DataPipeline数见科技

摘要： 《哈佛商业评论》在2012年的一篇文章中，将数据科学家称为“21世纪最性感的工作”，而性感意味着具有非常需要的稀有品质。通常情况下，招聘这些人既困难又昂贵，而且由于他们服务的市场竞争非常激烈，所以难以保留。 截至2019年1月，在线求职网站确实发布了一份报告，显示数据科学家的需求同比增长29％，自2 阅读全文

摘要： 目前，中国企业在大数据流通、交换、利用等方面仍处于起步阶段，但是企业应用数据集成市场却是庞大的。根据 Forrester 数据看来，2017 年全球数据应用集成市场纯软件规模是 320 亿美元，如果包括人工在内，将达到 3940 亿美元。 在数据应用集成领域中，既有 Oracle、SAP、微软、In 阅读全文

摘要： 六种 主流ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica，Datax ，Oracle Goldengate) 六种 主流ETL 工具的比较(DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica，Datax ，Oracle Go 阅读全文

摘要： 1. 一分钟完成单个API配置 单个API的配置包含：API名称、URL地址、请求方式、参数设置、自定义高级设置。 参数允许用户填写：Text、WebService、Timestamp、DependOn。 若用户的value是一个数值或者静态数组则选择Text即可，若某一个key的value是动态的 阅读全文

摘要： 数据质量管理已经成为数据治理的重要组成部分。高质量的数据是企业进行决策的重要依据。 DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性， 以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性。帮助企业解决在数据集成过程中遇到的数据质量相关问题。 DataPipeline 阅读全文

摘要： 本文简要讨论了一些构建面向实时数据的集成平台在技术选型方面的考量点。 阅读全文

摘要： 数据质量管理已经成为数据治理的重要组成部分。高质量的数据是企业进行决策的重要依据。 DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性， 以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性。帮助企业解决在数据集成过程中遇到的数据质量相关问题。 DataPipeline 阅读全文

摘要： 数据质量模块 数据质量模块 1.什么是「数据质量模块」？ 「数据质量模块」是DataPipeline提供的一个新的模块，主要是针对「数据质量任务」相关的功能。目前提供「数据质量任务」、「数据度量规则」、「数据检核方法」等三个功能模块。 2. 「数据质量模块」的核心功能模块？ 主要分以下几个模块，请点 阅读全文

摘要： 新时代下，招聘早已不再是过去被动式的流程管控行为，智能化的招聘技术被越来越多地运用到企业招聘中。 为能更好地帮助企业优化招聘渠道，提高招聘效率，提升雇主品牌，Moka从成立之初便秉承“简单”的逻辑，通过提供SaaS的招聘管理系统让不简单的招聘工作变得轻便、高效。 在过去的2018年，互联网、地产等行 阅读全文

摘要： 如何统一管理单个任务下所有API的同步情况 1. 一分钟完成单个API配置 单个API的配置包含：API名称、URL地址、请求方式、参数设置、自定义高级设置。 参数允许用户填写：Text、WebService、Timestamp、DependOn。 若用户的value是一个数值或者静态数组则选择Te 阅读全文