怎么用数据仓库来进行数据治理？
数据治理难题如何破解？本文从数据仓库视角出发，解析如何通过数据集中、标准制定、质量管控、元数据管理与安全策略，将杂乱数据转化为可信资产，实现数据价值最大化。
AI+RPA全解析：从技术原理到行业落地，一篇读懂智能自动化核心密码
AI+RPA融合人工智能与机器人流程自动化，正重塑企业效率。它无需改造系统，即可跨平台自动处理财务、人力、运营等重复性工作，提效降本，助力数字化转型。从发票核验到简历筛选，从数据采集到合规申报，实现“智能决策+自动执行”。实在Agent等新一代智能体更支持自然语言指令、自主规划任务，已在金融、制造、政务等领域规模化落地，成为企业提质增效的刚需工具。
另辟蹊径的 Text2SQL，不用大模型也能搞 chatBI
润乾报表NLQ组件摒弃大模型路线，采用规则词典与领域知识库，将自然语言精准转化为MQL查询语言，实现稳定、低成本、可维护的ChatBI。其核心在于结构化语义解析，避免“幻觉”，支持复杂多表关联与计算，适用于企业级BI场景，是可靠高效的自然语言查询解决方案。
什么是ETL增量抽取？企业数据治理必读
本文详解ETL在数据治理中的核心作用，分享增量抽取三大技术方案及避坑指南，涵盖数据一致性、系统影响、监控预警等关键实践，助你构建高效、可靠的现代化数据体系。
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