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RestCloud
11 天前
数据仓库
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让数据流动更智能：元数据如何重塑DataOps与ETL
近几年，随着企业数据资产规模的指数级增长，传统的ETL和数据集成方式已经难以应对多源、异构、实时和高频变化的数据场景。 Gartner 在其最新的《Data Integration Strategies》和《Market Guide to DataOps》报告中提出了一个重要趋势：“未来的数据管理将以元数据为中心，从静态记录走向主动驱动（Metadata Activation）。”
ApacheSeaTunnel
1 个月前
大数据
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数据仓库
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开源
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数据湖
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白鲸开源
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底层技术
新兴数据湖仓手册·从分层架构到数据湖仓架构(2025)：数据仓库分层的概念与设计
《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核心价值、常见分层类型，详解分层下的 ETL 架构及数据转换环节，介绍数据仓库分层对应的技术架构，并以贴源层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（DWS）为例，深入剖析数湖仓分层设计，最后探讨数据仓库技术趋势并进行小结。
数造科技
1 年前
人工智能
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科技
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大模型
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“DataOps+大模型”——数造科技在大模型时代的数据开发创新探索
写在前面自《“数据要素x”三年行动计划》印发以来，各界积极投身于探索数据开发的新技术、新应用场景和新模式，力求通过挖掘数据要素的价值来推动新型生产力的蓬勃发展。在这个过程中，以大模型为核心的人工智能技术为数据开发工作带来了全新的动力，促使各方开始尝试利用大模型协助数据开发人员，旨在提高数据开发效率并降低操作门槛。
海豚调度
1 年前
人工智能
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任务调度
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大数据调度
AI 大模型时代呼唤新一代基础设施，DataOps 2.0和调度编排愈发重要
另一方面，在 AI 时代，调度编排技术正变得愈发重要，成为高效资源管理和任务自动化的核心。通过智能算法和机器学习，调度编排能够实时分析系统负载、优化资源分配，并根据需求动态调整任务执行顺序。这不仅提高了系统的运行效率，还降低了人力干预的需求，提升了响应速度和灵活性。
我是有底线的