数字孪生很火，自己却不以为然，因为一方面觉得数据工作者干的活跟数字孪生差不多，不就是业务数据化和数据业务化吗？二是别人来谈数字孪生的时候，除了3D建模就讲不出实质性的东西了，自己就在想，这...

你是一个数据运维专家。请识别出其中所有定义模糊（例如，‘活跃’的定义）、存在歧义或缺少关键信息（例如统计周期、是否包含测试用户等）的地方，并以提问的方式，列出一个问题清单，方便我向业务方进行二次确认。在清洗数据时，模型可能会过度解读或错误关联，将正确的数据“清洗”成错误的数据（例如，错误地标准化一个罕见但正确的公司名称，或者在提取信息时张冠李戴）。这种“帮倒忙”的行为对数据质量是致命的。请按照['

这家Spark起家的公司市值超过了1000亿美金，其在某种程度上代表了数仓的未来。我们要理解它，学习它，超越它！公众号推送规则变了，如果您想及时收到推送，麻烦右下角点个。GenAI：收购 MosaicML (2023)性能怪兽：Photon 引擎 (2021)Spark 革命与公司诞生 (2013)Delta Lake 诞生 (2019)缘起：伯克利Lab (2009)传统数仓死了，新的继承者当立

真正的分析能力，是你能不能透过数据看到业务的真相，能不能用数据讲出一个让人信服（且让自己安全）的故事，以及——最重要的——你能不能在复杂的博弈环境中，推动事情往正确的方向走，并且让自己活下来。然后在复盘会上，当产品团队提出优化方案时，老赵再站出来，用数据去支持这个方案：“我们分析了，如果推出‘经典模式’，根据用户画像推算，大概可以挽回30%的流失用户。他会先私下里找到产品团队里信任的接口人，把数据

在“数据分析”层，“机器学习”仅仅被视为一个并列的功能方块，这严重低估了 AI 在现代企业中的复杂性，比如没有 Feature Store (特征存储)。右侧的“管理平台”（开发、数据管理、运维）被画成了一个独立的竖条（Sidecar 模式），与左侧的数据流是平行的。：架构图上下两端的治理体系（L1）与基础设施（L4），分别代表了企业的“顶层宪法”与“物理基石”。：架构图核心区域的控制平面（L2）

厂商笑眯眯地掏出一套PPT：隐私计算、联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私、可信数据空间……要让规则可执行，你仍然需要技术底座：身份认证、授权、策略执行、审计日志、密钥与证书、互操作标准、数据产品目录等。数据分级分类、最小化、访问控制、传输/存储加密、密钥管理、日志审计、漏洞与供应链管理，是任何方案能落地的基线。是否能被反推，取决于你共享什么、共享频率、训练配置、是否有安全聚合、是否有剪裁与

让我们从一个生动的故事入手：想象两位百万富翁偶然在街头相遇，他们各自都想夸耀自己的财富，又不愿透露具体的财务状况。他们面临的挑战是，如何确定谁更富有而不泄露各自的具体数字。这其实是隐私计算技术面临的一种经典问题。隐私计算是一组技术和方法，它们使我们能够在保护数据主体隐私的前提下，安全地存储、处理和分析数据。这些技术确保数据在加密或其他形式的保护下进行处理，从而在整个处理过程中保障数据内容的安全与隐

这个过程叫"联邦学习"（Federated Learning），整个计算还可以在"可信执行环境"（TEE，一种加密芯片）里进行，就像给保险箱再套一层金库。就像你请两个大厨（医院）用他们的独家食材（数据）做菜（训练），但你不能进厨房、不能看食材，大厨只告诉你"需要加3克盐、5克糖"（模型参数）。两家医院不会真的上传患者数据，而是在数据空间里发布一个"数据产品目录"，就像在淘宝开店但只放商品介绍，货还

在DAMA中，讲数据本身管理的一共有四种数据，参考数据、主数据、元数据及文件和内容管理，以前我们讲前三者的居多，而文件和内容管理，即非结构化数据谈的很少。因为我们以前搞数据，基本还是以关系型数据库的结构化数据为主的。但随着大模型时代的到来，对非结构化数据的管理将成为下一个时代数据管理的核心，今天我就来谈一谈，希望让大家对非结构化数据有个基本全面的理解。一、引言1、非结构化数据的定义非结构化数据是指

在第一篇《读透数据治理：DGI框架全解（第一章）》中我对数据治理的六个问题进行了诠释，本篇将正式介绍DGI数据治理框架图，这是当前关于DGI数据治理框架最新最全面的解读。我们为什么需要数据治理框架呢？所有组织都需要制定关于数据管理、价值实现、成本与复杂性降低、风险管理以及遵守日益增多的法律和监管要求的决策。数据治理框架提供了一套管理数据资产的政策、程序、标准和指标，帮助组织明确复杂或不明确的概念。