数据治理

计算所陈老师

基于论文的大模型应用：基于SmartETL的arXiv论文数据接入与预处理（四）上一篇介绍了基于SmartETL框架实现arxiv采集处理的基本流程，通过少量的组件定制开发，配合yaml流程配置，实现了复杂的arxiv采集处理。

【AI面试准备】数据治理与GDPR脱敏机制构建介绍数据治理：构建符合GDPR的测试数据脱敏机制。如何快速掌握，以及在实际工作中如何运用。数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的系统性方法，而构建符合GDPR（《通用数据保护条例》）的测试数据脱敏机制是其中的关键环节。以下将从核心概念、技术实现、快速掌握方法以及实际应用四个方面展开详解。

附1：深度解读：《金融数据安全数据安全分级指南》——数据分类的艺术专栏系列相关专栏：数据分类的艺术《金融数据安全数据安全分级指南》由中国人民银行提出、全国金融标准化技术委员会归口的标准，对金融行业数据安全管理具有重要指导意义。

SQLMesh 模型选择指南：优化大型项目的模型更新在处理大型 SQLMesh 项目时，模型之间的依赖关系可能会变得非常复杂。为了更有效地管理这些项目，SQLMesh 提供了一种模型选择机制，允许用户有针对性地选择需要更新的模型。本文将详细介绍如何使用 SQLMesh 的模型选择功能来优化项目更新过程。

5.第五章：数据分类的方法论相关专栏：数据分类的艺术数据分类是数据治理中一个重要的模块，其目的是根据数据的内容、属性、应用场景等特征，将海量杂乱无章的原始数据划分到预先定义的若干个类别中，从而便于后续的数据管理、分析和应用。一个优秀的数据分类方法不仅能够提高数据管理的效率，还能发掘数据的内在联系和价值。本章将系统介绍数据分类的各种方法，从传统技术到前沿创新，力求为读者提供一个全面的视角。

智驱未来：AI大模型重构数据治理新范式在制造业巨头西门子的案例中，其全球200个工厂每天产生1.2PB工业数据，传统人工清洗需要300名工程师耗时72小时完成，错误率高达15%。数据孤岛问题导致供应链决策延迟平均达48小时。

数据治理全攻略：释放数据资产的巨大价值在当今数字化浪潮中，数据已成为企业的核心资产，它不仅能记录历史，更能预测未来。企业对数据治理的重视程度逐年上升，因为数据背后潜藏的巨大商业价值。本文将深入浅出地阐述数据治理的内涵、重要性，剖析企业在数据治理过程中面临的价值、问题与挑战。

亿信华辰软件

白酒制造主数据管理全链路解析：业务重塑与AI赋能作为中国消费领域的支柱产业之一，白酒行业在消费升级、渠道多元化的浪潮下，企业正面临库存积压、串货乱价、质量追溯难等核心痛点。如何通过主数据管理实现业务全链路的标准化与智能化，已成为行业数字化转型的关键命题。

如何构建类似云数据仓库 Snowflake 的本地数据仓库？目录一、Snowflake 架构的三大核心价值二、本地数据仓库要“像 Snowflake”，关键在数据服务化

全链路开源数据平台技术选型指南：六大实战工具链解析在数字化转型加速的背景下，开源技术正重塑数据平台的技术格局。本文深度解析数据平台的全链路架构，精选六款兼具创新性与实用性的开源工具，涵盖数据编排、治理、实时计算、联邦查询等核心场景，为企业构建云原生数据架构提供可落地的选型参考。

亿信华辰软件

制造企业数据治理体系搭建与业务赋能实践当下制造企业正面临着前所未有的机遇与挑战，从多环节业务协同的复杂性，到海量数据资源的沉睡与孤岛化；从个性化定制需求的爆发，到供应链效率优化的迫切性——如何通过数据治理将“数据包袱”转化为“数据资产”，已成为企业实现降本增效、构筑核心竞争力的关键命题。

涤生大数据

数据质量问题中，数据及时性怎么保证？如何有深度体系化回答！数据治理，数据质量这快是中大厂，高阶大数据开发面试必备技能，企业基于大数据底座去做数仓，那么首先需要保障的就是数据质量。

亿信华辰软件

大模型重构数据治理新范式：亿信华辰“AI+睿治“的六大智能化突破在人工智能技术取得突破性进展的今天，大模型正为数据治理领域带来颠覆性变革。亿信华辰创新推出行业首个"大模型+知识图谱"双引擎驱动的"AI+睿治"智能数据治理平台，通过自然语言处理（NLP）、特征识别、机器学习等技术的深度融合，为企业打造从数据标准管理到资产化的全流程智能治理解决方案，开启数据治理的"自动驾驶"时代。

计算所陈老师

基于论文的大模型应用：基于SmartETL的arXiv论文数据接入与预处理（一）arXiv简介（参考DeepSeek大模型生成内容）：由于arXiv的这些特点，对于做科技动态跟踪来说，arXiv就是一个重要的论文来源。通过对arXiv论文进行采集、处理和分析，可以帮助我们了解前沿热门技术、分析技术研究的演化脉络、构建学术合作网络、辅助开展科研等。

软信数据研究院

软信天成：从“等数据”到“用数据”，自助数据分析如何让企业快人一步？随着业务的拓展，企业捕获的数据量呈爆发式增长，与之相应，对数据的分析需求也愈发迫切。业务用户渴求快速分析数据，以预测和应对不断变化的市场趋势。然而，传统的数据分析模式却像一道枷锁，束缚了企业的前进步伐。

【Hudi-SQL DDL创建表语法】命令功能CREATE TABLE命令通过指定带有表属性的字段列表来创建Hudi Table。命令格式参数描述

亿信华辰软件

某金融租赁公司数据治理实践在数字经济浪潮席卷全球的当下，数据资产已成为金融租赁行业转型升级的核心引擎。某金融租赁公司（以下简称W公司）面对数字化转型的战略机遇期，开启了一场"以数据筑基、用治理破局"的革新实践。通过构建"四位一体"的治理框架，打通数据价值链的关键堵点，该公司不仅实现了从数据资源到数据资本的跨越式进化，更在风险防控、业务创新和客户服务领域构筑起差异化的数字竞争力。本案例将深度解码其如何以系统性思维破解治理困局，为金融租赁行业提供数字化转型的鲜活范本。

九、数据治理架构流程《数据治理架构流程图》（Data Governance Architecture Flowchart）

CDGA|企业数据治理实战：从疏通“信息河”到打造优质“数据湖”在当今的数字化时代，数据已成为企业的重要资产，其价值不言而喻。然而，面对海量的数据，如何进行有效的治理，将其转化为企业的竞争优势，成为了众多企业面临的难题。本文将深入探讨企业数据治理的实战策略，从疏通“信息河”到打造优质的“数据湖”，助力企业实现数据价值的最大化。

【ClickHouse 特性及应用场景】传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。