标签: 数据仓库
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构建下一代数据分析生态系统 将开源融合进行到底
2016-05-05作为全球范围内数据分析和大数据技术的峰会,Teradata大数据峰会致力于帮助企业通过数据分析获得更大的竞争优势并取得未来更大的成功。
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自服务BI是访问数据的唯一选择?这得用户说了算
2016-04-21 | 作者:Craig Stedman | 翻译:冯昀晖完成自服务软件部署后,一般就不需要集中IT和BI团队支持业务单元的分析需求了。这样经常会导致分析工作的脱节,给双方带来很大的麻烦。
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揭开Amazon Redshift的神秘面纱
2016-03-29 | 作者:Craig S. Mullins | 翻译:张亮亮Amazon Redshift为分析查询提供数据库功能,这与该公司的其他数据库管理系统(DBMS)技术形成对照。
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数据仓库是你的菜吗?(二)
2016-01-19 | 作者:Craig S. Mullins | 翻译:杨宏玉尽管随着Hadoop和其他大数据技术的出现,越来越多的公司需要收集和分析来自不同数据源的数据,但数据仓库并没有因此而失去存在的意义。
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数据仓库是你的菜吗?(一)
2016-01-19 | 作者:Craig S. Mullins | 翻译:杨宏玉尽管随着Hadoop和其他大数据技术的出现,越来越多的公司需要收集和分析来自不同数据源的数据,但数据仓库并没有因此而失去存在的意义。
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数据集成:大数据分析架构喊你帮忙
2015-10-14 | 作者:Ed Burns企业通常有不同的分析型数据存储,例如数据仓库、Hadoop集群、NoSQL数据库等,大数据分析架构必须考虑如何对不同来源的数据进行集成。
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数据仓库内心独白:我该如何存在
2015-01-08 | 作者:David Loshin | 翻译:陈洪钰随着新技术的逐渐兴起:Hadoop集群、NoSQL数据库、列式和内存数据库,数据虚拟化工具,新的问题也出现了,传统数据仓库和新兴技术该以什么关系存在?
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Facebook 300PB的数据仓库是如何炼成的?
2014-12-09 | 作者:Pamela Vagata | 翻译:梁堰波Facebook在数据仓库上遇到的存储可扩展性的挑战是独一无二的。我们基于Hive的数据仓库中存储了超过300PB的数据,并且以每日新增600TB的速度增长。
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如何升级企业数据仓库 满足大数据需求
2014-12-02 | 作者:Lockwood Lyon | 翻译:杨宏玉许多公司通常会使用高级分析技术去分析业务数据,特别是那些已经有企业数据仓库的公司。因此,大数据应用程序也自然地必须与现有数据仓库整合在一起。
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部署Hadoop的五大误区
2014-09-28 | 作者:BRETT MARTIN在部署Hadoop技术时提出不切实际的预期需求或误入技术认知误区,将导致浪费时间,费用上涨,业绩乏善可陈。
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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。