标签： 大数据
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调查：大数据项目已经初见成效
2014-01-07 | 作者：Doug Miles | 翻译：陈洪钰数据分析是发现商机、提高业务洞察力的重要手段之一。先进的内容管理、搜索、商务智能等大数据技术更是将数据分析推向了新的平台。
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我们为什么要关心非结构化数据？
2014-01-05 | 作者：孙瑞非结构化数据随着大数据时代的到来而进入了我们视线，同时它也是我们在谈到大数据时提到最多的一个挑战。
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实时分析帮助提升客户服务
2014-01-02 | 作者：姜玮玮实时分析在企业大数据战略中扮演者重要的角色。通过对快速变化的数据流进行实时分析和即席查询，企业可以获得更多信息，建立良好的客户关系。
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数据可视化需要与业务紧密结合
2014-01-01 | 作者：Ed Burns | 翻译：陈洪钰数据可视化软件正在改变业务用户和数据分析师处理公司信息的方式。较之于传统的报表和分析技术，数据可视化工具可以更直观地呈现、处理数据。
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数据分析市场上的真真假假
2013-12-30 | 作者：Ed Burns | 翻译：陈洪钰关于数据分析和大数据的宣传攻势一直很猛，甚至于掩盖了真正需要的技术和战略。所以2014年最重要的就是炼就一双“火眼金睛”。
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组织应用Hadoop的三种模式
2013-12-24 | 作者：Shaun ConnollyHadoop保留它典型的“大数据”基础技术，但它是否适合当下数据库及数据仓库的使用方式？又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢？
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大数据重要的是意义
2013-12-17 | 作者：网界网2014年，“大数据”作为一个技术热词的吸引力将会消散，人们会更关注大数据本身的价值所在。
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Hadoop 2.0带来的大数据技术需求
2013-12-17 | 作者：Mark Brunelli | 翻译：陈洪钰Apache软件基金会最近发布了Hadoop 2，这个最新版本的开源平台具有高扩展性和分布式计算等特点。Hadoop 2包含了一些新功能，比如重新设计的资源管理器YARN。
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分析模型中的大数据与小数据之争
2013-12-16 | 作者：Craig Stedman | 翻译：陈洪钰大多数预测分析应用只需要分析样本，就能满足分析人员识别客户行为和其他参数的需要。相反，如果把大量的数据不加以分类就放到分析模型中，会增加“噪声”。
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Hadoop集群部署：IT部门的大航海时代
2013-12-12 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：孙瑞对于传统企业IT团队来说，对Hadoop探索这就像是大航海时代，未来迎接他们的到底是一片新大陆，还是未知的狂风暴雨，很少有人会认真考虑这个问题。
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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。
技术手册 >更多
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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。