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一文读懂如何通过指标理解数据驱动
数据可以帮助企业做出更好的决策。不幸的是，大多数公司更擅长收集数据，而不是解读数据。他们声称拥有数据驱动的文化，但实际上他们严重依赖经验来做出判断。
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ETL数据集成丨使用ETLCloud实现MySQL与Greenplum数据同步
通过ETLCloud，可以快速实现MySQL与Greenplum的数据同步。MySQL适合OLTP，Greenplum适合大数据分析。ETLCloud提供高效的数据同步策略，满足企业数据迁移需求。
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第四届数字安全大会：AI时代数据安全策略与天空卫士创新实践
2024年6月22日，以 “新质•真能力”为主题的第四届数字安全大会在北京隆重召开。这场由数世咨询和CIO时代联合主办的行业盛会，集中探讨了大模型、数据治理与流通、以及安全运营等当前最前沿的议题。大会吸引了来自不同行业的首席信息官（CIO）和首席安全官（CSO），以及众多数字安全领域的领军企业，共有300多位专业人士亲临现场，而线上直播更是吸引了近万名观众，共同见证了这场数字安全领域的盛会。
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世界智能产业博览会开幕 - 天空卫士汽车行业方案入选优秀案例
6月20日，以“智行天下、能动未来”为主题的2024世界智能产业博览会在国家会展中心（天津）开幕。领导向博览会致贺信并指出：中国高度重视人工智能发展，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。
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数据分类分级——医疗数据安全治理的基石
在数字化时代，医疗行业的数据安全已成为不可忽视的议题，尤其是在保护患者隐私和确保医疗信息准确性的背景下。随着电子病历、远程医疗、基因组学等领域的快速发展，海量的医疗数据不断生成，如何有效地管理和保护这些数据成为了一项重大挑战。医疗行业数据安全分类分级策略正是应对这一挑战的关键，它不仅为数据提供了多层次的保护伞，还促进了数据的合理利用，为精细化管理奠定了坚实的基础。数据分类分级，简而言之，就是根据数
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证券行业数据分类分级服务思考与实践
证券行业作为典型的数据规模巨大、数据价值高、数据应用场景复杂的行业，面向个人投资者提供着众多金融产品和服务，对数据安全治理有着天然的诉求。然而，在开展数据安全保护过程中往往会面临一系列问题和挑战。 2022年底，证监会发布《证券期货业数据安全管理与保护指引》，从数据安全管理基本原则、组织架构、制度、技术等方面提供指引，规范行业机构开展数据安全管理和保护工作，提升行业数据安全管理水平。&n
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谈谈数据目录工具选择 POC 的 10 个技巧
当前，很多公司正在利用数据目录来更好地组织和管理其数据资产，从而提高效率并增强竞争优势。 然而，在公司能够利用数据目录的优势之前，他们必须首先经历一个概念验证 (POC) 过程。数据目录 POC 可以帮助组织了解数据目录可以提供的价值，并引导他们走上成功之路。
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【iPaaS &ESB】论企业在数据集成的抉择
随着企业数据集成需求增加，iPaaS和ESB成为主流工具。iPaaS提供一站式集成平台，ESB实现系统间解耦合。选择需考虑业务战略、技术架构、运维成本及未来规划。谷云科技RestCloud iPaaS助企业解决集成管理挑战。
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昂楷科技成为国际数据港产业联盟会员单位
近日，深圳昂楷科技有限公司（以下简称“昂楷科技”）凭借其在数据安全领域的深厚技术积累与丰富实践经验，正式成为临港新片区国际数据港产业联盟会员单位。临港新片区作为中国（上海）自由贸易试验区的前沿阵地，正全力推进国际数据港的建设，旨在构建一个开放、合作、安全的数据经济生态圈。国际数据港产业联盟作为这一战略的核心推手，汇聚了领先的科技创新企业与机构，共同探索数据经济的新模式与新机遇。昂楷科技成为联盟会员
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关键数据安全如何防护？看昂楷负面清单的管理系统
负面清单制度想必大家都有所耳闻，那数据安全管理方面的负面清单制度您可否了解呢？国家网信办2024年3月22日公布的《促进和规范数据跨境流动规定》第六条规定，自由贸易试验区可自行制定需要纳入数据出境安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证管理范围的数据清单（简称“负面清单”）。天津制定的《中国（天津）自由贸易试验区数据出境管理清单（负面清单）（2024年版）》，于2024年5月9日公布。这是
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一键智能分类分级，赋能数据流动创造更大价值
国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》（以下简称“国标”）已正式发布，为数据分类分级提供了一套权威的“参考答案”。该国标明确了数据分类分级的通用规则，并将于2024年10月1日起正式实施，为数据分类分级管理工作提供了重要的指导。企业和组织机构应依据国家数据分类分级保护要求，结合数据所属的行业领域，进行科学、实用的分类分级管理。在执行过程中，应遵循以下原则：●&nb
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如何建立现代元数据平台
元数据管理并不是一个新问题，但自从引入现代数据堆栈以来，它已经呈现出一个全新的维度。过去只是一个只有核心数据团队关注的小而深奥的问题，现在已经发展成为困扰大大小小的公司的复杂组织挑战。换句话说，如果已经采用现代数据堆栈来使数据的创建、处理和分析自助化，那么就需要一个配套工具来防止数据生态系统因分散和不断增长而变成一个难以驾驭的野兽。这就需要一个现代元数据平台 (MMP) 。
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全面了解什么是数据管理
数据管理是收集、组织、保护和存储组织数据的实践，以便对其进行分析并做出业务决策。
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MQTTX 1.10.0 发布：CLI 文件管理与配置
在本次更新中，CLI 版本在文件管理和配置功能方面进行了显著增强。主要更新包括：支持从文件中读取和写入消息、配置选项、文本输出模式、以及改进的日志记录。
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谈谈如何成功实施数据治理
根据 Gartner 的数据，到 2025 年，80% 寻求扩展数字业务的组织将会失败，因为他们没有采用现代数据和分析治理方法。
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确保企业数据质量的 11 个基本步骤
掌控数据并非易事。数据瞬息万变，受业务和 IT 流程的转变、市场波动和企业所采用的战略影响。
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数据治理成功四要素
数据治理要素是确保数据在组织中得到有效管理和利用的关键。这些要素共同构成了一个完整的数据治理框架，帮助企业实现数据的质量、安全、合规性和可用性。
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通过ETLCloud实现SQL Server数据同步至Oracle
SQLServer与Oracle作为主流RDBMS，支持企业复杂业务需求。SQLServer以易用性和与WindowsServer集成著称，Oracle则凭借高性能和可扩展性闻名。ETLCloud平台实现SQLServer到Oracle的高效安全同步，助力企业数据集成。
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高校异构数据集成方案设计
数据适配中间件配置工具组件启动后通过添加或修改数据格式，输入相应格式数据的属性参数，系统输出对应XML格式的配置文件。
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数据治理所需的数据产品能力
数字化转型仍然是很多传统企业的重点需求，在基于数字化的蓝图构建的一些数据赋能的user case之后，就需要解决数据资产的问题，包括数据的可得性，数据的质量，数据复用性等。所以，出现了一些数据治理与数据要素管理相关的数据产品岗位。
