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企业数据资产管理核心框架:L1-L5分层架构解析

背景 分层结构的背景主要源于数据仓库和大型信息系统建模的实践,特别是受到以下方法论的影响: 维度建模:由 Ralph Kimball 提出,强调从业务过程(对应主题域)出发,构建事实表和维度表(对应逻辑实体)。 范式建模:由 Bill Inmon 提出,强调集成的、面向主题的、非易失的数据集合,其EDW(企业数据仓库)的构建需要自上而下的分层设计。 企业架构框架:如TOGAF,其数据架构部分强调业务驱动,需要建立从业务到数据的映射关系。 为了应对大型企业在数据管理中的挑战——数据孤岛、口径不一、难以理解、复用性差等难题,需要一个既能被业务人员理解,又能指导技术人员实施的统一框架。资产L1~L5五层目录结构应运而生,它充当了“业务语言”与“技术语言”之间的翻译官。 资产目录L1~L5分层概念详解 业务域 -> 主题域 -> 业务对象 -> 逻辑实体 -> 属性的分层结构是非常经典和核心的数据分层建模方法。这个架构的核心目的是将复杂的业务数据有条理、有标准地组织起来,形成一套统一的数据语言,确保数据在整个企业内被一致地理解、定义和使用,从而支撑高效的数据分析和应用。...

NumPy 2.4.0 发布

NumPy 2.4.0 现已发布,该版本继续推进对自由线程 Python 支持、用户自定义数据类型实现及注释功能的改进工作。同时包含大量已过期的弃用项及错误修复。此版本支持 Python 3.11-3.14 版本。 Highlights 除了注解和same_value关键字参数之外,2.4 版本的亮点主要面向下游开发者,这些功能将有助于实现新的用户数据类型。 多项注解改进,特别是运行时签名自省。 新增castingkwarg'same_value'for casting by value。 新增PyUFunc_AddLoopsFromSpecfunction,可用于通过ArrayMethodAPI 添加用户排序循环。。 新__numpy_dtype__协议。 更多详情可查看:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v2.4.0

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