相反，*發生的最大的改變是來自於科技領域的新興企業：這樣的企業數以千計，就像是在印度。
並且，在年初ipo企業數大幅減少的情況下，也許可以減少一些關於越來越多的企業跑到海外市場上市(由於當地股票市場的監管較鬆)的擔憂。
作為代替，他建議將企業數據劃分為幾個邏輯域併為各個域定義字典。
他在文中探討了，在獲得重用及支持變化的環境下，服務設計的某些關鍵原則(“鬆耦合”和“自治”)與企業數據的關聯之道。
注：2003年起大中企業劃分標準改變，故大中型企業數與往年不可比。
幾乎沒有必要對數據架構師在推行企業數據模型期間面臨的各種困難和障礙進行全面的羅列。
問題也來了，即按照這種方式管理個人或企業數據付出的成本可能是隱私和安全。
服務對企業數據的所有權。
這會導致對企業數據源中包含的數據的誤解和誤傳。
文章討論了基於數據倉庫技術的cims數據環境結構，並提出了根據企業數據模型同時設計數據處理環境和分析環境的方法。
這種方法通常將現代企業最重要的資產之一——企業數據事後整合。
通過專門的數據服務集中化所有企業數據的存取要求業務服務的所有數據存取也通過這些數據服務完成。
如果在企業數據中心環境中開發軟件，那麼這兩種類型都能使用，而且使用EC2臨時擴展資源的成本也很低 —比方説測試。
系統的良好設計和運作能幫助企業提高計費出賬的精確度和準確度，降低出賬錯誤率，從而提高企業數據服務的質量，提升市場競爭能力。
對於還沒有企業數據質量計劃的組織，這可能是啟動一個企業數據質量計劃的催化劑。
報名企業數與去年基本持平，並超過計劃數。
這是因為，將企業數據合併到專用數據棧或數據倉庫之內並不總是可行。
此次公示名單顯示,印刷包裝、塑料建材、醫*保健、汽車配件、食品及服務業等細分類別入圍企業數量均有不同程度增長。
這些數據庫還可以定期地與企業數據庫進行同步，從而將用户離線時客户機應用程序需要的數據捕捉到客户機上。
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