话题： Hadoop
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Teradata发布开源Kylo软件 实现数据管道快速搭建与管理
2017-03-14 | 作者：Teradata企业运用Teradata天睿公司推出的数据湖管理软件平台Kylo，能够更简单、更经济、更迅速地开发数据湖，并专注于实现显著业务成果。
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大数据时代 是什么让你的数据准备跑偏了？
2017-03-06 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮数据准备过程可能是企业从高级分析技术获得商业利益的绊脚石。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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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，
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数据科学挑战重重 get新技能成当务之急
2017-01-17 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧随着更多新兴工具和技术的出现，许多企业正在努力应对当今大数据和数据科学生态系统的复杂性。根据TDWI的最新研究，专业数据科学家的短缺仍然是企业面临的数据科学的挑战之一。
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Amazon引入Athena 是否意味着AWS云上Hadoop的终结？
2017-01-02 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮Amazon Web Services准备尝试扩展云计算龙头地位，继续充实其数据基础设施，这次使用的是新的查询服务。
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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。
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大数据的诗和远方
2016-12-25即使现在有很多高级分析工具和技术出现，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时，仍然面临大量挑战。
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引领“大数据技术风暴” 机器学习正当下
2016-12-21 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：杨宏玉Ovum（咨询顾问公司）的分析师Tony Baer分享了他对于云端机器学习工具，物联网驱动流分析和Hadoop的一些观点。这些技术在2016年备受人们关注，2017年这种趋势将会延续。
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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。
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大数据管道技术 推动Hadoop架构与开发模式的变革
2016-12-06 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：杨宏玉最近几年，开源Hadoop风格的数据开发已经获得了很大的关注，但让主流企业采用这种开发模式依然用了很长时间。
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