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用数字化数据战略取代数据“收集和管理”

随着数据量的剧增,以及业务使用数据的增加,传统的“数据优先”战略不再适用。CIO们必须制定数字化数据战略。 全球各地的企业正在使用更多的数据用于更多的用途。如今,公司不仅使用数据来提高运营效率,而且以新的方式为客户服务、创造新的收入来源。这些机会利用了新的数据来源,例如社交媒体和物联网,同时,还有很多业务方面出现的数据技能和分析。 此外,许多CIO正在改变IT的运营模式,以更好地支持其公司的数字化目标。鉴于数据对这些目标的重要性,只有改变IT支持数据和分析的方式,才能改变运营模式。 为什么需要数字化数据战略? 大多数企业处理数据的方式,在过去20年都没有太大变化。公司通常的战略是数据优先,即收集整个企业的数据,并能够访问它们。这就是“收集和管理”模式,明确数据的所有权,并制定访问它们的规则。 但在数字化时代,这个模式让公司面对几大问题。 首先,尽管企业的数据计划是全面的,但是,随着数据量的剧增,效率越低。需要多年才能完成或直接失败。第二,一些公司限制对于那些有价值但是原始的数据的访问。这阻碍了测试和学习实验,这通常是发现数据新用途的最佳方法。最后,数据的价值更多的来自于整合 –无论是公...

计算和数据,注定近在一起

智能、互联设备,数字服务,和云应用的快速增长正在推动着数据的爆发式增长。数据量的增长和技术的创新正为智慧城市、无人驾驶、精准医疗、沉浸式游戏等各个方面带来全新的体验,改变着我们的生活。 与此同时,摩尔定律正推动着计算力的创新与提升。更强大的计算力能够让我们在云和设备中更好地利用这些数据。而借助数据分析,我们能够更为及时地获取有价值的洞察,进而获得新的发现以改进基因测序、预测性工厂维护和零售欺诈检测等各个领域的服务。 数据量的爆发式增长与计算性能的提升为设备端和云计算的转型带来了绝佳的机会,反过来又可创造良性增长循环。然而,在推动这个循环运转的过程中,如何让数据尽可能靠近处理器成为技术上的一个关键挑战。 历史上,内存性能增长的速度要比处理器性能增长的速度慢很多,这导致处理器在接收来自存储设备的数据时要经历一段时间的等待。此外,内存容量及其与处理器之间距离的限制也是造成数据瓶颈的一个重要因素。以上原因最终导致DRAM与硬盘之间的技术空白。然而,随着技术的创新,这一情况开始出现变化,新技术开始满足内存和存储层次结构的需求。 作为计算创新的引领者,英特尔凭借对材料科学以及计算架构的深入了解,正...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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