企业关于数据湖、湖仓一体、数据仓库等统一数据平台在有效支持大模型应用方面,涉及一系列的经验、方法和难点。下面将对这些方面进行深入探讨:一、经验分享统一数据管理与治理 :企业应建立统一的数据管理平台,整合数据湖、湖仓一体和数据仓库,确保数据的统一存储、访问和管理...
大模式如何与原有架构(如数据湖、湖仓一体、数据仓库)相结合,成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估,了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等,有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准,使大...
影像、语音等灵活的非结构化数据与标准诊疗业务流程的结构化数据之间有效的融合与一体化管理/治理这一需求涉及到业务融合的范畴,这一问题应有大数据应用提供厂家解决。 戴尔科技的数据湖解决方案侧重于解决数据存储、数据高性能分析支持、数据安全保护、数据生命周期管理...
数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用,主要体现在以下几个方面:首先,数据湖能够作为一个集中式存储平台,汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要,因为大模型通常需要大量的数据进行训练,以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...
大模型在运用传统结构化数据时,可以通过一系列步骤和方法来充分利用这些数据资源,提高模型的性能和应用效果。以下是一些关键步骤和考虑因素:数据准备与预处理 :数据清洗 :去除重复、错误或不完整的数据,确保数据的准确性和一致性。特征工程 :根据任务需求,从结构化数据中提取有...
常规理解数据湖的就是一个海量空间,可以包容所有数据和应用,提供所需的所有接口,按需分配,自动精简配置。首先适合的是私有云平台,现阶段金融行业虚拟化的普及率很高,除了一些重载数据库,大部分应用都适合上虚拟化,所有私有云肯定是适合的应用。第二是无纸化办公,针对现阶段双录系...
按照数据生命周期划分几个阶段:生产传输存储分析使用注销在这个全生命周期的管理过程中,定义每个阶段的规范标准