标签： 数据仓库
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面试心经：从数据“科学家”到“艺术家”的转变
2012-08-06 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：茶一峰Bill Franks是《Taming the Big Data Title Wave》一书的作者，也是数据仓库应用提供商Teradata的首席分析师。他对“数据科学”（data science）是又爱又恨。
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EMC联手Attunity 强攻大数据复制市场
2012-08-05 | 作者：Delaney Rebernik | 翻译：茶一峰日前，数据复制集成软件厂商Attunity与EMC合作，力求简化大数据在企业中的迁移。随后，Attunity针对EMC-Greenplum统一分析平台推出了一款数据复制软件。
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Teradata技术总监：大数据已成为主流
2012-08-02 | 作者：Brian McKenna | 翻译：茶一峰“大数据”技术在刚出现的时候都只在高端科技类或者硅谷网络分析公司中应用；到了今天，如银行、电信、保险公司之类更为传统的行业也逐渐搭上了这辆“列车”。
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星形架构与雪花型架构：哪一个更好？
2012-08-01 | 作者：Rohit Chatter | 翻译：孙瑞星形架构（Star Schema）和雪花架构（Snowflake Schema）是数据仓库中常用到的两种方式，而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。
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EMA分析师：从数据仓库到“混合数据生态系统”
2012-08-01 | 作者：茶一峰今天，数据的实时分析已经实现，从文本之类的数据结构中提取数值也能做到，因此，企业开始逐渐摒弃集中化的数据仓库。
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敏捷开发将改变BI项目现状
2012-07-31 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：孙瑞伴随业务发展，越来越多的组织希望改善业务流程，让其变得更加敏捷、灵活、高效。面对如今不稳定的外部经济环境，这一理念对于组织来说将具有更多重的意义。
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实时BI可行不可行？
2012-07-26 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：茶一峰数据可见性问题不仅关于数据本身可不可见，还涉及到什么样的数据可见以及什么时候可见。Quicken Loans公司为此开始把重点放在我们现在所说的“实时BI”上面。
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一张图概括的BI发展史
2012-07-22 | 作者：佚名本文给出了一张信息图，该图标以时间线的方式告诉你商业智能（BI）的艰难道路和即将到来的未来。
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开展数据仓库项目前应考虑的重要问题
2012-07-15 | 作者：Mark Whitehorn | 翻译：曾少宁在构建数据仓库项目时，技术问题总是很容易解决；而企业文化问题则通常是导致数据仓库项目失败的原因。
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WhereScape高管谈论大数据管理与数据仓库
2012-07-03 | 作者：茶一峰WhereScape软件公司的创始人兼CEO Michael Whitehead称，大数据管理不仅仅只是Hadoop或其他技术的部署问题。
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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。