Data service что это за программа

Что такое Dataservice.fvm и как это исправить?

Повреждение, отсутствие или удаление файлов dataservice.fvm может привести к ошибкам Data Service API. Возникновение подобных проблем является раздражающим фактором, однако их легко устранить, заменив файл FVM, из-за которого возникает проблема. Запуск сканирования реестра после замены файла, из-за которого возникает проблема, позволит очистить все недействительные файлы dataservice.fvm, расширения файлов или другие ссылки на файлы, которые могли быть повреждены в результате заражения вредоносным ПО.

Загрузите новую версию dataservice.fvm для %%os%% в списке файлов ниже. Также доступны варианты для других версий Windows (при необходимости). В некоторых случаях в настоящее время в нашей базе могут отсутствовать некоторые версии dataservice.fvm, но их можно запросить, нажав на кнопку Request (Запрос) ниже. В крайнем случае, если ниже отсутствует необходимый вам файл ниже, для получения необходимой версии вы также можете связаться с FactSet Research Systems, Inc..

美國神秘飛機即將首飛！身披民用，內藏美軍新型戰機？NASA、洛馬聯手打造靜音的超音速飛機【X-59】

Поместите новый файл dataservice.fvm на место предыдущего (перезаписав предыдущий). Проблема больше не должна возникать, однако, чтобы убедиться в этом окончательно, следует выполнить проверку. Чтобы убедиться в том, что удалось решить проблему, попробуйте запустить Data Service API, и посмотреть выведется ли ошибка.

Dataservice.fvm Описание файла

Тип файла:	FVM
Тип приложения:	Data Service API
App:	Data Service API
Версия выпуска:	2013.1.614.346
Разработчик:	FactSet Research Systems, Inc.

Имя:	dataservice.fvm 2e5d5ebb11ff36ee6f4490580ba04656c7d84ac6
MD5:	7c4697b5b258d8e9faff51c40b63f7a0
CRC32:

Источник: www.solvusoft.com

SAP Data Services

SAP Data Services — система класса EIM [1] , решение для интеграции, обеспечения качества, профилирования данных и анализа текста.

Продукт предоставляет возможности интеграции, трансформации, улучшения и доставки данных. Имеет единые интерфейс разработки, репозиторий метаданных, слой подключения, среду выполнения и панель управления.

Архитектура Data Services

Поддерживаемые бизнес-процессы и функции EIM

• Миграция данных — помогает быстрее и легче передать исходные данные в требуемое приложение или систему
• Управление качеством данных — очищает, формирует и стандартизует данные от SAP и других сгруппированных или пользовательских приложений
• Интеграция данных — объединяет разрозненные источники данных для поддержки СХД предприятия, или объединяет данные для быстрой интеграции без их физического перемещения
• Наследование данных — помогает пользователям разворачивать и проследить данные до их оригинального источника
• Консолидация метаданных — интеграция источников данных и систем в открытое, реляционное хранилище.

Платформа интеграции и анализа

2014: Обновления SAP Data Services

8 октября 2014 года компания SAP объявила о выпуске обновлений для решений по управлению корпоративными данными (EIM).

Обновления обеспечивают расширенную поддержку источников больших данных, интеграцию с программным решением SAP Lumira для визуализации данных, а также дополнительные возможности по защите и маскированию данных для эффективного управления информацией.

SAP Data Services предоставляет новые возможности в соответствии с главными приоритетами в сфере управления данными, которые включают управление информацией, работу с большими данными и упрощенную интеграцию.

• Новые функции защиты и маскирования данных позволяют защитить важнейшие бизнес-активы и уязвимые данные, установить правила конфиденциальности и обеспечить соответствие отраслевым требованиям во всех подразделениях организации.

• Расширенная поддержка Hadoop с возможностью предварительного просмотра HIVE таблиц помогает разработчикам ETL-процессов действовать эффективнее и дает пользователям возможность загружать массивы пространственных данных с помощью географических файлов ESRI. Такой уровень доступа помогает организациям получать ценную актуальную информацию из всех данных, где бы они ни хранились.

• Интеграция SAP Information Steward и SAP Lumira упрощает работу пользователей и позволяет эффективнее работать с данными в процессе анализа.

• Интеграция SAP Data Services и SAP Replication Server позволяет постоянно отслеживать изменения данных в исходных системах, а также дает мощные возможности преобразования данных для аналитики в реальном времени.

• Расширенные и ускоренные механизмы выявления ошибок в комплексных ETL-процессах с возможностью изолировать определенный поток данных и его объекты во время тестирования интеграции данных.

• Расширенные возможности геокодирования для стран Восточной Европы.

«Важно отметить, что с недавнего времени решения были изменены с учетом российской специфики. Например, решение SAP Data Services предоставляет широкие возможности по оптимизации работы адресной информации. Банки часто используют адресную базу клиентов для рассылки выписок, предложений по кредитам и т.п. При работе с решением в рамках подписки на российскую адресную директорию становится возможным исправлять ошибки в адресах, проверять существует ли тот или иной адрес в действительности. А за счет повышения качества адресной информации, наши российские заказчики смогут обеспечить более высокий уровень удовлетворенности клиентов, более эффективно организовать логистические процессы и работу с контрагентами», — поведал Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ.

