标签： 传感器
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EMC World 2015：赛车场上的大数据
2015-05-07 | 作者：Caroline Donnelly | 翻译：陈洪钰让人意想不到的是，约翰辉煌成绩的背后，竟然有传感器技术和大数据分析的身影。在现在正在美国举行的EMC世界大会（EMC World 2015）上，约翰分享了他的经验。
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技巧：如何处理分析传感器数据
2014-06-23 | 作者：郭文超通过四个传感器产生的数据，一般可以分为两类：一类是温度和声响，它们一般是一个常量数据流;一类是运动和触控传感器，它们通常不会按照特定的频率发生
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电子书：如何分析传感器数据
2014-06-05到2020年，监控系统将不再是大数据的首要市场了。 根据Gartner分析，260亿个对象将会被连接到互联网, 超出全球范围的闭录电视摄像机数量的100倍。
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传感器引爆大数据，去“IOE”给开源带来机会
2014-06-03 | 作者：Jean-Paul Smets一个简单的真理可以预言一部分未来: “正在CERN上演的将很快发生在世界上每个地方。” 我们还可以再加上第二个: “一切正在聚集的将最终以分散结尾。”
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传感器数据分析之预测模型
2014-05-29 | 翻译：陈洪钰预报系统的大数据来自于传感器，但随着大数据的成熟，安装在土地上的传感器会越来越少。
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传感器数据分析之众说纷纭
2014-05-28 | 翻译：陈洪钰传感器产生的大量数据会让企业淹没在数据的海洋里。除了数据量巨大，机器生成的数据还会比传统交易数据包含更多的“噪声”。
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传感器数据分析之远程控制
2014-05-27 | 翻译：陈洪钰因为数据类型独特、数据量巨大、分布广泛等原因，传感器数据的收集和分析一直是个难题。虽然有的企业和供应商注意这一技术，但成功的实践仍是小范围的。
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不同人群眼中的大数据
2012-06-11 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：冯昀晖尽管大数据依旧是最火热的话题，但是如何定义它，甚至组织是否拥有大数据都是各企业难以回答的问题。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助，而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品，AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值，提升商业洞察，离不开分析软件和云技术的支撑。
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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。