技巧
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真正意义上的一体机：IBM PureData
2016-05-19IBM PureData系统集成数据库管理系统、服务器、存储和高级分析功能于一体，用于分析数据仓库设备，提供标准的数据仓库和分析能力。
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你对微软Azure SQL数据仓库了解多少？
2016-05-18微软Azure SQL数据仓库的出现，让用户能够根据实际的性能需求来提升计算能力和扩展存储空间。帮助用户实现了按需消费，进而节省了购买资源上的开支。
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放下对数据集成工具的偏见
2016-05-17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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作为云数据仓库 IBM dashDB到底好在哪儿？
2016-05-15IBM Bluemix平台提供了IBM dashDB， 这是一个数据仓库服务，它实现了IBM BLU Acceleration技术和嵌入式Netezza数据库内部分析技术。
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搭上机器学习这辆快班车 你还需要多久
2016-05-12那些正挣扎在大量企业数据中的IT和分析管理人员可能发现，他们很难忽略不断变化的市场会推进从技术供应商那里获得机器学习工具。
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云服务为机器学习提供更多选择
2016-05-12对于在实时数据集上测试机器学习算法，搭建云平台特别有用，因为用户就不必为测试运行对内部系统进行供应和配置。
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云技术加大数据 在线广告公司受益匪浅
2016-05-09基于云的在线广告支持是公有云市场的中最大的一部分，在这一领域，今年全球将增加14%的投入，达到903亿美元，上述数据来源于Gartner。
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云端服务势在必行？“人云亦云”并非那么简单
2016-05-05越来越多的企业用户选择在云环境中存储、管理和分析他们的数据。但是当企业真正在云环境中部署BI和进行数据分析时，遇到的情况却各不相同。
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重视数据质量 别让你的数据分析沦为鸡肋
2016-05-02众所周知，数据分析已经成为一个热门词汇。无论是人力资源供应链管理还是市场融资，数据分析已成为企业业务决策的关键一环。企业缺乏数据洞察力,也就失去了市场竞争力。
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提高数据处理敏捷性 私有云架构已成过去时？
2016-04-27云服务供应商近几年在数据安全保护方面取得了很多进展，目前公共云系统更适合Intuit公司处理AB测试这类任务。
分析 >更多
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合成数据与真实数据用于预测分析
数据工程师陷入两难：构建有效的AI模型需要更多的数据，但对真实数据的访问越来越受到隐私、安全和监管限制的限制。 […]
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数据分析中使用的4种模拟模型
随着企业在预测分析和数据驱动决策方面的进步，模拟模型开始出现新的用例。 大多数数据分析技术都源于赌博游戏。例 […]
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数据产品的重要性
如果企业将数据视为产品，而不仅仅是业务运营的副产品，企业将可以创造巨大的价值。数据产品可将原始数据转化为影响组 […]
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5个分析趋势：代理AI、数据作为产品等
代理AI，即自主使用AI来执行特定任务，去年成为数据管理和分析领域的主要趋势。 元数据管理专家Collibra […]
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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。