请问大家这个HCCDP – Big Data 有没有视频学习课程或者更多的学习资料 报名后提供的资料太少了

1.既然在【数据架构】模块构建了关系模型与维度模型，包括维表和事实表的逆向数据表关联与填充，为什么还要在【数据开发】模块在开发一遍？只是因为要建立数据任务么？在数据架构模块已经确定了主题与数据的联系，这里就不能默认完成数据的ETL么？感觉在做重复的事，感觉产品层面可以一步解决的，简单的问题复杂化了。2.原来想只取其中一个来构建数据仓库层，但是因为在【数据架构】模块中，构建了原子与派生指标，底层会自动创建了dws表。所以在开发的时候，可以自动选择此任务。这样的关系，让这两个无法取舍。如果完全用【数据开发】模块来构建数据仓库，包括指标层，是否可以？但是数据主题域这样的内容，可以在excel 里面呈现，不在工具层面。3.【数据架构】里面的码表是不是维表的概念，如果是，创建了码表，为什么在下面的流程中，又要求创建维表。在【数据开发】中又创建了一次，并且两次都在填数。这些相同的维表是创建在不同的空间吗？为什么如此频繁在构建同一个业务表，是不是违背了数据治理统一，规范的原则？4.数据标准的功能，仅仅是对共享的粒度做命名规范么，还包括一些参数的要求？这个功能与数据质量的是不是有点雷同，其本质都是对字段，表，库级做数据的限制监控。烦请热心的产品同志，看到后，跟踪上述问题。谢谢！

1.5模型本地编辑好文件，可以直接导入文件创建模型，问下2.0有没有这个功能？

数据仓库的定义很多刚入门的小伙伴都会问，数据仓库是不是NoSQL ？其实数据仓库不是NoSQL，但NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持决策支持和数据分析。它是一个用于存储、管理和分析大量数据的数据库系统，通常包含多个数据源，并将这些数据源进行整合和组织。数据仓库的主要目的是为了支持决策支持和数据分析，因此它需要具备数据集成、数据存储、数据查询和数据分析等功能。数据仓库与传统数据库区别与传统数据库相比，数据仓库主要面向数据存储和分析，而非事务处理。传统数据库主要是关系型数据库系统，如MySQL、Oracle等，主要用于事务处理和数据存储，保证数据的一致性和完整性。而数据仓库则更注重数据的整合、存储和分析，以便为决策提供支持。在架构上，传统数据库主要包括数据库管理系统、数据库和应用程序，而数据仓库则通常包括数据源、ETL（提取、转换、加载）工具、数据存储和数据分析工具等。NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式，它是一种非关系型数据库系统，用于存储和管理大量非结构化和半结构化数据。NoSQL数据库可以应对大规模数据处理和高并发访问等需求，并且具有高可用性、高可扩展性和高性能等优点。现有较流行的数仓NCR数据仓库：NCR提出了一套独特的数据仓库方法论和实施框架理论，成为“可扩展数据仓库”（ScalableDataWarehouse，简称为SDW），其基本框架主要分为3个部分：数据装载、数据管理和信息访问。星环数据仓库：星环数据仓库解决方案是一款基于Hadoop生态的大数据平台，支持高性能、高并发的实时分析，并且拥有丰富的查询和存储引擎，可进行大数据分析和挖掘。巨杉数据仓库：巨杉数据仓库解决方案是一个可扩展的数据仓库平台，支持多种数据源的接入，并且拥有强大的数据处理和存储能力，可进行高效的数据分析和挖掘。阿里云MaxCompute数据仓库：阿里云MaxCompute数据仓库解决方案是一个基于分布式计算的大数据平台，支持海量数据的存储和分析，并且拥有强大的数据处理和计算能力，可进行高效的数据分析和挖掘。这些解决方案都提供了强大的数据仓库功能，包括数据的存储、处理、分析和挖掘等，可以满足不同用户的需求。

