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遵循CWM的元模型设计及元模型管理的设计
技术干货。详解数据仓库、元数据管理中的专业领域——元模型管理。解读CWM的理念、元模型怎么设计、元模型管理落地系统要怎么设计。
2021-07-27 14:35:30
5.29MB
元数据管理
元模型管理
数据仓库元模型
元模型设计
1
Informatica 大数据管理解决方案.pdf
Informatica 大数据管理解决方案.pdf
2021-07-23 22:04:57
807KB
informatica
大数据
数据治理
1
2021年药物临床试验数据管理工作技术指南.docx
2021年药物临床试验数据管理工作技术指南.docx
2021-07-22 09:04:00
70KB
药物临床数据管理
数据治理之主数据管理技术方案详解.pptx
数据治理之主数据管理技术方案详解.pptx
2021-07-22 09:02:30
5.33MB
数据治理
主数据管理技术方案
元数据及数据质量介绍.pptx
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2021-07-22 09:02:29
3.93MB
元数据管理
数据治理
witsml-explorer:Witsml Explorer数据管理工具-源码
Witsml资源管理器 Witsml Explorer是一种数据管理工具,用于直接在服务器上浏览和编辑数据。 主要特点 直接在您的浏览器中运行,无需安装其他软件。 直观易用的界面。 连接到任何运行1.4.1.1版的WITSML服务器。 支持的WITSML对象包括:井,井眼,测井对象,曲线,轨迹,轨迹测站和钻机。 修剪日志对象和单个曲线。 复制日志对象和单个曲线(也可以在不同服务器之间!)。 使用URL直接深链接到对象 贡献 请参阅我们的 。 社区 请阅读并遵守 执照 Witsml Explorer具有Apache-2.0许可证。
2021-07-21 14:41:48
1.33MB
C#
1
BSPHP网络验证系统源代码
Bsphp软件管理系统是一套支持软件接口和用户会员平台以及支持做微型企业官网系统,CMS模板内容简单实用可以极快搭建好一个企业或者软件专题下载线上服务网站,后台界面简洁易用!Bsphp服服务端提供很多对外API接口可以实现客户端调用用户中心功能,从而实现控制
2021-07-21 11:43:18
5.2MB
php数据管理源码
BsphpCMS
网络验证系统
1
面向AI的数据管理技术综述
人工智能技术因其强大的学习和泛化能力已经被广泛应用到各种真实场景中.然而,现有人工智能技术还面临着三大挑战.第一,现有AI技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域。
2021-07-21 10:59:35
712KB
AI
数据管理
1
政务资源数据信息大数据管理平台数据使用流程规范.docx
数据使用流程规范 1 1 范围 4 2 规范性引用文件 4 3 术语和定义 5 3.1 四大数据库 5 3.2 WebService 5 3.3 部门前置节点 5 3.4 中心前置节点 5 3.5 数据共享 5 4 审批流程 5 5 数据需求 7 5.1 部门使用需求 7 5.2 事项使用需求 7 5.3 延伸应用需求 7 6 资源申请 7 7 受理申请 7 7.1 数据共享方式 8 7.1.1 主动共享 8 7.1.2 依据申请共享 8 7.1.3 协议共享 8 7.2 数据提供方式 9 7.2.1 WebService接口接入 9 7.2.2 消息中间件接入 9 7.2.3 FTP协议接口接入 9 7.2.4 数据库数据交换接入 9 7.2.5 地理空间数据服务接入 10 7.2.6 资源下载 10 8 审批申请 10 9 打印资源申请表 11 10 授权申请 11 11 我的订阅 11 12 跟踪机制 12 12.1 身份认证机制 12 12.2 建立健全数据访问日志 12 12.3 信息审计跟踪机制 12 12.4 使用反馈管理 12
2021-07-20 14:01:38
152KB
政务资源数据信息大数据管理
数据使用流程规范
企业数据分类分级标准体系解析.docx
云计算、大数据、移动互联、物联网和人工智能等技术推动了整个社会的数字化,数据成为继土地、人力、资本、管理、技术之后的新型生产要素,能够在流动、分享、加工和处理的过程创造价值。 然而海量数据的汇集在带来巨大价值的同时也面临着严重的安全风险,如何有效利用和保护数据成了网络安全的关注焦点。至此,网络安全告别了“以技术为中心”的时代,迎来了“数据为中心”的时代,越来越回归安全的本质。 数据分类分级是确定数据保护和利用之间平衡点的一个重要依据,为政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护奠定了基础,因此成为国家法规政策标准中的明确要求。 2019年5月正式发布的《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》(GB/T25070-2019)中提出网络运营单位“应对信息分类与标识方法做出规定,并对信息的使用、传输和存储等进行规范化管理”,对重要数据资产应进行分类分级管理。 2020年4月9日,中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称“《意见》”)中明确提出“要推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度,加强政务数据、企业商业和个人数据的保护”。 2020年7月2日发布的《中华人民共和国数据安全法(草案)》第19条明确规定了数据的分类分级保护制度,要求“根据数据的重要程度,以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用,对国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益造成的危害程度,对数据实行分类分级保护”。 除此以外,数据分类分级标准化工作也在不断深入推进过程中。标准作为以文件形式发布的统一协定,能够为特定范围活动及其结果提供相应规则或特性定义的技术规范等支撑。 数据分类分级标准作为应对数据安全挑战、推进数据治理的重要手段,已经成为数据安全标准领域的研究热点之一,特别是《工业数据分类分级指南(试行)》、《金融数据安全数据安全分级指南(送审稿)》等数据分类分级相关标准的相继发布,标志着我国数据分级分类标准化工作进入了快车道。
2021-07-20 13:01:44
475KB
数据分类分级
数据管理
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