标签: 大数据
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大数据分析原地踏步 原来是分析工具面临信任问题
2016-12-05 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:冯昀晖有时候大数据分析似乎总是在原地踏步,似乎数据信任的问题阻碍了数据分析的进一步应用。业务领导们理解新数据分析是必须经历的转型,但是他们不确定这种转变是否值得信赖。
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Spark架构在大数据环境的核心位置找到用武之地
2016-12-01 | 作者:Craig Stedman | 翻译:张亮亮Spark的最开始的名片是它能比MapReduce更快地运行批处理应用程序,而其编程环境和执行引擎是嵌入在Hadoop原始版本中的。
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功能上的“硬伤”并非Spark应用解不开的死结
2016-11-30 | 作者:Craig Stedman | 翻译:张亮亮虽然Spark自身还有待完善,但由于在批处理应用性能方面的优势,Spark正在逐渐将MapReduce边缘化,该数据处理引擎的使用正在快速增长。
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Hadoop生态系统中的容器和微服务 玩出哪些新花样?
2016-11-28 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:冯昀晖最近大多数大数据应用都部署在裸设备上,这意味着Hadoop大多数部署在非虚拟化服务器上。随着容器和微服务对应用开发圈产生影响,这种情况在发生改变。
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实现Spark集群部署 这些公司都经历了什么?
2016-11-23 | 作者:Craig Stedman | 翻译:乔俊婧软件公司如果想要部署Spark集群,公司内部文化需要做些真正的努力和转变,并对现有员工进行培训。
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数据可视化在大数据环境中扮演着重要的角色
2016-11-20 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧Tableau软件通常被认为是一个轻量级的软件,功能简单易用。但是越来越多的用户把它应用到更复杂的大数据环境中,使数据可视化工具的效用达到最大化。
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大数据理论遇上新兴分析工具 挑战无处不在
2016-11-10 | 作者:Ed Burns | 翻译:张亮亮物联网(IoT)分析和认知计算这对大数据的流行观点带来了挑战,而且这也要求那些分析专家重新对他们的做法进行评估。
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掌握描述性数据分析 让预测分析锦上添花
2016-11-07 | 作者:Scott Robinson | 翻译:张亮亮如今,90%的企业在使用某种形式的描述性分析,它包括的方法有挖掘历史数据和提取实时流的有用因素来对数据进行诠释。
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实时流处理加速大数据分析 用户有哪些期待?
2016-11-03 | 作者:Craig Stedman | 翻译:冯昀晖对于大多数组织来说,他们没有时间处理和分析大数据系统中的信息。越来越多的IT供应商在发布支持实时流分析处理的技术和软件包。
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从概念到应用 一站式区分大数据和BI
2016-11-01 | 作者:乔俊婧IT行业的新鲜词层出不穷,最近几年,大家都在谈论大数据和BI,可是你真的明白大数据和BI之间的区别了吗?
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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。