com/@mayssamayel4/building-a-rag-system-with-gpt-4-a-step-by-step-guide-291711342f0

袋鼠云数栈

使用自然语言体验对话式MySQL数据库运维现代大型语言模型（LLM）本质上是一个经过深度训练的智能知识库，其显著特征包括：通过专用工具链的增强，我们能够实现：

据字典是什么？和数据库、数据仓库有什么关系？目录一、数据字典的定义及作用1. 对于数据开发者2. 对于业务人员3. 对于数据管理员二、数据字典的组成

一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体目录一、数据仓库1.结构化数据为主2.OLAP 优化3.强一致性保障4.SQL 优先接口二、数据湖1. SchemaonRead结构

什么是数据清洗？数据清洗有哪些步骤？目录一、数据清洗的定义和重要性1. 数据清洗的定义2. 数据清洗的重要性二、数据清洗的前期准备1. 明确清洗目标

云计算数据治理知识星球：数据书局。打算通过知识星球将这些年积累的知识、经验分享出来，让各位在数据治理、数据分析的路上少走弯路，另外星球也方便动态更新最近的资料，提供各位一起讨论数据的小圈子

数据仓库分层 4 层模型是什么？企业每天都在产生和收集海量数据。然而，面对这些数据，许多企业却陷入了困境：如何高效管理、处理和分析这些数据？如何从数据中提取有价值的信息来支持业务决策？这些问题困扰着众多数据分析师和 IT 管理者。

数据中台（大数据平台）之数据质量管理依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。

从单体到分布式：深入解析Data Mesh架构及其应用场景与价值Data Mesh（数据网格）是一种新兴的数据架构范式，旨在解决传统集中式数据平台的可扩展性、敏捷性和治理问题。它强调领域驱动的分布式数据所有权、自助数据平台以及跨组织的协作，使数据成为产品，并通过去中心化的方式提高数据治理效率。本文将深入探讨Data Mesh的产生背景、核心原则、应用场景、核心价值，以及如何设计一个有效的Data Mesh架构，帮助企业在数据驱动时代获得竞争优势。

计算所陈老师

SmartETL函数式组件的设计与应用SmartETL框架主要采用了面向对象的设计思想，将ETL过程中的处理逻辑抽象为Loader和Processor（对应loader模块和iterator模块），所有流程组件需要继承或实现DataProvider（iter方法）或JsonIterator（on_data或__process__方法）。

数据治理新纪元：全面解读TSDDITAI系列评估规范在数字化转型的浪潮中，数据已成为驱动业务增长和创新的核心要素。然而，如何确保大数据产品、企业、人才及数据资源的优质与合规，成为了摆在行业面前的重大课题。为此，TSDDITAI系列评估规范应运而生，为大数据产业的健康发展提供了有力保障。本文将简要介绍这一系列规范的核心内容，并配以六幅插图，帮助读者更好地理解其重要性。

数据治理域——数据同步设计本文主要介绍了数据同步的多种方式，包括直连同步、数据文件同步和数据库日志解析同步。每种方式都有其适用场景、技术特点、优缺点以及适用的数据类型和实时性要求。文章还详细探讨了数据直连同步的特点、工作原理、优点、缺点、适用场景等，并对数据文件同步和数据库日志解析同步进行了类似的分析。此外，还涉及了阿里数据仓库同步解决方案以及数据同步过程中面临的挑战与解决方案。

数据治理域——数据治理体系建设本文主要介绍了数据治理系统的建设。数据治理对企业至关重要，其动因包括应对数据爆炸增长、提升内部管理效率、支撑复杂业务需求、加强风险防控与合规管理以及实现数字化转型战略。其核心目的是提升数据质量、统一数据标准、优化数据资产管理、支撑业务发展和提升系统效率与稳定性。数据治理的终极目标是实现数据资产化、数据驱动决策、数据价值变现和形成企业级数据中台。一个完整的数据治理方案通常包含组织与职责建设、数据标准体系建设等关键组成部分。

‌CDGP|数据治理：探索企业数据有序与安全的解决之道在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业宝贵的资产之一。它不仅是企业决策的重要依据，更是推动业务创新、提升竞争力的关键力量。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何确保企业数据的使用既有序又安全，成为了摆在许多企业面前的一道难题。本文将深入探讨数据治理的重要性，并提出一系列解决方案，助力企业实现数据的高效管理和安全使用。

数据中台建设系列（五）：SQL2API驱动的数据共享与服务化实践目录一、从数据孤岛到统一服务：SQL2API的价值定位1.1 传统数据共享的痛点1.2 SQL2API的技术特性