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主数据管理发现
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一种新的软件类别，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 焕发活力的地方。™
利用人工智能革新主数据管理
人工智能 (AI) 正在通过提高数据质量和自动化任务来改变主数据管理 (MDM)。这项研究重点关注 AI 在增强数据治理、消除冗余和改进决策方面的作用。机器学习、NLP 和预测分析等 AI 驱动的技术可帮助企业检测趋势、发现异常值并维护一致的数据集。该研究分析了在 MDM 中使用 AI 的利弊，并提出了最大化运营效率和战略成果的建议。通过简化数据管理和提高准确性，AI 正在成为在当今复杂的数字环境中实现数据驱动卓越的重要工具。这项研究强调了 AI 在自动化操作、降低成本和简化数据集成、提高决策和业务敏捷性方面的潜力。组织正在转向 AI 驱动的 MDM 来应对日益增长的数据复杂性和数量。该研究还讨论了数据隐私问题、实施复杂性和缺乏熟练人员等挑战。研究结果表明，AI 在 MDM 中的集成不仅可以提高效率，还可以促进数字创新并提供竞争优势。人工智能正在重塑 MDM 流程，使以数据为中心的组织变得更加敏捷、高效并获得战略洞察。
临床试验中用于综合临床和翻译数据管理的开源SQL数据库架构
摘要在肿瘤学中解锁个性化医学的力量，以融合临床试验数据与翻译数据的整合（即生物测试衍生的分子信息）。这种组合分析使研究人员可以为患者独特的生物构成量身定制治疗。但是，英国临床试验单元中的当前做法带来了挑战。虽然以标准化格式保存临床数据，但翻译数据是复杂的，多样的，需要专门存储。这种格式的差异为旨在有效策划，整合和分析这些数据集的研究人员带来了重大障碍。本文提出了一种新颖的解决方案：专门为学术试验单元需求而设计的开源SQL数据库架构。受到英国癌症研究的启发，由南安普敦临床试验单元的确认试验（超过150,000个临床数据点）开放数据共享和举例说明，该模式在原始数据与昂贵的安全数据环境/可信赖的研究环境之间提供了具有成本效益且实用的“中间立场”。通过充当临床和翻译数据的中心枢纽，该模式促进了无缝数据共享和分析。研究人员获得了对试验的整体观点，从而探索了临床观察与治疗反应的分子基础之间的联系。提供了用于设置数据库的详细说明。开源性质和直接设计可确保易于实施和负担能力，而强大的安全性措施可以保护敏感数据。我们进一步展示了研究人员如何利用像R这样的流行统计软件来直接查询数据库。这种方法促进了学术发现社区内的合作，最终加速了进度的个性化癌症疗法。
研究文章新颖的混合边缘云框架，用于高效且可持续的OMICS数据管理
简介：通过整合电子记录，OMICS和基因组数据等不同数据源，增强了个性化医学和系统互操作性，诸如电子健康记录，OMICS和基因组数据等各种数据源正在迅速发展。但是，这种转变面临数据整合和分析的挑战，这是技术进步和健康数据量增加的加剧。方法：本研究介绍了一个新型的混合边缘云框架，旨在管理医疗保健领域中多维基因组和OMICS数据的激增。它将边缘计算的局部处理能力与云计算的可扩展资源结合在一起。使用模拟的细胞仪数据集涉及的评估以证明体系结构的有效性。结果：混合边缘云框架的实现显示了关键性能指标的改进。通过通过局部边缘处理来减少数据传输延迟来提高网络效率。使用高级压缩技术最小化运营成本，ZSTARD（ZSTD）编解码器可显着降低数据大小并改善上传时间。该框架还通过利用基于边缘的匿名技术来确保增强的数据隐私，该技术在转移到云之前，在本地处理敏感信息。这些发现突出了该框架通过创新方法优化大型OMICS数据管理的能力，从而在可扩展性和安全性方面取得了显着提高。结论：将边缘计算集成到基于云的OMIC数据管理框架中会显着提高处理效率，降低数据大小并加快上传时间。这种方法为医疗保健中的OMIC和基因组数据处理提供了变革性的潜力，并平衡着重于效率，成本和隐私。
人工智能数据管理的未来
我们经常与首席执行官会面，讨论人工智能——一个既引人入胜又瞬息万变的话题。在过去一年与 1,000 多名客户合作后，我们将在新系列中分享我们最新的学习成果，旨在帮助首席执行官驾驭人工智能。随着人工智能处于转折点，2024 年的重点是将人工智能的潜力转化为真正的利润。
组织结构图-数据管理.pdf
ZA3.5 纪律事项、损害和责任评估、BAAINBw 的 DSt 采购和合同监督、员工代表和平等机会事项；与 BAAINBw 中的家庭和工作/职业以及儿童保育的兼容性相关的事项、津贴相关法律的变更、ADSB、流程官员主要流程人员
组织结构图-数据管理.pdf
ZA3.5 纪律事项、损害和责任评估、BAAINBw 的 DSt 采购和合同监督、员工代表和平等机会事项；与 BAAINBw 中的家庭和工作/职业以及儿童保育的兼容性相关的事项、津贴相关法律的变更、ADSB、流程官员主要流程人员
数据管理和仓储的进步
摘要：在数据驱动决策时代，有效的数据管理和数据仓库对于管理信息系统 (MIS) 的成功至关重要。本综述探讨了数据仓库技术的最新进展及其对 MIS 的变革性影响。关键主题包括数据仓库的基础知识、大数据的进步、云数据仓库、实时处理和内存数据库。通过来自不同行业的案例研究，本综述展示了现代数据仓库如何增强数据可访问性、加快决策速度并提高整体业务绩效。本文还研究了管理大型数据仓库的挑战，例如安全性和可扩展性，并考虑了未来趋势，包括人工智能驱动的数据管理、数据湖和边缘计算。通过分析这些趋势和技术，本综述强调了数据仓库在支持 MIS 方面不断演变的作用，最终使组织能够最大限度地提高数据价值并推动战略增长。