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RSS订阅原创 数据资产价值的主要影响因素
技术水平高的企业,具备快速地采集不同格式 different formats的数据、存储海量数据、使用各类算法进行数据处理,使数据“提纯”,进行预测分析的能力。规模较大的企业,其业务范围广,涉及行业多,数据的产生量也越大,这意味着企业可以获取更丰富、全面的原始数据。可以说,企业规模越大,数据资产的使用广度和使用深度越高,为企业创造的价值也越大,从而数据资产的整体价值也越高。在金融行业可以用于信用评级。另一方面,如果法律加强了企业数据资产的知识产权保护,赋予其较高的使用支配权,也会提高企业数据资产的价值。
2024-04-04 21:07:20
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原创 7种生成式Gen AI主流模型
生成器网络和判别器网络之间存在着一种对抗关系，生成器的目标是生成逼真的数据样本，而判别器的目标是尽可能地区分真实数据和伪造数据。在训练过程中，模型会学习到数据中的联合分布，然后根据已观测到的数据生成新的数据样本。在训练过程中，我们需要平衡生成器网络和判别器网络之间的对抗关系，以确保生成器能够生成逼真的数据样本，并且判别器能够准确地区分真实数据和伪造数据。VAEs 由一个编码器网络和一个解码器网络组成，编码器网络将输入数据映射到潜在空间中的概率分布，而解码器网络则从潜在空间中的分布中采样并生成数据样本。
2024-04-04 21:05:35
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原创 AI入门必读两本书
以及更加专业的卷积神经网络，递归神经网络，自然语言处理的基础Transformer等内容，包括大家常在媒体或学术会议上，看到的AI大佬们，具体都有哪些贡献，在AI发展上处在什么位置。内容从逻辑斯蒂映射讨论混沌的起源，对遗传算法，元胞机，分形的介绍，以及最后对网络（小世界和无尺度网络）的讨论，基本上涵盖了整个复杂系统科学理论研究的主要热点，这本书的优点是能够把晦涩深奥的专业知识，用极为简单的语言表达出来。AI太过火热了，但实际上AI在逻辑推理，以及人类常识上，依旧很难突破，这是作者给AI浇凉水的原因。
2024-04-02 16:07:19
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原创 数据要素全流程解析
数据产品的核心在于构建数据思维，那么，它的价值在于挖掘问题的本质上的不确定性的问题定量化。数据资源管理的起点是数据资源，终点是数据资产。数据资源管理包括创建源端系统的数据目录等，而数据资源入湖后成为数据资产，对数据资产的处理处理则属于数据资产管理的全局。它构成了物理存在的数据，有图像多种存在形式，如文本数据、数据等在数据库中，原始数据是用户数据，而元数据是系统数据库中的数据，主要用于描述其他数据的特性并提供背景信息。数据资产管理的起点和终点都是数据资产本身，包括数据资产的加工、流通、评估及运营等内容。
2024-04-02 16:05:22
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原创 数据资产评估
对企业来说,如何进行数据的有效组织和利用,使其在业务中发挥作用,是实现数据资产价值的关键。相比传统的数据管理,数据资产运营更加强调以运营视角提升数据资产的效率、体验和参与度。通过构建数据资产运营体系,企业可以实现资产服务效率的提升、使用体验的优化、用户参与积极性的激发,从而促进数据资产价值的充分释放。为有效实施数据资产运营,释放数据价值,本文着重从数据资产运营的意义、运营方法、持续优化三个维度进行阐释。通过评价、监测、反馈、优化的闭环流程,不断提升数据资产自身价值,完善运营体系,实现数据资产的持续优化。
2024-04-02 11:48:32
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原创 机器学习导论
而如今的商业搜索引擎更多地采用基于机器学习的排名系统,通过挖掘超大规模的查询日志,构建涵盖上下文、语义、用户行为的特征工程,并使用 LambdaRank、RankNet等学习到排序模型,为用户提供更加智能和个性化的搜索结果排名。近年来,通过增加网络深度、设计新的网络结构和训练技巧(如Dropout),深度神经网络(DNN)展现出了极强的机器学习能力,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展,推动了人工智能的发展。如何规范人工智能的发展,平衡利弊,仍是一个严峻的课题。
2024-03-31 11:23:13
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原创 小米SU7全参数解读
小米SU7是小米汽车旗下的纯电动轿车，定位为"小米SU7自官宣造车以来，经历了多个重要时间节点，包括2021年9月小米汽车公司正式注册、2022年8月小米自动驾驶技术视频公布、以及2023年12月28日小米汽车召开技术发布会。最终，小米SU7在2024年3月28日的上市发布会上正式亮相，并于同年4月3日正式交付。小米SU7提供了多个版本，包括后驱标准长续航、后驱超长续航和四驱超长续航。这些版本在续航里程、电机配置等方面有所不同。
