XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据管理
主数据管理购买者指南
尽管企业努力提高数据驱动能力，但一些关于企业的最基本问题（例如企业有多少客户）仍然难以回答。对数据的信任是企业做出数据驱动的业务决策的基础。问题不仅在于能够通过结合来自多个业务实体、地区、部门和应用程序的数据来准确计算企业有多少客户，还在于确保这些不同的实体、地区、部门和应用程序使用相同的客户定义。ISG Research 将主数据管理定义为建立和保护企业使用的基础参考数据的实践，以提供可在整个组织内共享的一致实体列表，包括各方（客户或员工）、地点（地址或地区）和事物（产品、资产、金融工具）等类别。主数据管理包括数据验证、匹配和合并重复记录以及使用相关信息丰富数据。MDM 的另一个重要组成部分是数据建模，它记录数据元素之间的关系。这会导致生成数据目录条目或企业词汇表信息，这些信息可在整个企业以及合作伙伴和供应商之间共享。创建一个“单一事实版本”，提供对客户、产品、供应商或员工的一致定义，是许多企业面临的长期挑战。Ventana Research 数据治理基准研究中，一半的参与者表示，对数据定义的分歧是有效管理数据的主要问题。主数据管理产品使企业能够确保数据的准确性、完整性和一致性，以实现运营业务目标。虽然 MDM 是一个专门的业务流程，但它也是更大的数据治理战略的一个重要方面，该战略包括管理访问和编辑主数据的政策和规则。企业必须能够信任数据，才能实现运营效率和分析洞察力。鉴于企业需要处理的数据源数量和范围不断增加，确保用于业务决策的数据的完整性可能很困难。Ventana Research 数据治理基准研究中，超过 80% 的参与者使用 MDM 技术进行数据治理，而那些使用 MDM 技术的人对数据的使用更有信心。近四分之三使用 MDM 进行数据治理的企业对企业治理和管理整个业务数据的能力充满信心，而没有使用 MDM 进行数据治理的企业只有 27% 有信心。
01-21气候数据管理系统
跨行业的数据生成的快速扩展使实时分析对于及时的决策和运营效率至关重要。本评论论文研究了用于处理流数数据的实时分析技术的当前格局，重点介绍了在不断发展的数据环境中启用高速数据摄入，存储和处理的方法。我们总共回顾了50篇文章，其中包括支持实时分析的一系列方法，应用程序和系统体系结构。关键发现突出了流处理框架中的进步，实时预测的机器学习模型以及与数据可伸缩性和延迟相关的挑战。在金融，医疗保健和城市规划等领域尤其突出，这表明了实时见解对行业绩效的变革性影响。本综述有助于更深入地了解实时数据处理技术，并为未来的研究和开发提供关键领域。
课程数据管理与战略：构建增长驱动战略 Julia Bardmesser 教授 办公时间星期一，下午 4 点至 5 点，房间 8171 联系方式
人们普遍认为，大多数数字化转型计划都会失败。目前的预测是，人工智能计划的失败率会更高。虽然失败率高的原因有很多，但主要原因是数字化转型首先是一种文化转型，而转型需要企业领导者了解数据和数据能力如何直接与公司的使命和增长相关。本课程在常见的业务增长挑战和数据管理能力之间架起了桥梁。它利用来自金融服务、生物技术、咨询服务等多个行业的真实商业案例研究，帮助学生了解关键数据管理能力如何影响所有类型的业务增长战略，从提高运营效率到作为业务扩展和实现有机增长的基础。本课程还将提供如何在非有机/收购场景中评估数据管理能力的指导。本课程将向学生介绍关键数据管理能力，并教授业务数据管理学科的基础知识。在课程结束时，学生将
研究数据管理 - Inferibnet Center
信息和图书馆网络（Inferibnet）中心是位于甘地纳加尔Infocity的大学赠款委员会（UGC）的自治大学中心（IUC）。该中心的主要活动和服务旨在实现学术图书馆和信息中心的现代化，促进信息转移和获取，支持奖学金，学习和学术追求。该中心充当了印度大学，高等教育机构和R＆D机构的图书馆和信息中心网络的节点机构。该中心于1996年5月被建立为UGC的独立自治间间中心，并着手成为促进全国院士和研究人员之间学术沟通的主要参与者。技术是当代教育系统中的驱动力，
数据管理和信息安全框架
