中央经济工作会议明确提出,要以科技创新推动产业创新,特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能,发展新质生产力。这为新时代新征程加快科技创新、推动高质量发展提供了科学指引。深刻认识和把握新质生产力的内涵和特点,认清新质生产力的形成规律,营造有利于新质生产力成长的体制机制环境,更好整合科技创新资源,加快推动形成新质生产力,为高质量发展赋能蓄力。
新质生产力是相对于传统生产力而言的,是指大量运用大数据、人工智能、互联网、云计算等新技术与高素质劳动者、现代金融、数据信息等要素紧密结合而催生的新产业、新技术、新产品和新业态。新质生产力的形成是人类改造自然手段和方式的明显进步,是先进生产力替代传统生产力,质量效率更高、可持续性更强的发展模式加速形成的过程,代表着生产力水平质的跃迁,具有丰富内涵和显著特征。
作为个人今年为了强化团队实力,适应新形势发展,目前想从数据采集,指标加工,模型推理阶段整个闭环进行包括数据治理.性能可靠性测试,混沌工程,业务逻辑安全性较为完善的测试体系落地(在目前已有的基础上,加强在计算引擎流批一体化中的实时流加工部分,存储 中湖仓一体化当中数据湖部分,基于图数据库等nosql的图分析这三大块),期待尽量有比较大突破。:
目前存在挑战是团队主要技能是集中数仓数据治理,而对实时流加工,数据湖、图分析图数据库等方面的知识体系不够完善,后面如何结合项目实践如何有效运作起来?各位同仁可以一起探讨。
虽然个人已结合以往在模型实验室、模型工厂、数据线系统等开发测试这些碎片化的经验,初步整理出一些落地思路。
在新的形势下,提升团队的数据资源运作能力变得尤为重要。以下是一些建议,有助于团队在这一方面取得进步:
一、明确数据战略与目标
针对您提到的挑战,建议您可以采取以下措施:
总之,针对团队主要技能集中在数仓数据治理,而对实时流加工、数据湖、图分析和图数据库等方面的知识体系不够完善的问题,可以通过培训、合作、实践和知识分享等方式来提高团队的技能水平,从而更好地完成项目任务。