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佣金数据仓库规范 - ...
1 简介 2004 年，Comcare 接受了外部审查的建议，建立了一个数据仓库，其主要目的是为了满足澳大利亚政府管辖范围内基于薪酬统计的国家数据集 (NDS) 报告要求以及安全、康复和赔偿委员会 (委员会) 的绩效指标报告。鉴于此，数据仓库的范围包含管辖范围内的保费支付机构以及 1988 年《安全、康复和赔偿法案》(SRC 法案) 下的许可证持有人的数据。本文档介绍了许可证持有人向数据仓库提交数据的要求。为了编制许可证持有人关键绩效指标 (LKPI) 和 NDS 报告，许可证持有人将需要提供数据仓库之外的一些额外数据，例如全职等效员工 (FTE) 人数，这些数据将根据需要通过其他方式收集。
资产管理数据仓库数据建模
4.1 相关文献 ........................................................................................................................... 82 4.1.1 标准 ................................................................................................................................ 82
西弗吉尼亚州 wvOASIS - 数据仓库 SWAM ...
报告描述 此报告列出了系统中状态为“活跃”且认证结束日期小于或大于用户输入的小型企业、女性企业或少数族裔企业类型的不同供应商。在报告的 EXCEL 部分，行按认证开始日期按时间顺序排序。提供的地址是订购地址。报告对认证结束日期有必填提示。
通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
Alinta Energy 凭借基于云的数据仓库和人工智能注入分析技术不断前进
我们从根本上看到了以下能力：第一，捕获大量历史数据，并将其用于机器学习和 AI。第二，拥有一个基于云的平台，可以获取内部和外部数据，从天气和能源市场到内部交易，这样我们不仅可以拥有完整的数据历史，还可以快速应用实时数据，以便模型可以运行。第三部分是在我们的处理中拥有可扩展性，以便我们可以实时运行模型，推动实时决策，而不仅仅是进行历史或趋势分析。” Brad Walker，Alinta Energy 数据和分析总经理
在数据仓库公共云中使用 Impala AI 功能（预览）
Cloudera、Cloudera Altus、HUE、Impala、Cloudera Impala 和其他 Cloudera 标志是在美国和其他国家/地区注册或未注册的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。免责声明：除非与 CLOUDERA 的书面协议中明确规定，否则 CLOUDERA 不会就 CLOUDERA 技术或与此相关的支持做出或给予任何明示或暗示的陈述、保证或承诺。 CLOUDERA 不保证 CLOUDERA 产品或软件将不间断运行，不保证其没有缺陷或错误，不保证其将保护您的数据免遭丢失、损坏或不可用，不保证其将满足客户的所有业务需求。在不限制前述条款的前提下，并在适用法律允许的最大范围内，CLOUDERA 明确否认任何及所有默示保证，包括但不限于对适销性、质量、非侵权、所有权和针对特定用途的适用性的默示保证以及任何基于交易过程或贸易惯例的陈述、保证或契约。
基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战：全面评论
如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。 组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。 但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。 一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。 某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。 本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。 一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。 对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。
使用Oracle自主数据仓库适配器与Oracle Integration Generation 2
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。