AI芯天下丨热点丨数据要素全国统一大市场初见雏形
前言： 进入数字经济时代，核心是数据，数据加快了物流、人流、资金流、信息流、技术流等流动速度和知识扩散。 我国数据要素市场处于高速发展阶段，根据国家工业信息安全发展研究中心数据，预计2025年市场规模将达到1749亿元，2021-2025年CAGR达25.6%。 作者|方文三 图片来源|网络 数据要素市场化配置的深层次需求 数据作为经济活动中的重要生产要素，是诸如人工智能、大数据、
数据
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Ai芯天下
2023.07.25
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51CTO
2021.12.08增加测试数据供应压力的五个趋势
【51CTO快译】随着对丰富且合规的数据的需求不断增加,测试数据供应的压力必须变得更加自动化、自给自足,并对变化作出反应。如今,任何测试数据解决方案都必须能够以前所未有的速度满足更大容量、更多种类和更复杂的数据需求。通常这种紧迫的需求并不总是得到企业的充分理解,可能会产生负面后果,其中包括:(1)不断增长的测试瓶颈。(2)测试失败的增加。(3)整体软件开发生命周期 (SDLC)的生产力损失。(4)
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浙江大数据产业联盟
2019.01.072019，大数据产业还有哪些机会？
2019年开始，从大趋势来看，大数据的风口已过，人工智能、区块链、5G、量子计算等新技术不断涌现，但是从小趋势来看，在大数据已经成为基础设施的当下，已经到了产业不断完善的阶段。那么2019年大数据行业还有哪些小趋势值得我们关注呢？ 01 5G商用将加速数据产生2019年将成为5G商用元年，运营商将大规模开展网络建设，5G牌照发放和商用时间表将会出炉。5G的高速、低耗、低时延、连
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千家网
2022.06.23数据科学家面临的7大挑战及解决方法
数据科学已经彻底改变了企业AI，如果提供有价值的见解，以做出数据驱动的决策，那么数据科学有很大的升级潜力。数据科学家面临的7大挑战及解决之法数据科学已经彻底改变了企业AI，如果提供有价值的见解，以做出数据驱动的决策，那么数据科学有很大的升级潜力。每天，全球各地的组织都在寻找2．5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的
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BI研究院
2021.04.02大数据技术完美地解决了海量数据问题，可为何还要搭建数据平台？
大数据时代的出现，简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。业务跑的好好的，各系统稳定运行，为什么还要搭建企业的数据平台？这样的问题，心里想想就可以了，不要大声问出来。我来直接回答一下，公司一般在什么情况下需要搭建数据平台，对各种数据进行重新架构。为何搭建数据平台从业务上的视角来看：业
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算力智库
2022.01.18划重点！我国数据要素市场化及流通规则迎来官方时间表，如何加速交易流通？
国务院办公厅近日印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，明确到2023年数据要素市场化配置基础制度建设探索取得积极进展。到2025年基本完成试点任务，要素市场化配置改革取得标志性成果。此次方案为我国数据要素市场的建立提供了清晰的目标和路径。在探索建立数据要素流通规则方面，方案直接采纳了业界普遍认同的数据交易和使用原则，包括数据交易的“原始数据不出域、数据可用不可见”，数据使用的“可控可计量”等
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中琛源
2021.03.09大数据有哪些基本特征
大数据是什么？大数据通俗化的讲便是大量的数据及数据材料，大数据把真实的世界变成了虚幻世界，让虚幻世界的数据反作用力与真实的世界，让真实的世界发展趋势的更强，还可以说大数据是人工智能技术的基本，我们要做的便是，让数据造成使用价值。 那么大数据的特点有哪些？ 1．数据量大 2．规定快速响应，销售市场变化快，规定能立即迅速的回应转变，因此对数据的分析还要迅速，在特性上面有更伟岸规定。 3．数
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中琛源
2021.03.02大数据分析有哪些核心技术
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。那么，大数据的关键技术有哪些呢？今天就来了解下吧！ 1、数据收集 大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统或数据中间件系统进行后续
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Smartbi大数据
2021.04.22数据清洗的主要类型及步骤
一、数据清洗的定义数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。二、数据清洗的主要类型1、残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明
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BI研究院
2021.04.12思迈特软件Smartbi数据采集应用场景
在这个全球信息化的时代，拥有一款大数据需求分析软件已经成为我们必备的法宝！那么，对于大数据分析软件的起点，你知道吗？不知道没关系，跟着思迈特软件Smartbi来看看，我们可以把大数据归纳为四个字“采存析用”。其中数据采集是指当数据不完备时，需要人工填报、导入；作为大数据分析软件的起点，它也是企业非常重要的数据需求之一。数据采集通常用于以下场景：1．集团公司需要分子公司上报数据，由于系统异构无法直连
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EAWorld
2020.08.14数据治理之数据脱敏技术研究
转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。前言：在数据经济时代数据要素已经成为了企业重要资产，对于企业不同的业务部门来说，每时每刻不在通过共享数据方式进行业务协作。一些企业会将大量的敏感客户数据、订单数据拷贝到开发、测试、数据分析环境，但并没有采取任何对数据脱敏的措施。这将面临重大的监管及数据泄露风险。为了保证数据在企业内外部依法依规使用，需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护
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大数据在线袁绍龙
2023.09.04推进数据要素化，数据云为何是“加速器”？
数据要素化，一个世界性难题。 相比于传统生产要素，数据要素具有获得非竞争性、使用非排他性等独有特征，在流通、产权、安全和使用等方面需要法规制度与基础设施的双重保障。 我国无疑是最早探索数据要素化的国家之一。从早期成立的各种大数据交易所、地方数据局，到2020年将“数据要素”写入政策文件，再到“数据二十条”颁布、《数字中国建设整体布局规划》出台以及
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中琛源
2021.03.01大数据分析平台有哪些业务分析思路
现如今，数据的重要性日益凸显。在运用数据的一起，数据的运用和挖掘也决定着企业的竞赛价值。数据从开始的原始状况经过数据分析技术的整合，变成关于企业有利的数据源。那么，业务数据分析的思路有哪些呢？ 1、简单趋势 经过实时拜访趋势了解供货商及时交货状况。如产品类型，供货商区域（交通因子），收购额，收购额对供货商占比。 2、多维分化 依据分析需要，从多维度对目标进行分化。例如产品收购金额、供货
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环音仪说数据
2022.04.29数据采集为什么那么重要？其4大基本特征是什么？
今日主题——数据采集，数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建模算法，没有高质量的数据都是没有用的。以下小编将介绍数据采集的概念、基本特征和企业在数据采集过程中面临的主要问题这几个方面，来为大家介绍数据采集。一、数据采集的概念数据采集是将数据从数据源采集到可以支持大数据架构环境，从而实现对采集到的数据建立数据仓库进行二次处理。二、数
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Smartbi大数据
2021.06.22不懂什么是数据建模？Smartbi告诉你
一、数据建模的定义数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。二、数据建模的基本流程1、确定数据及其相关过程，如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单。2、定义数据，如数据类型、大小和默
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