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World File Search System数据管理
推动数字化转型的多云数据管理战略
基于人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和持续深度学习的智能应用是下一波技术进步，它们将彻底改变消费者和企业的工作、学习和娱乐方式。虽然数据是新数字经济的核心，但它也关乎您如何感知环境、管理和保护从边缘到核心再到云端的数据、近乎实时地分析数据、从中学习，然后采取行动来影响结果。
Informatica CLAIRE GPT：强大的人工智能驱动数据管理
数据消费者在与数据交互时面临一系列挑战。其中最突出的是需要花费大量时间追踪有用数据、难以获取可靠、可信的数据以及掌握技术技能的必要性。这需要掌握各种结构化查询语言 (SQL) 和一系列编程语言，包括但不限于 C#、Java、Ruby、C++、PHP、JavaScript、Python。学习这些语言对于将原始数据转换为有价值的见解以及实现数据的端到端生命周期管理至关重要。公司历来高度依赖昂贵的数据工程师来编译数据。这些数据孤岛最终被移交给一组主题专家进行验证和微调，这个过程的典型特征是成本过高、效率低下和繁重的交付周期。
GEOFidelis 数据管理 - 匡蒂科海军陆战队基地
GEO Fidelis 数据管理指南将提供技术指导和程序，以满足 MCO 11000.25 指令和海军陆战队司令 (CMC) 文件中规定的指导，标题为“关于实施地理空间信息系统 (GIS)、计算机辅助设计和绘图 (CADD) 以及设施管理相关技术的指导”（2003 年 4 月 15 日）。参考文件规定，“每个海军陆战队设施都将有一个地理空间信息系统 (GIS)，可在设施和企业层面提供精确可靠的信息。”IGI&S 是支持海军陆战队设施 2020 愿景和海军陆战队愿景和战略 2025 的各种应用的必需品，例如土地管理、设施规划、环境合规、基地运营、军事训练和其他管理流程。GEO Fidelis 数据管理指南的目的是提供创建和维护供海军陆战队使用和传播的地理空间数据所需程序的文档。
通过有效的增材制造数据管理为中小型企业提供支持
大规模集成电路、中小企业和客户之间的关系复杂多样且往往狭隘，往往会阻碍轻松的工作关系。这增加了将产品推向市场所需的成本和时间，同时抑制了创新和盈利能力。
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。
Babel的实验室：突出社区的综合材料数据管理需求
自动化实验方法正在迅速从研究对象本身过渡到作为材料研究中不可或缺的工具。货架硬件的可用性可用性，数据饥饿的机器学习方法传播到材料科学上的传播以及加速材料创新速度以满足气候变化的不断变化的需求，都有助于我们实验室中自动实验方法的采用。1 - 3令人眼花the乱的近期研究具有贡献工具，使该范式shi可以，包括新的开放硬件平台，4种优化和实验计划方法，5和5种以及在不同实验室共享过程的方法。6 - 8这种新发现的生成大量实验数据的能力随着新的机器学习和数据科学方法构建数据，9,10本身将其变成了一流的研究产品。11然而，在收集，组织，存储和共享此数据的系统上已经花费了很少的效果。作为一个研究社区，我们在很大程度上应用了现有的数据管理方法和文化，这些方法和文化围绕手动实验开发到自动化工作。这是针对初始演示项目并涉足ELD的工作，但是随着ELD的成熟并继续以自动化平台的形式生产有价值的数据，我们需要采用更好的数据管理实践。我们目前正在遵循的数据管理路径使我们想起了J. L. Borges在同名中想象的“ Babel库”
Niti Ayog 农业部门能源数据管理问题小组报告。
农业部门需要能源，因为能源是生产的重要投入。农业直接使用能源作为燃料或电力来操作机械和设备，在灌溉中使用燃料来运行拖拉机和其他机械，以及在农场照明，并间接用于农场生产的肥料和化学品。现代农业需要现代能源——两者紧密相连。对于许多发展中国家和欠发达国家来说，农业是经济发展的主导部门。生产力的提高和农业生产系统的现代化是全球减贫的主要驱动力，而能源在实现这一目标方面发挥着关键作用。对现代和可持续农业生产和加工系统的能源投入是从自给农业转向粮食安全的关键因素。能源服务通过提供灌溉（水泵）或农业机械等方式巧妙地支持生产过程。
Musestudio：低成本脑电图设备的大脑活动数据管理库
摘要：收集数据允许研究人员存储和分析有关活动，事件和情况的重要信息。收集此信息还可以帮助我们做出决策，控制过程并分析发生的事情以及何时发生。实际上，科学研究是科学家使用科学方法收集他们计划分析的数据和证据的方式。神经科学和其他相关活动设置为收集自己的大数据集，但是为了利用它们的全部潜力，我们需要标准化，集成和综合各种类型的数据的方法。尽管使用低成本脑电图（EEG）设备的使用增加了，例如价格低于300美元的设备，但其在神经科学研究活动中的作用尚未得到很好的支持；收集数据和信息存在弱点。本文的主要目的是描述一种用于低成本设备的数据管理和可视化工具，称为Musestudio；具体而言，我们的工具与缪斯脑感应头带有关，这是一个具有其他可能性的个人冥想助手。Musestudio是在数据分析中最佳实践中在Python中开发的，并且与大脑成像数据结构（BID）完全兼容，该结构指出了必须如何管理大脑数据。我们的开源工具可以从Muse设备导入和导出数据，并允许查看实时大脑数据，并且可以按照可用的准则成功验证出价能力的出价。这些验证活动的结果成功地收集和管理脑电图数据。此外，这些功能和其他功能和非功能性特征通过通过DESMET方法作为验证器作为验证者得到了验证，还进行了延迟分析和讨论。