2017 年 3 月
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数据科学工具：激发企业潜能的标配
2017-03-31 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧随着越来越多的企业了解到高级分析的优势，企业对易于使用的工具的需求也在增加。 首先接受这一趋势的供应商是在商业智能领域，自助服务成为商业智能的实际标准。
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AI很热门 运用需理智
2017-03-30 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧去年，新兴的AI技术被炒得火热，随着AI进一步渗透到企业中， 就需要企业做出理智的选择和判断了。
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是时候聊聊“黑暗数据”了
2017-03-28 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧根据Deloitte集团的一份新报告，非结构化数据和其他所谓的黑暗数据类型的分析可以提供重要的业务价值。
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从2016年首席信息官调查结果看公有云服务的崛起
2017-03-28Gartner 2016年首席信息官调查结果（参见图1）显示，云服务位列首席信息官选择及投资的中国前5大技术领域。
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Spark和Hadoop分析遇障碍？可以试试容器啊
2017-03-27 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务，但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
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拥抱开源 DevOps引领大数据生态系统
2017-03-27 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧为了继续推进大数据工程，团队需要非常认真地追求DevOps的信条，尤其是要求数据工程师和IT架构师负责将创新思想运用到生产过程中。
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在认知和云改变一切的时代 如何通过选择IT架构实现开源众创
2017-03-24当下，技术不断推陈出新，物联网、人工智能、机器学习、区块链等前沿技术正在引发一场行业的变革。在这样的环境下，一个可以“适用于所有需求类型”的IT基础架构已经一去不复返
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企业的数据科学团队如何挖掘数据价值
2017-03-23 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧单纯地雇用数据科学家并不意味着企业能够充分利用数据科学带来的优势。来看看这些企业如何通过数据科学团队让数据价值最大化。
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创建数据流应用程序 不要被数据“牵着鼻子走”
2017-03-22 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧如果应用程序开发人员不关注数据准确性和一致性，使用Hadoop，Spark和其他大数据技术的数据收集过程虽然要快得多，但效果并不一定很理想。
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Gartner调查显示：迎接数字生态系统浪潮 中国CIO蓄势待发
2017-03-22 | 作者：Gartner全球信息技术研究和顾问公司Gartner认为中国首席信息官们正将快速增长的IT预算投向数字化。
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聊聊人工智能那些事儿
分析师们预测，到2020年，人工智能技术将出现在发布的几乎每一款新软件和新服务中……
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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。