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NAT 网关_个人_十大云服务器

小七 141 0

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虽然美国40%的食物被浪费掉了,但3500万美国人(在这次大流行期间可能会更多)没有食物安全,这意味着他们没有食物,或者不知道未来的食物来自哪里。此外,食物浪费被称为"世界上最愚蠢的环境问题"。随着这一流行病的持续,农业物联网,食物系统成为人们关注的焦点。农民们正在把庄稼犁回自己的田地里,人工智能可以做什么,餐馆也在努力恢复生意,数百万新失业的美国人在食品店排队。随着政府和慈善家寻求配置资本来改善这种状况,食品行业的领导者们正寻求将更多的食品运到合适的地方。移动物品和移动货币首先需要良好的数据和描述供应链中食品的通用语言。

作为字母表子公司X的早期团队,他们在这项月球计划中工作,与克罗格和"喂养美国"密切合作®️ 使用谷歌云技术探索、转换和分析数据集。

虽然我们的食品安全地存放在美国各地的筒仓和仓库中,但有关食品质量和数量的信息也静态地存放在筒仓中,后者对任何人都没有好处。Kroger和Feed America通过与X作为中立的信息管理者共享原始数据,发现了潜在的系统级变革机会,而不仅仅是优化自己的组织。

在数据是高度重视的企业资产的世界中,共享数据可能被视为一种战略和竞争风险,更不用说法律风险了,操作和技术障碍。但它也能带来巨大的好处。我们分享我们的共同经历是因为我们学到了很多关于三个非常不同的组织如何协同工作以实现整个行业的目标,同时确保每个组织的数据资产都是安全的。我们发现,解决整个行业的挑战始于共享数据集。以下是非筒仓式数据是如何在减少食物浪费方面取得进展的。

什么是数据筒仓,它们为什么存在?

数据筒仓是一种信息管理模式,由于逻辑、物理、技术或文化障碍,相关和相互关联的子系统无法实时相互通信。例如,人力资源系统可能与其他公司系统隔离,以保护敏感的员工信息,但当财务部门更新薪酬信息时,需要手动协调两个系统中的信息。

跨行业和组织的数据仓库非常普遍。在政府和政策界,专家谈论"烟囱",应用程序架构师谈论"不同的系统",组织文化顾问谈论不兼容的"亚文化"。在每一种情况下,最终结果都是相似的:即使有大量的数据,决策者也很难访问、处理数据,找到他们需要的答案,并迅速做出反应。当X、Feeding America和Kroger走到一起时,他们首先必须解决潜在的组织障碍。

如何突破数据孤岛

这种三方合作关系能够突破数据孤岛,在如何与各自的组织建立信任和信誉方面具有战略意义。以下是合伙企业采取的步骤。在目标上保持一致,然后引入其他人。合作伙伴们齐聚一堂,充分阐明了各自的高层目标、实现这些目标所需的数据资产以及总体运营原则,然后召集各自的法律团队起草数据共享协议并通过行政审批流程。通过这样做,每个组织内该项目的拥护者能够以明确的理由进行内部谈判,而不是遵循传统的公司政策。大处着眼,从小处着手。尽管合作伙伴都相信有一个共同的全球真相来源是可能的,并向他们的上级强化了这一愿景,但每一位领导人也很容易让各自的公司通过从小处着手来支持这一努力。这个团队并没有立即扩大规模,而是以一家商店和一家食品库为原型,深入研究,建立了所有东西的端到端。在要求接下来的10家商店和10家食品银行参与之前,将所学到的知识结合起来。X团队投资与Kroger合作,免费vps服务器,并为美国的数据团队提供支持,以建立自动化流程,定期安排数据传输到Google云的时间和顺序。这个详细的案例研究解释了如何使用cloudcomposer设置提取、转换、加载(ELT)过程。找到共同语言。一旦X团队在Google云的企业数据仓库BigQuery中同时拥有Kroger和feed America数据集,他们发现这两个组织及其各自的部门对于地点、食品、数量和其他变量没有一致的语言。代表德克萨斯州至少有27种方式!第一步是将数据格式化为一致的。作为一个例子,这个案例研究描述了使用mapsapi标准化地理定位数据。尽早、经常地展示自己的见解。通过对一家商店或五家食品银行的初步分析,这一伙伴关系能够显示出立即产生影响的机会。例如,如何在特定的食品库之间批量采购食品以获得更好的定价,返利淘联盟,以及食品店应在哪天安排他们的商店提货以获得最多捐赠的食品。这为团队赢得了赞助商和运营人员的额外支持,云服务器一年多少钱,以继续扩展广泛的数据非筒仓化工作。请查看更多示例和工具。

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