标签: 大数据分析
-
Spark和Hadoop分析遇障碍?可以试试容器啊
2017-03-27 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:乔俊婧将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务,但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
-
Tableau预测:自助式大数据分析时代正在来临
2017-03-13对于大数据而言,2016年是具有里程碑意义的一年,更多企业和机构在该年度存储和处理各种形态和规模的数据,并从中提取有价值的信息。
-
预测分析工具VS情感驱动 谁能左右分析结果?
2017-02-27 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧使用预测分析工具的企业用户有个普遍的共识,那就是数据始终驱动业务决策。 但在政治领域,这种说法并不是那么适用。
-
重视大数据分析有哪些好处?IT经理有话说
2017-01-22 | 作者:Craig Stedman | 翻译:乔俊婧随着Hadoop,Spark和其他大数据技术作为更多组织中的关键IT组件,越来越重视寻找大数据分析应用程序的业务优势,
-
非营利组织如何实施数据驱动战略?
2017-01-12 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧如果有一个行业部门能够从大数据分析中受益,那就是是非营利性社区。但是非营利组织通常缺乏资源,无法真正利用他们拥有的数据。
-
分析工具很难选? 且看这些企业如何挖掘大数据价值
2016-12-27 | 作者:Craig Stedman | 翻译:杨宏玉作为大数据平台,如Hadoop,NoSQL数据库和Spark 处理引擎被企业广泛采用。部署先进的分析工具,帮助企业分析业务数据流,这类方式被越来越多的企业所接受。
-
IT 团队如何将大数据分析“化繁为简”?
2016-12-19 | 作者:Craig Stedman | 翻译:杨宏玉即使现在有了高级分析工具扩展阵列,但分析团队在开发大数据应用程序,以及从大数据分析应用中获得可用数据方面,仍然面临大量挑战。
-
分析技术盛行的当下 数据科学家为啥最“抢手”?
2016-11-28 | 作者:Craig Stedman | 翻译:乔俊婧高级分析软件提供了很多功能,但是找到合适的数据科学家可以有效地使用工具是许多分析经理的一个挑战。
-
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。
-
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。
电子杂志 >更多
-
《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。
-
《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。
-
《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。
-
《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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。