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如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?
4月11日(上周四),IBM软件集团召开了一年一度的策略发布会,本次主题为软实力、新智慧、新格局。在会上,IBM大中华区副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠解读了IBM软件集团在五大创新领域和四大联盟的全新战略,IBM全球副总裁兼IBM中国开发中心总经理王阳博士则重点阐释了IBM软件集团的众多创新技术,此外,IBM软件集团高管团队还针对大数据和分析、移动计算、云计算、社交商务和智慧城市等行业热点进行了阐述。
在当前数据驱动的商业环境中,企业面临着如何优化查询速度、管理海量数据和确保数据的一致性等挑战。数据库策略的有效实施直接影响企业的运营效率和决策质量。YashanDB作为一种提供高性能和高可用性的数据库解决方案,具备出色的功能与灵活的架构,为企业提供
本文将要介绍Mongo的写入策略,在介绍写入策略前,先简单说明MongoDB的Journaling特性。NineData 即将会支持MongoDB、Redis等NoSQL数据库。
一文读懂数据仓库、数据湖、湖仓一体的区别,找准更适合的数据策略。结合大型视频流平台、电商、医疗等行业场景深入剖析.
检索增强生成(RAG)有助于减少大语言模型的幻觉。通过应用高质量的元数据,并将文档和提示词的所有权分配给领域专家,RAG应用的准确性可以得到进一步提升。额外增加的智能层可以利用元数据将RAG搜索聚焦于特定领域,从而获得更好的结果。
本文接下来将带你全面了解我们的愿景、内在挑战以及在Intuit构建更好的数据驱动系统的策略。你可以将其视为通过Intuit视角形成的数据网格。
作业帮构建了高效、稳定的云原生监控体系,支持多云多地域部署,降低成本,提升运维效率。
本文提出一种分层的数据放置策略DPRD。DPRD主要应用于分布式存储系统中,目前DPRD应用于Zeppelin中。
房产领域天然融合了,房、客、经纪人三方的数据,其相互之间的匹配关系与资源调度也都需要策略进行调优,我们期望通过科学的数据处理与分析,以及合理的实验论证,不断提高线上与线下的策略效果,也给用户带来更好的产品体验。
“Agentic AI 本质上是数字形态的机器人”
如何处理大数据和真正的大数据?
在大语言模型时代,如何更好地利用 CPU 资源,提高模型推理速度,以更快速高效的实现生成式模型部署落地?
数据预备是数据处理和数据分析的一个重要组成部分。业务分析师和数据科学家把80%的时间花在收集数据和准备数据上,而不是用于分析数据或开发机器学习模型。Kelly Stirman在上周举行的2017企业数据世界大会上分享了有关数据预备的最佳实践。
在现代数据库技术发展过程中,数据安全依然是一个备受关注的关键问题。随着信息技术的不断进步,以及数据泄露事件频频发生,数据库的安全性成为了企业保护信息资产的重要组成部分。YashanDB作为一款高性能的分布式数据库,其数据安全策略则集中体现了对数据保
用 3 年左右时间,扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动。重点围绕大数据、人工智能、智能制造、集成电路、数据安全等数字领域新职业,以技术创新为核心,以数据赋能为关键,制定颁布国家职业标准。
数据治理的事前预防、事中控制和事后补救!
在现代数据库技术中,确保数据的时效性和一致性是开发人员和数据库管理员面临的主要挑战之一。在数据量急剧增长的背景下,传统的更新策略常因性能瓶颈而无法满足用户日益增长的需求。YashanDB作为一款高性能的数据库系统,致力于提供灵活和高效的数据更新策略
Redis作为一种高性能的内存数据库,广泛应用于各种场景中,包括缓存、消息队列、会话管理等。在分布式环境下,数据的同步和一致性是关键问题。本文将深入探讨Redis的数据同步策略及其在数据一致性上的保障措施。