数据管理

今天就再来深入的谈一谈数据中台的本质。

8月5日消息，Hewlett Packard Enterprises收购了MapR Technologies，这是一家在过去几个月里一直在寻找买家的基于Hadoop平台的苦苦挣扎的分销商。该交易的条款没有披露。 HPE表示，该交易包括MapR的技术，知识产权以及人工智能领域的专业知识，机器学习和分析数据管理。 HPE总裁兼首席执行官Antonio Neri在…

业界有很多的解决方案，很多元数据管理工具中的影响分析和溯源分析也是奔着这个去的，其可以通过图形化的方式清晰的展现数据的处理过程

在6月4日下午的大会上，《数据资产管理实践白皮书（4.0 版）》发布。

如果你从一名数据工程师被提拔为团队的Leader，即从一个码农变成了一个管理者，你觉得自己需要做出什么改变？你需要什么样的自我修养？

Facebook数据泄露事件一度成为互联网行业的焦点，几百亿美元市值瞬间蒸发，这个代价足以在地球上养活一支绝对庞大的安全团队，甚至可以直接收购几家规模比较大的安全公司了。

如果你做过BI或大数据，一定会接触数据资产管理的一些概念，比如元数据，数据字典，血统分析等等，但你会发现，要做好大数据平台的数据资产管理并不容易，比如数据字典的维护，为什么？

数据挖掘是是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程，这个发现的模式就是我们一般意义上的数据模型。

在当今的大数据时代，如何利用好海量的大数据来为理财服务，是财富管理机构共同思考的问题。

这半年，采集、建模、运维、运营、培训、新员工、实习生各类事情交杂在一起，每项工作其实都可以做得更好，但都落下了很多遗憾，现在做个简要总结，特分享于你。

数据统一可以说是数据分析领域的一个长期挑战。虽然联合式的方法获得了一些青睐，但绝大部分的数据分析从业者希望在分析之前，所有数据都能在同一个地方呈现出来。这意味着，来自不同实体的数据必须统一起来，而问题就出在这个地方。

DT时代，企业大数据团队能否基于大数据平台给予企业的营销赋能，成为驱动企业转型的关键所在。

大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……

每个有效的数据库都需要精心设计的模式（Schema），以保持数据干净，避免冲突，满足用户的各种需求，适应未来的扩展。

大数据一直是大家谈论的热点，但是对其中的一些基本概念，例如：数据源、数据元、元数据等等，大家是否觉得容易混淆、不易区分清楚呢？