怎么用DATAX 抽取 impala数据库的数据

《数据库原理》课程 实验报告上机实验：Employees数据库（1）一、实验目的通过上机练习巩固关系数据库设计方法。通过上机练习巩固关系数据库语言SQL。二、实验原理采用MySQL或OpenGauss数据库作为实验用DBMS。用E/R图建立数据库的概念模型。将E/R模型转换为关系模型。用SQL创建数据库模式。将数据批量装载到数据库中。用SQL进行查询和更新操作。三、实验内容用户需求。某公司为管理员工相关数据需要设计名为Employees的数据库。该数据库中要管理的数据包括：员工数据（employees）、职称数据（titles）、工资数据（salaries）、部门数据（departments）等。员工数据包括：员工编号（emp_no）、出生日期（birth_date）、名字（first_name）、姓氏（last_name）、性别（gender）、入职日期（hire_date）。职称数据包括：职称名称（title）、起始时间（from_date）、终止时间（to_date）。一条职称数据记录了某员工从起始时间到终止时间这个时间段内的职称名称。工资数据包括：工资数额（salary）、起始时间（from_date）、终止时间（to_date）。一条工资数据记录了某员工从起始时间到终止时间这个时间段内的工资数额。部门数据包括：部门编号（dept_no）、部门名称（dept_name）。部门和员工间的关系1（dept_emp）：一个部门下属有多名员工，一名员工可隶属于多个部门。需要记录某员工为某部门工作的起始时间和终止时间。部门和员工间的关系2（dept_manager）一个部门有多位经理（不用区分正副职），经理也是一名员工，一名员工可同时担任多个部门的经理。需要记录某员工担任某部门经理的起始时间和终止时间。分析用户需求，画出Employees数据库的E/R模型图。将E/R模型转换为关系模型，用SQL创建关系表，写出CREATE TABLE语句。要求：用CONSTRAINT关键字建立有名称的主键和外键约束。主键名称格式为：pk_表名外键名称格式为：fk_本表名_引用表名create table employees(emp_no int,birth_date date,first_name varchar(15),last_name varchar(20),gender char(1),hire_date date ,constraint pk_employees primary key(emp_no))comment '员工';create table tiltes(emp_no int,title varchar(50),from_date date,to_date date,constraint pk_titles primary key(emp_no,title,from_date),constraint fk_titles_employees foreign key (emp_no) references employees(emp_no))comment '职称';create table salaries(emp_no int,salary int,from_date date,to_date date,constraint pk_salaries primary key(emp_no,from_date),constraint fk_salaries_employees foreign key(emp_no) references employees(emp_no) )comment '工资';create table departments(dept_no char(4),dept_name varchar(20),constraint pk_departments primary key(dept_no))comment '部门';create table dept_emp(emp_no int,dept_no char(4),from_date date,to_date date,constraint pk_dept_emp primary key(emp_no,dept_no),constraint fk_dept_emp_employees foreign key (emp_no) references employees(emp_no),constraint fk_dept_emp_departments foreign key (dept_no) references departments(dept_no))comment '部门员工关系1';create table dept_manager(dept_no char(4),emp_no int,from_date date,to_date date,constraint pk_dept_manager primary key (emp_no,dept_no),constraint fk_dept_manager_employees foreign key (emp_no) references employees(emp_no),constraint fk_dept_manager_departments foreign key (dept_no) references departments(dept_no))comment '部门员工关系2';将提供的示例数据导入到已创建的表中。数据文件说明：data_employees.txt 员工数据data_departments.txt 部门数据data_dept_emp.txt 部门员工关系数据data_dept_manager.txt 部门经理关系数据data_salaries.txt 工资数据data_titles.txt 职称数据使用OpenGauss(PostgreSQL)提供的批量导入数据的语句COPY…FROM…或使用MySQL提供的批量导入数据的语句LOAD DATA INFILE。（关于COPY…FROM…语法解释，请自己查询PostgreSQL文档；关于LOAD DATA INFILE语法解释，请自己查询MySQL文档）导入之后的结果：employees表 300024 行数据departments表 9 行数据dept_emp表 331603 行数据dept_manager表 24 行数据titles表 443308 行数据salaries表 2844047行数据导入语句如下：load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_employees.txt' into table employees fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_departments.txt' into table departments fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_titles.txt' into table titles fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_salaries.txt' into table salaries fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_dept_emp.txt' into table dept_emp fields terminated by ',';load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/data_dept_manager.txt' into table dept_manager fields terminated by ',';按照下列查询要求编写SQL语句。5.1 返回前10行员工数据。（提示：用LIMIT关键字，具体用法查文档）select * from employees e limit 0, 10;查询执行结果：5.2 查询first_name为Peternela且last_name为Anick的员工的编号、出生日期、性别和入职日期。