数据中台建设：技术与业务的融合之道

数据资产管理与治理实践指南

本视频内容围绕数据资产管理展开，详细介绍了数据资产管理的四个主要阶段：统筹规划、管理实施、机构检查和资产运营。探讨了四种数据资产管理模式：整体规划模式、面向业务分析模式、企业级应用建设模式和数据管理平台模式，每种模式都有其适用场景和优缺点。视频还强调了数据治理作为数据资产管理的基础，介绍了数据治理框架的三层结构，并详细讨论了数据治理的主要工作方法和流程。此外，还涉及了数据标准管理、数据质量管理、原数据管理等关键环节，以及数据资产运营和价值评估的重要性。视频内容旨在帮助企业理解和实施有效的数据资产管理策略，以提升数据的价值和企业的业务运作效率。

数据标签在业务场景下的应用与价值挖掘

本视频深入探讨了数据标签的定义、分类以及在企业中的应用价值。数据标签是经过加工、可直接为业务所用的数据载体，它们是数据资产的一种表现形式。视频将标签分为三类：基础类、加工类和挖掘类，分别对应直接获取的数据、逻辑加工后的数据和通过算法挖掘的数据。此外，介绍了数据标签类目体系，它类似于树状结构，有助于更好地理解和选择标签。视频还讨论了标签设计的必要性，包括缩短业务与数据之间的距离、实现数据的自动串联和操作系统的智能化。最后，探讨了标签的使用场景，如客户画像、群体分析和圈选功能，以及构建标签体系的步骤和组织保障。

数据治理助力企业数字化转型

视频内容主要围绕数据治理展开，强调了数据治理在数字化转型中的重要性。数据治理涉及组织对数据的一系列管理行为，包括数据使用、管理行为、政策和流程的制定与实施。数据治理能够解决数据多样化、缺乏统一标准、数据质量差、数据安全隐私问题等，帮助企业构建数据标准、挖掘数据价值、管控数据质量、提升信息服务水平、降低数据安全风险。数据治理带来的价值包括促进开放共享、提升数据质量、提高风控水平、促进管理创新、优化流程管控。视频还介绍了数据治理的体系框架，包括管控体系、标准体系、质量体系、安全体系和资产体系的构建，以及工具层的管控平台搭建，支撑数据治理的落地实施。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。