2024-03-31 10:32:54
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原创 现代数据采集解决方案指南
数据采集作为大数据生命周期中最为基础和关键的第一环节,其核心目标是从各种异构数据源高效、可靠地收集所需数据,为后续的数据处理和数据分析等环节提供优质的数据输入。在当前的数字化时代,随着信息技术的飞速发展和深入渗透应用,各行各业所产生的数据量正呈现出前所未有的爆炸式增长态势。与此同时,数据的种类和形式也变得越来越多样化和复杂,不仅包括传统的结构化数据(如关系型数据库中的表格数据)、半结构化数据(如XML、JSON等标记语言或非固定模式数据),更有大量的非结构化数据(如文本、图片、音频、视频、地理位置数据等多媒
2024-03-30 11:55:45
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原创 国外数据资产评估方法
对于竞争市场,将数据资产与相关的服务捆绑销售,服务内容可以是利用该数据资产提供的信息服务等。但是该方法也存在只考虑单一交易的局限性,未考虑数据资产的时效性,也未考虑不同买方的差异化偏好。这种方法利用机器学习算法收集和分析数据集的历史使用时间情况,根据不同时间段的使用情况差异来动态定价和计算数据资产的价格。然后根据预测结果,采用如成本加成定价的方法,计算出不同时段的数据资产价格。具体来说,可以通过问卷调查的方式获取样本用户对各项属性的重要性打分,然后利用算法综合所有用户的打分结果,计算出各要素的权重。
2024-03-30 11:38:10
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原创 10大AI工具，助你成为超级个体
尽管Runway的产品能力尚不足以撼动专业软件，但它在视频生成技术方面的应用，尤其是对年轻人而言，提供了新的视频创作和编辑方式。SORA 的推出将进一步推动AI视频技术的发展，为用户提供更高质量的视频创作体验，预示着未来AI技术将在影视制作领域发挥越来越重要的作用。在这个时代，个体不再局限于自身的能力和经验，而是可以通过与人工智能技术的结合，获得更强大的能力和创造力。未来，随着人工智能技术的不断进步，超级个体将会在个体创作、生产和生活的各个领域发挥越来越重要的作用，成为推动人类社会进步和发展的重要力量。
2024-03-30 11:36:57
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原创 银行数据资产盘点
但需要银行不断加大应用创新和数字化转型力度,并坚持数据合规、隐私保护的原则,切实释放数据资产潜能,推动业务创新和业务模式升级。这些业务数据是银行主要经营活动的基石,对业务开展、风险控制、营销决策等至关重要,是银行数据资产中最为宝贵的财富。这些外部数据能够有力补充内部数据资产的局限性,为银行营销、风控、创新等提供了更加丰富的数据支持。某银行优化了自身客户价值模型,精准识别高价值客户,制定差异化营销策略,营销转化率提高20%。某银行整合线上线下、交易行为等多维度数据,建立动态客户标签体系,做到场景化精准营销。
2024-03-30 11:27:54
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原创 数据资产买方市场解读
如今,无论是自建传感器的时序数据,还是外购的设备故障库和图像数据,都能够以最高效的方式集成到这一统一的数据资产体系中,为运维优化和智能制造提供数据基础。以医疗健康行业为例,通过采集和整合患者实际临床数据、行为数据和基因数据等,医疗机构能够挖掘病人健康的更多维度,从"症状治疗"向"精准健康服务"转型。企业需要重视数据平台和工具的建设,积累数据集成和治理的经验,从而确保内外部数据资产的可管理性和可用性。由于数据资产的异质性和无形性,传统的资产评估方法很难直接应用,需要专门的数据资产评估框架。
2024-03-30 11:23:22
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原创 数据科学才能释放数据资产价值
数据可视化和商业智能(BI)工具就是构建数据产品的重要手段,通过丰富多样的图表、报告、控制台等形式,将分析结果直观呈现,并赋予用户自助式分析和探索的能力,从而有效支撑基于数据的决策。总之,现代化的数据架构是数据资产高效流动和价值释放的重要保证。企业只有高度重视数据战略,从组织、文化、架构和人才等多方面着手,才能真正开启数据化转型之路,让数据科学的力量在企业的运营和发展中充分发挥。一方面,企业需要建立统一的数据治理和数据架构体系,将数据作为一种资产来集中管理,打造高质量、统一、完整和安全的数据资产池。
2024-03-30 11:20:50
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原创 数据治理流程
通过工作台,用户可以创建新的元数据对象、更新现有元数据、管理元数据版本控制,并查看元数据的历史记录和审计跟踪信息。我们将重点介绍元数据管理工具、数据质量工具以及综合的数据资产管理平台,揭示它们如何协同工作,为企业打造一个现代化、统一的数据资产管理解决方案。元数据治理工具(Metadata Governance Tools)可以执行数据资产策略,监控元数据的质量和完整性,控制对元数据的访问,并提供审计跟踪功能。元数据(Metadata)是描述数据的结构化信息,是理解和管理数据资产的关键。