2024 年 10 月 本数据管理和信息安全框架旨在概述詹姆斯麦迪逊大学根据大学政策以及适用法律、法规和合同义务管理和保护大学数据的方法。该框架基于政策、标准和程序，概述了主要利益相关者的角色和职责、数据和系统的分类以及持续评估数据管理的策略。如大学政策 1205 - 数据管理所述，大学数据是指大学人员、承包商或合作伙伴作为其工作职责的一部分、为大学运营或完成其使命而收集、维护或使用的数据。大学数据可能以个人、行政/学术单位或业务合作伙伴维护的各种数据元素、类型和形式表示，以向大学提供功能。除非另有书面明确说明，否则由大学或代表大学拥有和管理的所有此类数据均被视为大学数据。技术解决方案请求 (TSR)
NA24数据管理计划指南
a）数据共享。受赠人必须将本赠款合同协议收集或创建的环境数据及时可见，免费或以最小的成本，不超过向用户分配成本的费用，除非受法律，法规，政策或国家安全要求的限制。受赠人必须以允许进一步分析或重复使用的形式提供数据：数据必须以机器可读格式进行编码，最好使用现有的开放格式标准；必须对数据进行充分记录，最好使用开放元数据标准，以使用户能够独立阅读和理解数据。数据的位置（Internet地址）应包括在最终报告中。根据NOAA信息质量指南，数据应接受质量控制（QC），元数据中应引用QC过程和结果的描述。未能执行质量控制并不构成不共享数据的借口。NOAA将考虑没有QC的“实验产品”的数据，并且受赠人必须传播上述数据，并伴随其质量或指定的不确定性程度。b）时间表。数据可访问性必须在收集和验证数据后的两年后，或在赠款的原始结束日期之后的两年（不包括任何扩展或后续资金）之后的两年之后，必须根据数据发布经过同行评审的文章的发布时间，除非NOAA资助计划已授权，否则c）免责声明。根据本奖项生产的数据并提供给公众的数据必须伴随以下声明：“这些数据和相关信息尚未由NOAA正式传播，并且不代表任何机构的决定，观点或政策。”
启用区块链的云服务，用于SMES中的安全和透明数据管理
摘要 - 本研究研究了影响中小型企业（SME）采用基于区块链的云服务的意图的关键因素。目的是设计可持续有效的业务生态系统。这项研究完善了统一的技术接受和使用理论（UTAUT）模型来开发理论框架。该框架评估了各种因素，例如预期绩效（PE），预期努力（EE），社会影响力（SI），促进条件（FC），信任（TR）和安全关注（SC），影响行为意图（BI）采用区块链启用的云云服务。为了实现研究目标，数据是通过在线问卷收集的。使用结构方程建模（SEM）收集并分析了索马里小企业的273个有效反应。经验证据表明，独立构建体PE，FC，SI，TR，SC和BI是正相关的。安全关注（SC）和信任（TR）概念的整合为现有知识体系增加了重要贡献。该研究的结果对中小型企业尤为重要，为鼓励技术采用可持续和成功创新提供了宝贵的见解。
用于医疗数据管理的智能量子网络安全框架
摘要 — 数字医疗对于方便消费者轻松访问和传播医疗数据以改善医疗服务至关重要。然而，整个医疗系统对数字化的极大关注需要快速、高效和安全的存储设施以及强有力的沟通策略，以促进敏感的数字医疗数据共享和对恶意实体的主动估计。在此背景下，本文介绍了一个全面的基于量子的框架，以克服安全医疗数据管理的潜在安全和隐私问题。它通过采用量子加密，为共享云平台上医疗数据的安全存储和分散配备量子加密。此外，该框架提供了一个量子前馈神经网络单元，用于在授予访问权限之前检查数据请求背后的意图，以主动估计潜在的数据泄露。通过这种方式，所提出的框架通过将先进且更胜任的量子方法与机器学习相结合，以自动化方式保护数据存储、访问和恶意实体预测，从而提供全面的医疗数据管理。因此，所提出的 IQ-HDM 可实现更具合作性和更有效的医疗保健服务，并赋予个人对其健康数据的充分保管权。对提出的 IQ-HDM 框架与最先进方法进行实验评估和比较
革新数据管理：Teradata和Snowflake Technologies的关键创新
本文强调了Teradata在预测分析，实时决策能力和性能优化方面的进步，同时展示了Snowflake在自动缩放，安全数据共享和实时分析方面的创新。对这些平台的比较分析揭示了它们各自的优势，劣势和理想的用例情景，为组织提供了现代数据工程复杂景观的组织提供了宝贵的见解。本文还深入研究了新兴行业的趋势，预测的市场转变以及专业人士在这个迅速发展的领域中保持知情的策略。通过将技术进步与实际含义综合，本文是数据工程专业人员，研究人员和决策者的关键资源，他们试图利用大数据分析和基于云的数据仓库解决方案中最新的创新。