select emp_no ,birth_date ,gender ,hire_date from employees e where (first_name = 'Peternela') and (last_name = 'Anick');查询执行结果：5.3 查询出生日期在1961-7-15（包括）到1961-7-20（包括）之间的员工的编号、姓名和出生日期。select emp_no ,first_name ,last_name ,birth_date from employees e where birth_date between '1961-7-15' and '1961-7-20';查询执行结果：（386行数据返回）最后一部分截图如下：5.4 查询所有first_name中含有前缀Peter或last_name中含有前缀Peter的员工数据（返回所有列）。select * from employees e where (first_name like 'Peter%')or(last_name like 'Peter%');查询执行结果：（771行数据返回）最后一部分截图如下：5.5 查询工资数额的最大值，并将查询结果的列名命名为max_salary。select max(salary) max_salary from salaries;查询执行结果：5.6 查询部门编号及相应部门的员工人数，并按照部门编号由小到大的顺序排序（将员工人数列命名为dept_emp_count）。select dept_no,count(*) dept_emp_count from dept_emp de group by dept_no order by dept_no ;查询执行结果：5.7 查询员工“Peternela Anick”的员工编号、所在部门编号和在该部门的工作起始时间。select de.emp_no,de.dept_no,de.from_date from employees e ,dept_emp de where (e.emp_no = de.emp_no) and (e.first_name = 'Peternela') and (e.last_name = 'Anick');查询执行结果：5.8 查询姓名相同的员工x和员工y的编号和姓名（只列出前10行结果）。select e1.emp_no as x_no,e2.emp_no as y_no,e1.first_name as first_name,e1.last_name as last_name from employees e1 join employees e2 on (e1.first_name = e2.first_name) and (e1.last_name = e2.last_name) and (e1.emp_no <> e2.emp_no) order by x_no ,y_no limit 10;查询执行结果：5.9 查询姓名为“Margo Anily”的员工编号和出生日期为“1959-10-30”且入职日期为“1989-09-12”的员工编号的并集。select distinct emp_no from employees e where ((first_name = 'Margo')and(last_name = 'Anily')) or((birth_date = '1959-10-30')and(hire_date = '1989-09-12'));查询执行结果：5.10 查询员工“Margo Anily”所在的部门的名称（要求用子查询实现）。select d.dept_name from departments d where d.dept_no = (select de.dept_no from dept_emp de where de.emp_no = (select e.emp_no from employees e where e.first_name = 'Margo' and e.last_name = 'Anily'));查询执行结果：5.11 要求用JOIN…ON连接语法实现查询5.10。select d.dept_name from departments d join dept_emp de on d.dept_no = de.dept_no join employees e on de.emp_no = e.emp_no where e.first_name = 'Margo' and e.last_name = 'Anily';查询执行结果：5.12 查询在全部部门中工作过的员工的编号和姓名（提示：用NOT EXISTS连接的子查询）。select e.emp_no ,e.first_name ,e.last_name from employees e where not exists (select * from departments d where not exists( select * from dept_emp de where d.dept_no = de.dept_no and e.emp_no = de.emp_no ));查询执行结果：5.13 查询员工人数大于等于50000的部门编号、部门名称和部门员工人数，按照部门编号由小到大的顺序排序（将部门员工人数列命名为dept_emp_count）。select d.dept_no , d.dept_name , count(*) as dept_emp_count from dept_emp de , departments d where de.dept_no = d.dept_no group by d.dept_no having count(*) >= 50000 order by d.dept_no asc;查询执行结果：5.14 在员工表中添加一行记录：(10000, 1981-10-1, Jimmy, Lin, M, 2011-12-8)insert into employees values (10000, '1981-10-1', 'Jimmy', 'Lin', 'M', '2011-12-8');查询执行结果：(1 行受影响)5.15 将5.14添加的员工记录的first_name属性值修改为Jim。update employees set first_name = 'Jim' where emp_no = 10000;查询执行结果：(1 行受影响)5.16 删除5.14添加的员工记录。delete from employees where emp_no = 10000;查询执行结果：(1 行受影响)5.17 在员工表中添加一行记录：(10001, 1981-10-1, Jimmy, Lin, M, 2011-12-8)，观察执行输出结果。insert into employees values (10001, '1981-10-1', 'Jimmy', 'Lin', 'M', '2011-12-8');5.18 删除编号为10001的员工，观察执行输出结果。delete from employees where emp_no = 10001;四、实验总结通过本次实验，我对mysql以及基本的sql语句有了一个相对全面的认识，我学会了对于数据库、表、字段、具体数据的导入、添加、删除、更改等一系列操作，这为我自主使用数据库提供了一定的基础。此外，我还了解了相关约束的基本含义与作用，这为我系统有序地分析与处理数据库关系提供了理论基础。最为重要的是，我对数据库查询操作有了一个较深的理解，通过学习和应用各种查询指令，解决了不同查询要求。此外，我在进行本次实验的过程中也遇到了些许困难。首先，可能是由于安装mysql时配置有出入，我在将实验数据导入数据库时，遇到了一些棘手的问题：数据库默认数据存放地址不匹配，而且向数据库中导入或导出数据的权限没有打开，经过反复尝试与查询资料，终于解决了这一问题。而我在解决实验题目时也因部分语法不熟练，反复尝试未果。这也让我明白，只有基础的语法语句熟练运用，我们才可以更好地使用mysql。

