基本特征元数据进入湖中：主要通过源集成的文档本身的信息进入湖中。您可以参考都柏林核心元数据和非结构化数据的基本特征属性元数据规范。 文件分析内容进入湖中：对数据源文件进行文本分析，拆分后进入湖中。 文件关系入湖：根据知识图谱等应用案例，从源头提取的文件上下文关系入湖。 原始文件进入湖中：根据消费应用案例，将原始文件从源头移入湖中。
完善汇聚模式。进一步完善“物理” 逻辑“数据收集模式，完善全市统一的公共数据资源体系，根据公共数据基础区、共享区、开放区等三个区域，加快全市通用共享“数据湖”的形成。
人工智能带来了一系列的挑战，如数据复杂性和应用程序多样性，因此必须进一步提高存储的先进性。例如，在数据湖建设过程中，多数据中心和多业务系统的数据收集缓慢而复杂，跨业务数据转换的低效和繁琐给存储带来了考验。因此，存储需要提高协议交换能力、数据跨域调度、跨系统可视化数据管理等能力。通过存储技术创新，应对人工智能时代的一系列技术挑战。
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原盒马在线数据平台研发负责人欢伯与大家分享了新零售企业如何在DataWorks基础上构建数据平台的经验，从商业模式和业务设计，到数据平台的架构设计和产品选择，再到数据平台构建的最佳实践，最后利用数据平台反馈...
导语
| 数据平台被称为大数据的下一站，成为人们讨论的焦点，2019年也被称为数据平台的第一年。但是什么是数据平台呢？它与数据仓库、商业智能和大数据平台有什么区别？它的主要功能是什么？这篇文章是...
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