标签: 数据集成
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如何为企业选择合适的数据集成工具?
2016-06-05 | 作者:Rick Sherman | 翻译:张亮亮数据集成工具类型如此丰富,选择这类产品并非要挑那些拥有丰富功能的,而是要选择与你的集成需求和企业特质最为适配的产品。
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放下对数据集成工具的偏见
2016-05-17 | 作者:Rick Sherman | 翻译:杨宏玉大数据对企业正在产生重大的影响,云应用程序正在快速取代传统的本地应用程序,这些趋势的共同基础都是企业对数据需求的不断增长。
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五大步骤帮你实现Hadoop价值最大化
2016-04-07你可能准备在公司启动一个大数据项目,但是你对Hadoop并不熟悉,并且不确定这样的项目是否可以带来价值。别着急,许多企业都会遇到类似的问题。
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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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《数据价值》2015年8月刊·云端集成
2015-08-23如果应用无法共享数据,企业就会失去连接性。云端与内部应用需要紧密集成,这样系统才能正常运转,以支撑我们完成业务目标。
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大数据时代到来 我们还需不需要ETL?
2015-06-22 | 作者:Livbee将数据转化为有用信息,成为了许多企业迈不过去的一道坎,也是许多大数据项目仓促上马但最终失败的主要原因。
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零售行业通过数据集成满足客户需求
2014-10-09 | 作者:Stephanie Neil现在人与人之间的交流方式层出不穷——移动设备、文本传送还有社交媒体,人们也期望通过这些渠道与商业伙伴进行沟通。
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多渠道市场营销:数据质量是关键
2014-05-25 | 作者:Ashley Smith | 翻译:陈洪钰客户通过不同渠道和公司接触,通过App和社交媒体获得市场信息。他们希望在不同的渠道之间能够获得无缝的体验。
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大数据未必需要大数据架构
2014-02-10 | 作者:Ed Burns | 翻译:陈洪钰大数据已经成为大多数企业管理者关心的问题。显而易见,数据分析能够在大数据时代打来大机遇。但是,数据集需要如此之大吗?
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大数据架构带来集成选项
2013-09-22 | 作者:Craig Stedman | 翻译:陈洪钰大数据技术为数据存储和数据管理打开了一扇新的大门,未来还会和数据仓储系统保持一致。这反过来创造了新的数据集成机会。
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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。