Примечания

1. ↑ (англ. Enterprise Information Management — управление данными предприятия)

Источник: www.tadviser.ru

Почему вам нужны данные как сервис или что такое DaaS

Аналитика больших данных (Big Data) сегодня нужна всем компаниям, но далеко не каждое предприятия готово инвестировать в сложную ИТ-инфраструктуру и дорогих специалистов. Избежать этих затрат, получив все преимущества практического использования технологий Data Science, поможет парадигма «данные как сервис». В продолжение темы по цифровизации, сегодня поговорим про концепцию Data as a Service (DaaS): разберем, что это такое и как связано с Big Data и Machine Learning, чем это выгодно современным предприятиям и каковы риски практического использования этого подхода. Читайте в нашей статье, почему DaaS-решения стали сегодня так популярны и за что клиент платит облачному провайдеру.

Что такое DaaS: определение и история развития

Данные как услуга или DaaS – это модель дистрибуции данных или стратегия управления ими, когда пользователи не занимаются самостоятельно процессами сбора, хранения, интеграции, обработки и анализа данных, а передают эти задачи специализированным облачным провайдерам. Таким образом, DaaS-подход обеспечивает доставку конечным пользователям данных, ценных для их бизнеса, избавляя от необходимости локальной реализации процессов генерации и поддержки этих результатов, а также затрат на инфраструктуру и оплату труда ИТ-специалистов (администраторов Big Data, инженеров и аналитиков данных, а также Data Scientist’ов) [1].

Согласно DaaS-парадигме, данные должны быть предоставлены пользователю по требованию (on demand), независимо от географического или организационного разделения между поставщиком и потребителем информации. Началом развития DaaS-подхода считаются гибридные облачные технологии и веб-приложения, которые примерно с 2015 года все чаще используется как в коммерческих, так и в государственных целях. Например, ООН практикует именно DaaS-модель. В плане технологий наибольшее влияние на развитие концепции Data as a Service оказали популяризация инструментов Big Data c методами Machine Learning, сервис-ориентированная архитектура (SOA), микросервисный подход и различные API-интерфейсы для интеграции систем и данных. Благодаря этому сама платформу, на которой находятся данные, не обязательно должна располагаться внутри предприятия, а потому может быть легко передана в облако [2].

Еще в 2017 году концепция DaaS была отмечена аналитическим агентством Gartner как одна из самых перспективных технологий в области Data and Analytics, которая достигнет плато технологической зрелости по графику Hype Cycle через 5-10 лет. Тогда аналитики Gartner расположили DaaS на кривой роста завышенных ожиданий. Всего через год, в 2018 году DaaS переместился на самый пик ажиотажа, вызывая повышенный интерес общественности и профессионального сообщества. Примечательно, что спустя 2 года, в 2020-м подход Data as a Service продолжает оставаться актуальным для больших и малых компаний, стимулируя их цифровизацию и переход к data-driven управлению.

Чем хороши данные как сервис и в чем здесь подвох

По сравнению с локальным хранением и управлением данными, DaaS-подход обеспечивает несколько ключевых преимуществ в отношении скорости, надежности и производительности [1]:

• минимальное время развертывания, когда можно начать хранение, обработку и анализ данных практически сразу;
• повышенная надежность – облачная инфраструктура менее подвержена сбоям, что сокращает время простоя важных бизнес-приложений;
• гибкая настройка благодаря практически мгновенному выделению ресурсов для облачных рабочих нагрузок;
• экономия средств, когда не требуется тратить деньги на локальную инфраструктуру и оплату труда специалистов, варьируя размер инвестиций по мере изменения потребностей. В частности, нет необходимости покупать сервера и объединять их в кластеры, чтобы построить собственное озеро данных (Data Lake) на Apache Hadoop, нанимая для этого дорогостоящих Data Engineer’ов и администраторов Big Data.
• автоматизированное обслуживание и техническая поддержка инфраструктуры и программных решений, что избавляет конечных пользователей от необходимости самостоятельно управлять сложными инструментами или привлекать соответствующий персонал.

Источник: www.bigdataschool.ru

Сервис для розничной торговли — Dataservice

DataService — это инструмент, который позволяет существенно экономить время и средства при добавлении товаров в базу. Всего в несколько «кликов» в базе появляется карточка нужной категории, тщательно проверенная и доступная для редактирования.

НА ШАГ ВПЕРЕДИ Автоматизируйте и развивайте. Меняйте свой бизнес в нужном направлении, следуйте современным тенденциям. Наши идеи призваны помочь Вашему делу. Будьте впереди вместе с нами!

Экономия ваших денег Бесплатное заполнение номенклатуры*

Экономия вашего времени Экономия времени при заполнении карточек до 30 раз

Гибкая классификация товаров Весь товар классифицируется по особой иерархии компании ЦОР Штрих-М. Вы сами можете дифференцировать товар удобным образом.

Единообразное заполнение карточек Каждая “карточка” вносится в базу согласно ее специфике, характеристикам и тщательно проверяется.

Есть два вида сервиса

Dataservice 1,5 миллиона товаров

Data Service 2.0 Более 6 миллионов товаров плюс национальный
каталог (маркированный товар)

Стоимость Dataservice

0 руб. Неограниченное количество карточек Data Service 2.0 в ilexx.lite
10000 карточек Dataservice в месяц для товароучетного ПО

По подписке Неограниченное количество карточек Data Service 2.0 по расширенной подписке для всех товароучетных продуктов*
Неограниченное количество карточек Data Service 2.0 по действующей активной подписки для Штрих-М: Кассир 5

* Функционал будет готов в ближайшем релизе Стоимость Dataservice

0 руб.

* 10000 карточек в месяц для товароучетного ПО

Как работает сервис в кассовой программе?

Как работает сервис в товароучетных программах?

В момент приемки товара

Когда нужно завести остатки

Источник: kkm.solutions