9月26日，华为云CodeArts Board获得了中国信通院《云上软件研发效能度量分级模型》的先进级最高级评估，达到了软件研发效能度量平台评估的通用效能度量能力、组织效能模型、项目效能模型、资源效能模型、个人效能模型、研发效能评价模型、项目管理域、开发域、测试域、运维/运营域的先进级要求，所有能力项要求全部通过，华为云CodeArts Board成为国内研发效能度量领域能力全面领先的云服务。数字化时代，提升研发效能加快价值交付，已经成为企业的核心目标和竞争力，而组织效能的提升离不开高效精准的度量，科学的研发效能度量能够实现对研发过程的价值流动优化，从而加速全局的价值流动，实现企业多快好省的业务价值目标。研发效能度量的目标是通过构建研发效能度量体系，实现软件研发过程的可视化、软件交付的可管理可跟踪可量化，及时识别研发过程的堵塞点和改进点，通过数据驱动运营和治理，不断提升企业的软件能力和研发效能。华为云CodeArts Board作为一站式数据驱动的研发效能度量平台，具备的优势如下：数据集成零感知全面接入CodeArts工具链数据，自动汇集研发全流程数据，连接数据孤岛，贯通软件研发的全生命周期；丰富的效能指标体系基于华为云实践的指标管理体系和价值流指标体系，提供了覆盖需求、代码、测试、构建、流水线、发布等领域的度量指标；开箱即用的洞察分析平台企业可以基于自身的定制度量指标诉求，通过无门槛的拖拽配置即可完成指标的二次定制开发；灵活扩展的自定义度量报表通过自定义报表灵活组合扩展的能力，企业可以构建自身的度量治理门户；转自华为云开发者联盟公众号

1、根据 示例：逻辑复制代码示例执行了如下代码conn.getReplicationAPI() .createReplicationSlot() .logical() .withSlotName("replication_slot") //这里字符串如包含大写字母则会自动转化为小写字母 .withOutputPlugin("test_decoding") .make();提示报错：connection success! org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: could not access file "test_decoding": No such file or directory根据 通过SQL命令安装和卸载插件当前用户数据库拥有的插件SELECT name FROM pg_available_extensions;name     | ---------+ dimsearch| dist_fdw | file_fdw | gc_fdw   | hdfs_fdw | hstore   | log_fdw  | packages | pldbgapi | plpgsql  | roach_api| uuid-ossp|我测试的数据库版本version                                                                                                         | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ PostgreSQL 9.2.4 (GaussDB 8.1.1 build 3c702f5c) compiled at 2022-06-06 21:50:23 commit 2609 last mr 5121 release|

SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如 Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至2015年已经有15个年头，SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。SQLite功能特性ACID事务零配置 – 无需安装和管理配置3.储存在单一磁盘文件中的一个完整的数据库4.数据库文件可以在不同字节顺序的机器间自由的共享5.支持数据库大小至2TB足够小, 大致13万行C代码, 4.43M比一些流行的数据库在大部分普通数据库操作要快简单, 轻松的API包含TCL绑定, 同时通过Wrapper支持其他语言的绑定良好注释的源代码, 并且有着90%以上的测试覆盖率独立: 没有额外依赖源码完全的开源, 你可以用于任何用途, 包括出售它支持多种开发语言，C, C++, PHP, Perl, Java, C#,Python, Ruby等SQLite虽然很小巧，但是支持的SQL语句不会逊色于其他开源数据库，它支持的SQL包括：ATTACH DATABASE，BEGIN TRANSACTION，comment，COMMIT TRANSACTION，COPY，CREATE INDEX，CREATE TABLE，CREATE TRIGGER，CREATE VIEW，DELETE，DETACH DATABASE，DROP INDEX，DROP TABLE，DROP TRIGGER，DROP VIEW，END TRANSACTION，EXPLAIN，expression，INSERT，ON CONFLICT clause，PRAGMA，REPLACE，ROLLBACK TRANSACTION，SELECT，UPDATE同时它还支持事务处理功能等等。也有人说它象Microsoft的Access，有时候真的觉得有点象，但是事实上它们区别很大。比如SQLite 支持跨平台，操作简单，能够使用很多语言直接创建数据库，而不象Access一样需要Office的支持。如果你是个很小型的应用，或者你想做嵌入式开发，没有合适的数据库系统，那么你可以考虑使用SQLite。到2013年10月17日最新版本是 3.8.1。能在上面获得源代码和文档。同时因为数据库结构简单，系统源代码也不是很多，也适合想研究数据库系统开发的专业人士。

一、Protobuf是什么?Protobuf就是一个网络通信协议，它提供了高效率的序列化与反序列化机制，网络通讯协议：在计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。序列化序列化是将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程。Protobuf对于不同的字段类型采用不同的编码方式和数据存储方式对消息字段进行序列化，以确保得到高效紧凑的数据压缩。Protobuf序列化过程如下判断每个字段是否有设置值，有值才进行编码。根据字段标识号与数据类型将字段值通过不同的编码方式进行编码。将编码后的数据块按照字段类型采用不同的数据存储方式封装成二进制数据流。反序列化反序列化是将在序列化过程中所生成的二进制字节流转换成数据结构或者对象的过程。Protobuf反序列化过程如下调用消息类的parseFrom(input)解析从输入流读入的二进制字节数据流。将解析出来的数据按照指定的格式读取到Java、C++、Phyton对应的结构类型中。二、protobuf序列化原理是什么?1.Protobuf数据存储三大原则：Protocol Buffer将消息中的每个字段进行编码后，利用T - L - V 存储方式进行数据的存储，最终得到一个二进制字节流。ProtoBuf对于不同数据类型采用不同的序列化方式(数据编码方式与数据存储方式)Protobuf对于不同的字段类型采用不同的编码和数据存储方式对消息字段进行序列化，以确保得到高效紧凑的数据压缩。不同类型的数据采用的编码方式和存储方式如下：对于Varint编码数据的存储，不需要存储字节长度Length，使用T-V存储方式进行存储;对于采用其它编码方式(如LENGTH_DELIMITED)的数据，使用T-L-V存储方式进行存储。3)ProtoBuf对于数据字段值的独特编码方式与T-L-V数据存储方式，使得 ProtoBuf序列化后数据量体积极小。2、WireType=0的序列化WireType=0的类型包括int32，int64，uint32，unint64，bool，enum以及sint32和sint64。编码方式采用Varint编码(如果为负数，采用Zigzag辅助编码)，数据存储方式使用T-V方式存储二进制字节流。3、WireType=1的序列化WireType=1的类型包括fixed64，sfixed64，double。编码方式采用64bit编码(编码后数据大小为64bit，高位在后，低位在前)，数据存储方式使用T-V方式存储二进制字节流。4、WireType=2的序列化WireType=2的类型包括string，bytes，嵌套消息，packed repeated字段。对于编码方式，标识符Tag采用Varint编码，字节长度Length采用Varint编码，string类型字段值采用UTF-8编码，嵌套消息类型的字段值根据嵌套消息内部的字段数据类型进行选择，数据存储方式使用T-L-V方式存储二进制字节流。

