数据标签在业务场景下的应用与价值挖掘

数据中台建设：技术与业务的融合之道

视频内容主要围绕企业数据中台建设的顶层目标、业务能力、技术能力以及项目执行过程中可能遇到的问题和风险进行了深入探讨。数据资产化和服务化是数据中台建设的核心目标，它们能够使企业基于数据运营业务，减少对底层IT建设的依赖。数据中台建设依赖于数据业务能力和技术能力，包括数据生产、质量管控和价值运营。项目执行中，需要关注数据体系、技术体系、服务体系和运营体系的支撑。数据体系关注数仓建设和数据治理，技术体系涉及传统数仓与大数据的选择，服务体系则关注数据的场景化服务输出。视频还讨论了数据中台项目与传统项目的区别，强调了敏捷推进方式的重要性，并分享了项目过程中常见的问题和风险，如范围定义、需求定义、技术问题等，以及如何通过应急计划和风险应对策略来管理这些风险。

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。