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数据治理为什么要“秘密”进行？
无论你如何构建治理环境，都需要对数据进行管理。但数据管理团队越来越多地以微妙的方式实现数据治理，以避免被商业用户视为“数据警察”。
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BI数据治理很重要 私营企业该如何下手？
关于商业智能数据的治理，私营企业可以从公共部门的数据管理实践中吸取宝贵的经验教训。
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遇到Hadoop性能问题很头疼？监控集群很重要
大数据系统中，数据并非唯一需要管理的内容。数据科学家和其他用户所运行的查询也必须进行监控，以确保他们不会在Hadoop和Spark集群中陷入困境。
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关于认知计算系统 企业应该知道的二三事
如果企业想要从人工智能和认知计算中获取利益，就需要在部署漫长而昂贵的项目之前，制定一个切实可行的计划。
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对于预测建模来说，数据集才是决定成败的关键
数据科学核心任务之一是利用数据挖掘和机器学习算法来开发预测模型。但是，如果在前期没有选择正确的数据挖掘数据集合，即使是最佳设计的模型也可能会误入歧途。
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数据治理为什么要“秘密”进行？
无论你如何构建治理环境，都需要对数据进行管理。但数据管理团队越来越多地以微妙的方式实现数据治理，以避免被商业用户视为“数据警察”。
[技巧]| 2017-07-25
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将数据治理工具渗透到企业中有多难？
对于主流大数据用户来说，数据治理是一个大问题。最近，IT供应商已经宣称使用开源以及商业数据治理工具来管理基于Hadoop的数据湖中的数据。
[技巧]| 2017-07-24
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对话百分点刘国栋：大数据和人工智能浪潮下的BD-OS进化
数据已经成为新的商业时代中最主要的生产因素，有了数据主导权才能保证商业的竞争，在此基础上进行持续的创新。
[专家面对面]| 2017-07-21
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SAP研究表明：数字化转型空前重要，数字技能面临缺口挑战
目前虽然各大企业认为数字化转型至关重要，但许多企业还没有制定相应的战略，帮助员工掌握必备的数字化素养技能。
[新闻]| 2017-07-20
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数据治理为什么要“秘密”进行？
无论你如何构建治理环境，都需要对数据进行管理。但数据管理团队越来越多地以微妙的方式实现数据治理，以避免被商业用户视为“数据警察”。
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将数据治理工具渗透到企业中有多难？
对于主流大数据用户来说，数据治理是一个大问题。最近，IT供应商已经宣称使用开源以及商业数据治理工具来管理基于Hadoop的数据湖中的数据。
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BI数据治理很重要 私营企业该如何下手？
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乘风破浪！拥抱数据洪流
全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
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大数据分析 释放数据的“力“与“美”
如何释放大数据的“力”和“美”？不妨从大数据分析的重要性、业务价值以及成功客户案例三个方面谈起……
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预测失败的锅谁来背……
越来越多的企业选择构建可支持预测分析、数据挖掘和机器学习应用程序的大数据架构，这些架构逐渐改变着数据管道以及数据准备步骤。
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大数据的博弈
随着技术的变化发展，不断增加和更新的软件也让企业疲于挑选。一个能够对数据管理、分析和洞察执行工具进行整合的洞察平台，是最重要的优选新兴技术之一。
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技术指南：从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验，论述了快数据给现代企业架构带来的挑战，他认为，相比于数据规模的爆炸式增长而言，数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例，包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册：将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略，而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢？本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点（point of sale）多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大，变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中，我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。
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对话百分点刘国栋：大数据和人工智能浪潮下的BD-OS进化
数据已经成为新的商业时代中最主要的生产因素，有了数据主导权才能保证商业的竞争，在此基础上进行持续的创新。
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2016年开源大数据市场竞争拼什么？咨询能力！
天睿公司（Teradata）旗下的大数据咨询公司Think Big宣布正式启动大中华区业务，国内大数据市场对开源技术的接受程度如何？Think Big又将如何开展针对中国市场的服务？
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为何中小企业还未从大数据变革中受益？
Digital Exhaust一书的作者、技术顾问和演说家Dale Neef 解释了为什么大数据的优势在很大程度上并未在中小企业中显现，并对这些企业应该做些什么给出了建议。