大数据平台容器化混合部署，扩容弹性较云化+分布式存储相比的优势和提升在什么地方 ?针对你这个话题，我是这样的思考，你可以看看是否有解答：容器相比云化虚机，弹性能力是数量级的提升。大数据容器化后做混合部署，可以复用容器的弹性能力，实现大数据作业的serverless化，即无需为大...
一、议题说明：在过去数年间的数字化、数智化浪潮下，银行等金融机构对于智能风控、模型算法早已不再陌生。在风控领域，模型广泛地应用于舆情监测、客户关系挖掘、客户评级、异常预警等场景，也积累了大量的规则和算法，并产生了较大的价值。以商业银行为例，此前，银行数字化转型的本...
(more)一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准，有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ？答：制定统一的数据标准 ：金融行业应制定一套统一的数据标准，包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定，以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...
数据治理是CMDB项目实施中难度最大、成本最高的环节，是一个长期治理的过程，而行业很少提出CMDB数据治理的技术实现方案。CMDB数据治理不仅需要解决配置管理工程性的技术问题，还要基于运维组织的特点，建立适应性的配置运营能力、设置专岗专责、梳理配置目录、制定配置项管理机...
(more)企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时，我们更倾向于以下几个方面，并会说明相应的理由：数据质量管理和校验 ：我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序，可以确保数据的...
本人在国内一家股份制行从事信贷风险管理研究和实践，当时的一些思考和经验已经写入（https://mp.weixin.qq.com/s/EEck7VgVjVMj083Z0zdfCA)这篇文章。欢迎交流。 结合您的具体问题，我简单谈下个人看法。在银行的智能风控方面，大语言模型（LLMs）的应用...
结合我们行的情况，要想对数据进行分类分级，先要进行数据资产的梳理，一般厂商数据分类分级平台都有一个简单的资产梳理功能，是基于数据库层面而非业务层面的资产梳理。根据资产梳理的情况，根据 中国人民银行发布《金融数据安全 数据安全分级 指南 》(JR/T 0197—2020) 进行数据...
一、架构和应用并重，不可偏废谈到数据业务，过去肯定首先想到数据应用，不管是BI还是联机交易，亦或是大数据维度的应用，都是在考虑在应用层面实现数据的利用。但是，在当今这样一个趋势和大背景下，我们肯定要同时考虑数据业务的架构，中台架构无疑是非常重要的考虑。当然中台只是一个...
(more)科研大数据需要的硬件需要结合建设内容。如果是传统的客养大数据平台，主要的工作数数据采集处理存储机上NLP，普通的集群和存储也可以满足，但是内存需要的资源会多一些，存储资源要大，毕竟基于数据的处理，可以考虑SSD。如果是多模态的科研平台，包括需要在这个科研平台上嫁接大模型...
最近手上堆积了不少跟数据相关的需求，在跟客户和同事交流的过程中，发现一个问题，那就是大家对数据的底层处理逻辑好像没有一个统一的认知。仔细思考一番，觉得还是有必要梳理一下。其实从去年开始，在数据领域有一个新概念悄悄兴起，开始在实际项目和产品中落地，各方势力也纷纷响应...
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