11 2018 档案
摘要:背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行 数据治理/元数据管理 方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获。 元数据管理系列文章: "0] [使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介" "1] [使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语)" "2]
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摘要:背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行 数据治理/元数据管理 方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获。 元数据管理系列文章: "0] [使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介" "1] [使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语)" "2]
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摘要:数据的真正价值在于数据驱动决策,通过数据指导运营。通过数据驱动的方法判断趋势,帮住我们发现问题,继而推动创新或产生新的解决方案。随着企业数据爆发式增长,数据体量越来越难以估量,我们很难说清楚我们到底拥有哪些数据,这些数据从哪里来,到哪里去,发生了什么变化,应该如何使用它们。因此元数据管理(数据治理)成为企业级数据湖不可或缺的重要组成部分。
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摘要:1.背景 互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题,不幸的是,防火墙是假设“坏人”是来自外部的,而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。 近几年,在thehackernews等网站上总会时不时看到可以看到一些因为数据安全问题被大面积攻击、勒索的事件。在H
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