话题： 大数据分析
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2014年大数据发展方向预测
2014-01-12 | 作者：John Schroeder更多的数据仓库将部署企业数据中心，2014年将会看到大多数公司的数据中心把数据提取处理和数据从企业数据仓库卸载到Hadoop，这样Hadoop将成为企业中心
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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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你的大数据团队缺人吗？
2014-01-06 | 作者：张霖成功的大数据团队需要三驾马车：一位业务分析师、一位机器学习专家和一位数据工程师。与其指望一位大数据“救世主”，不如重点关注如何搭建成功的大数据团队。
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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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TechTarget调查：大数据项目走向主流
2014-01-02 | 作者：Emma Preslar | 翻译：陈洪钰部署大数据最多的是大型互联网企业，关注的技术主要在于Hadoop，NoSQL数据库等，不过迄今为止，真正使用大数据技术的还在少数。
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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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“实时分析”应对快速变化的数据
2013-12-26 | 作者：Alain Vandenborne | 翻译：陈洪钰人们已经进入社交媒体的时代，客户都在用Facebook和Twitter等社交工具和组织交流。而组织对于负面消息的反应时间越长，这条消息带来的影响就越大。
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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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