智能数据洞察（DataArts Insight）致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙来帮助业务人员发现、诊断业务问题。 DataArts Insight提供丰富的可视化组件，除了针对业务展示优化过的常规图表外，还有拓扑关系等异形图表供您自由搭配。DataArts Insight无缝集成华为云数据仓库服务、支持本地CSV、在线API及企业内部私有云数据；满足您各类大数据实时计算、监控的需求，充分发挥大数据计算的能力。拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏。DataArts Insight特别针对拼接大屏端的展示做了分辨率优化，能够适配非常规的拼接分辨率。创建的大屏能够发布分享，作为您对外数据业务展示的窗口。

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【问题来源】深圳容大【问题简要】录音表与通话详单表字段对应问题【问题类别】CC-DIS【期望解决时间】在线等【问题描述】录音表trecordinfo中的BeginTime和EndTime字段，和tcurrentbilllog表中的CALLBEGIN和CALLEND是对应的吗 （BeginTime和CALLBEGIN对不上，EndTime和CALLEND好像是对上的）

8月17日，华为运营团队正式入驻松山湖开发者村办公区，松山湖开发者村联合华为云开发者联盟举办HCDG（华为云开发者社区组织）城市行活动，举办以“数据治理承载之下的数字化运营之道”为主题的专家闭门会。华为云数字化转型咨询总监梁磊与瀚森科技、东阳光集团、恒翼能、生益科技等十几家企业共同探讨如何以数据治理为关键策略，实现企业数字化运营的路径。在全新环境下，松山湖开发者村锚定开村目标，迅速发挥深度洞察行业数字化转型创新业务模式的职能，为东莞松山湖企业数字化转型赋能。洞察企业数据治理诉求松山湖开发者村提供一站式服务会议期间，华为云曾负责安踏、东鹏、江淮汽车、河钢集团等多个重大数字化转型项目的咨询专家，梁磊为与会的企业家朋友们深入浅出地分享了关于“数据治理”的相关知识。数据治理是伴随着企业数字化转型不断持续进行的，是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行。华为云数字化转型咨询总监 梁磊数据治理在企业发展壮大过程中有其必要性，随着企业数据逐年增加，如财务、行政、销售等系统将逐渐形成多个数据孤岛，这时企业对于数据打通就有了新诉求。面对庞大的数据处理要求，需要企业通过战略、组织、制度、流程来建立一套完整的规范，并通过合适的平台工具来全面、系统地落地数据治理，构建一个清洁、可信、共享的数据底座，为企业数字化转型提供可监视的数据基座。东莞作为制造业强市，涵盖了41个工业大类中的34个，集聚超20万家工业企业，是天然的产业数字化转型“试验田”。东莞松山湖产业创新主体活跃，拥有国家高新技术企业635家，前瞻布局了智能制造、新材料、生物医药、新能源等战略性新兴产业，初步形成了以战略性新兴产业企业和科技型企业为主体的先进制造业集群，更是东莞这块“数字化试验田”中的前哨阵地。对于传统制造业企业而言，随着企业数字化转型不断持续进行，需要更加系统、完整的数据治理支撑企业更好地使用数据。共探数字化运营之道松山湖开发者村全力打造制造业企业数字化范本这场小型的专家闭门会，隐藏着松山湖开发者村力促松山湖企业数字化转型，打造中国乃至全球制造业企业数字化转型标杆城市的雄心。开村以来，松山湖开发者村充分发挥华为和伙伴资源优势，快速组建一支来自各行业数字化转型的人才团队，从村里出发，深入企业一线，，围绕“技术赋能，做好产品；商业赋能，卖好产品；运营赋能，运营好产品”的核心理念，为各行各业提供产品全生命周期的数字化一站式服务。松山湖开发者村将持续不断地举行技术圈层及专家交流活动，通过面对面宣讲、现场解答等方式，让松山湖更多企业加入数字化转型阵营，为企业释放更多数字生产力提供了可能。未来，松山湖开发者村将携手更多具备技术创新、业务创新、商业模式创新能力的企业，共同打造松山湖制造业区域数字化范本。