2024-03-30 11:17:22
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原创 数据架构与模型管理
广义上来说,数据架构描述了数据的结构、关系、流转路径等,规范了如何捕获、存储、管理和传递数据。有效的数据架构不仅能确保数据的完整性、准确性和可靠性,更重要的是能最大化数据资产的价值,实现数据在整个企业范围内的共享和重用。数据架构师需要具备全局观、创新精神和技术创新力,才能应对日新月异的挑战,打造灵活、智能、统一的现代数据架构。数据湖旨在建立统一的数据平台,以高效便捷的方式存储任何形式的数据,为分析和数据科学应用提供支持。它不仅确保应用程序处理数据的正确性,更重要的是支持跨系统、跨部门的数据集成和共享。
2024-03-30 11:15:12
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原创 数据资产与数字资产的区别
随着数据资产和数字资产产业的飞速发展,相关的人才需求将快速扩张。在数据资产方面,更多细化、量化的数据资产规范和标准将出台,例如对数据资产的定义、分类、计量核算、权属界定、交易机制等环节进行更明确的规范,以保护数据资产合法权益,维护公平有序的市场环境。此外,掌握数据资产和数字资产双重技能融合的复合型人才,如数字资产数据治理师、数据资产代币化专家等,将具有广阔的发展前景。此外,元宇宙、Web3.0时代,大量虚拟数字资产将与线下实体资产相融合,让资产在物理世界和数字世界中自由穿梭,形成新的资产交易和增值模式。
2024-03-25 11:44:19
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原创 2024年数据库选型指南
本章将分别介绍关系型数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库、内存数据库和时序数据库等领域的主流数据库产品,并分析其适用场景、优缺点等。
2024-03-25 11:09:51
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原创 数据资产目录建设指南
为了确保元数据信息的完整性和准确性,需要建立元数据管理的工具与流程,包括自动采集元数据、人工标注元数据、元数据标准化等环节。其次,数据资产目录中的访问审计机制会记录所有对数据资产的访问和操作行为,因此可以依据审计记录对数据使用的合规性进行检查。总的来说,数据资产目录为数据资产的全生命周期管理提供了集中统一的支撑,有助于从策略、架构、运维等多个层面发挥数据资产的内在价值,是现代数据驱动型企业的基础设施。数据资产目录不仅是数据资产的集中呈现,更是数据资产全生命周期管理的纽带,能为企业带来多方面的价值。
2024-03-25 09:47:10
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原创 18种数据挖掘算法原理与应用场景
CART算法通过选择最佳的特征和划分点，使得划分后的子集更加纯净，达到分类或回归的目的。它通过递归地选择最佳的特征和划分点，使得划分后的子集的信息熵降低，达到分类的目的。KNN算法是一种基于实例的学习方法，通过计算新样本与训练集中的样本之间的距离，选择距离最近的k个样本的类别作为预测结果。PageRank算法是一种用于评估网页重要性的算法，通过考虑链接结构，将网页排名为每个页面的投票。在市场篮分析中，通过顾客购物的序列数据，发现商品购买的频繁模式，制定更有针对性的促销策略。
2024-03-25 09:05:53
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原创 2024年数据平台建设指南
本文将全面解析数据平台建设的方方面面,涵盖架构设计、技术选型、开发实施、运维管理、新兴实践与趋势等内容,并结合真实案例分享业内最佳实践,为您指引数据平台建设之路。主流的云供应商们如AWS、Azure和GCP都在加速推出面向云原生场景的全新数据产品集,涵盖数据采集、存储、处理、分析的方方面面,例如:AWS MSK(Kafka服务)、Athena(SQL查询)、Glue(ETL)、Lake Formation(数据湖)等。数据湖则可为分析数据提供廉价、高扩展的存储池;
2024-03-25 08:53:51
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原创 数据资产管理技术与工具
然而,要充分发挥数据的价值并非易事。元数据治理工具(Metadata Governance Tools)可以执行数据资产策略,监控元数据的质量和完整性,控制对元数据的访问,并提供审计跟踪功能。从自动元数据发现和分类,到智能数据质量分析和修复,再到基于AI的数据搜索和推荐,人工智能将大大提高数据资产管理的自动化水平和智能度。本文将深入探讨数据资产管理背后的关键技术和工具,重点介绍元数据管理工具、数据质量工具以及综合的数据资产管理平台,揭示它们如何协同工作,为企业打造一个现代化、统一的数据资产管理解决方案。
2024-03-24 21:17:48
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