数据建模包括规范化、抽象化，规划成果，建立模型（含正向、逆向工程），涉及范式层次、抽象方法、图表定义、血缘追踪、持续改进及逻辑物理建模等。 ...

1. 域 1.1. 在数据建模中，域(Domain)代表某一属性可被赋予的全部可能取值 1.2. 域可以用不同的方式来表达 1.3. 域提供了一种将属性特征标准化的方法 1.4. 域中所有的值都为有效的值 1.4.1. 不在域中的值被称为无效的值 1.4.2. 属性中不应当含有其指定的域以外的值 1 ...

在数字化时代，数据如同流淌在企业血管中的血液，源源不断地为业务决策输送养分。而大数据工作流调度系统，就像是一位精准的指挥家，协调着数据处理流程中的各个环节，确保数据的高效流动与价值释放。那么，究竟什么是大数据工作流调度系统？它在当前的技术版图中处于何种地位？又将朝着怎样的未来趋势演进？让我们一探究竟 ...

在数字化快速发展的当下，人工智能与数据技术不断迭代。近期，DeepSeek 凭借自身技术实力在市场中迅速崛起，为剖析数据开发应用市场提供了视角。 DeepSeek 爆发：技术与市场的双重驱动 1.1 技术实力奠定根基 DeepSeek 崛起的关键在于技术实力。它基于 Transformer 架构打造 ...

不久前，埃隆·马斯克在推动美国政府效率部改革期间，对社保系统进行审查时揭露了重大异常，发现社保记录中存在年龄高达360岁的受益人，而且社保领取人数达3.98亿，远超美国实际人口（约3.3亿）。这一“乌龙”引发公众对社保资金滥用及政府监管失效的质疑。然而，美国社会保障局（SSA）对马斯克披露的异常数据 ...

1. 数据建模 1.1. 数据建模是发现、分析和确定数据需求的过程，用一种称为数据模型的精确形式表示和传递这些数据需求 1.2. 数据建模是数据管理的一个重要组成部分 1.3. 建模过程中要求组织发现并记录数据组合的方式 1.4. 数据模型有助于组织能够理解其数据资产 1.5. 最为常见的6种模式 ...

Apache DolphinScheduler的Worker模块是其分布式调度系统的核心组件之一，负责任务执行、资源管理及集群动态调度。本文将通过源码剖析，揭示其设计思想与实现细节. 1、Worker接收Master RPC请求架构图 Worker服务的Netty提供和Master JDK动态代理接 ...

1. 活动 1.1. 面向质量 1.1.1. 专注于业务和IT开发周期内对数据架构进行不断改进 1.1.2. 如果架构没有得到妥善管理，也会慢慢遭到破坏，系统逐渐变得越来越复杂和缺乏扩展性，因而给组织带来风险 1.1.3. 面向质量的方法与传统的数据架构工作保持一致，其中架构质量改进是逐步完成的 1 ...

先上传JD招聘岗位描述上传候选人简历与工作经历另一个思路是直接询问 某个岗位行业技能要求上传候选人简历 生成面试问题候选人简历匹配度评分总结一、提升招聘效率与质量精准匹配：DeepSeek能够基于岗位描述，对候选人的简历进行深度解析，准确理解其教育背景、工作经验、技能特长等信息，并据此生成与岗位高度 ...

数字化转型推动各行业变革，数据架构成为关键，包括业务、应用、技术架构等，旨在优化系统功能和用户体验，数据架构师需确保数据与企业战略一致，设计满足长期需求的数据结构和规划。 ...

数据治理需规划，含复杂性协调，需定义流程、术语表，协调架构师，分配数据财务价值。实施包括发起标准、规程，制定术语表，协调团队，估值数据资产。需嵌入流程，利用工具方法，实施指南，注重组织文化和变革管理，灵活调整沟通策略。度量指标关注价值、有效性、可持续性。 ...

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为企业的核心资产，宛如血液一般流淌于企业运营的每一个脉络之中。从市场趋势的精准洞察，到产品研发的创新方向把控；从营销策略的制定与优化，再到客户关系的精细化管理，企业的每一项关键决策都深深依赖数据的支撑。而数据质量，作为这一系列决策的基石，其重要性不言而喻。 数据 ...

数据治理需支持业务战略，明确治理责任，评估能力，制定战略框架，参与变革与问题管理，确保法规遵从，通过监控和评估提升数据质量和治理效果。 ...

Apache DolphinScheduler自2.0.1版本后增加了版本自动升级功能，官方文档提供了一键升级脚本： sh ./script/create-dolphinscheduler.sh 如果只是跨小版本的更新，那么只用执行脚本就好了，但跨多个大版本升级时依然容易出现一些问题，特此总结。 （ ...

以下为本次分享的回顾： 在大数据时代，企业数字化转型的核心目标在于让数据发挥真正的价值。从数据报表到分析平台，再到日常取数，企业所依赖的不仅仅是数据本身，而是通过数据所呈现出对业务的分析、业务的查看以及业务未来趋势的洞察。再多数据只有同业务相结合转化为信息，经过处理呈现才能真正体现他们的价值，而这一 ...

1. 数据治理 1.1. Data Governance, DG 1.1.1. 定义是在管理数据资产过程中行使权力和管控，包括计划、监控和实施 1.1.2. 数据治理职能是指导所有其他数据管理领域的活 1.1.3. 目的是确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据 1.1.4. 数据管理的整体驱动 ...

伦理准则涵盖公平、尊重等，数据处理需遵循伦理，保护数据质量，防止滥用，业务需合伦理以提升可信度，数据隐私法保障个人权利，建立数据伦理文化，数据治理确保合规。 ...

数据管理涵盖数据优化、元数据管理、多角度思考、生命周期管理、风险管理、领导力及战略制定，需确保数据质量、安全并降低风险，利用DAMA框架等指导数据管理实践。 ...

数据管理对企业至关重要，需规划、协作和领导力，确保数据质量和隐私，支撑企业决策和运营，数据是组织资产，需全生命周期管理，高质量数据带来竞争优势。 ...

一、补数机制的定义与挑战 补数（Backfill） 指在数据管道因系统故障、数据延迟或逻辑错误导致历史任务缺失时，重新调度并执行指定时间范围内的工作流以修复数据缺口。在大数据场景中，补数机制需解决三大核心挑战： 复杂依赖链重建：需精准识别历史时间段内任务上下游关系，避免因时间窗口错位导致数据逻辑混乱 ...