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在新发布的“中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线图”中， Gartner认为，“数据中台（Data Middle Office）”即将消亡，取而代之的是“数智基建”（Data Infrastructure）。 数智基建与数据中台的巨大差异，导致了这一转变的发生。

项目中遇到一个问题，同一个图片在 dom 节点中使用了 'img' 标签来加载，同时由于项目使用了 ThreeJS 3D 渲染引擎，在加载纹理时使用了 TextureLoader 来加载了同一张图片，而由于图片是在阿里云服务器上的，所以最后报出了如下错误，意思是在访问图片时出现了跨域问题

数字化转型提速中！传统农牧食品行业也寻求搭上数字化转型的快车，通过物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，实现生产、加工、流通等环节的智能化和自动化，提高生产效率、优化资源配置、提升产品质量，并满足消费者对食品安全和可追溯性的需求。

更改数据捕获 （CDC） 是一种用于识别和捕获数据更改的技术，可确保数据在各种系统中保持新鲜和一致。将 CDC 与数据湖相结合，可以解决 ETL 管道将数据从事务数据库传送到分析数据库时通常面临的几个挑战，从而显著简化数据管理。其中包括保持数据新鲜度、确保一致性以及提高数据处理效率。本文将探讨数据湖和 CDC 之间的集成、它们的优势、实施方法、涉及的关键技术和工具、最佳实践以及如何选择适合需求的工

本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。

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本次分享人为蚂蚁集团的王高航老师，分享题目为蚂蚁指标系统的设计与实践，王高航老师自 2016 年加入蚂蚁集团以来，一直在数据中台领域深耕。在此期间，参与了蚂蚁新老两代数据平台的研发并主导了多个核心子产品。目前，王高航老师负责蚂蚁数据中台的数据架构与治理、数据建模、资产管理、安全合规等产品的研发。

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抱歉，作为从 S2 开始的骨灰级玩家看到 EDG·UZI 官宣首发上线，兴奋之余忘了写文档 - -||，还望各位看官老爷见谅，这次错了，下次还敢 ^_^ 这是继上次的 30 问上篇的中篇，也是 10 个问题，有些还是比较难回答的，欢迎大家在评论区或者私聊我来进行 battle~

在前段时间和 Apache Doris 一个数据体量比较大的测试用户沟通过程中，对方的多达十几人的大数据架构师团队就关于 Apache Doris 的各种特性和自身业务场景提出了众多问题，个人感觉非常有探讨的价值，一起来看看，如果有异议或者意见，可以评论留言，也可以私聊~

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现有的数据集成平台短板慢慢展现导致部分业务线无法快速对接。数据源的架构在变得繁多和复杂,数据应用也逐渐变得更加垂直和场景化，这也倒逼了现代数据架构飞速发展。从而数据集成已经从一项技术管理工作升级为系统工程。

在 AI 时代，DataOps 2.0 代表了一种全新的数据管理和操作模式，通过自动化数据管道、实时数据处理和跨团队协作，DataOps 2.0 能够加速数据分析和决策过程。它融合了人工智能和机器学习技术，使得数据的获取、清洗和分析更加高效，推动企业在快速变化的市场中保持竞争优势。

Gartner:《数据中台在中国已经接近炒作的顶峰》 PowerData：接近顶峰？那就说明还有上升的空间嘛 本篇文章聊聊数据中台爆火背后的逻辑。