
大数据系统和工程管理如何实现高效协同与价值最大化?
本文深入探讨了大数据系统与工程管理如何协同实现价值最大化。文章指出,仅靠技术堆砌无法发挥数据潜力,必须通过科学的工程管理方法,包括需求定义、架构设计、DevOps流程、数据治理和成本优化五大核心要素,来构建稳定、高效、可持续的大数据平台。文中通过真实案例说明了工程化管理带来的效率提升与业务收益,并展望了AI赋能下的智能工程管理趋势。最终强调,唯有将技术与管理深度融合,才能让大数据真正从“看得见”走向“用得好”。
本文深入探讨了大数据系统与工程管理如何协同实现价值最大化。文章指出,仅靠技术堆砌无法发挥数据潜力,必须通过科学的工程管理方法,包括需求定义、架构设计、DevOps流程、数据治理和成本优化五大核心要素,来构建稳定、高效、可持续的大数据平台。文中通过真实案例说明了工程化管理带来的效率提升与业务收益,并展望了AI赋能下的智能工程管理趋势。最终强调,唯有将技术与管理深度融合,才能让大数据真正从“看得见”走向“用得好”。
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