话题： 大数据
-
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。
-
Louisiana州使用GIS软件构建防洪灾地图
2016-12-15 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：杨宏玉Louisiana Department of Health使用GIS软件确定哪些医院处于洪水潜在范围，帮助医院应对洪水灾害。
-
云计算固然好 但挑战依然存在
2016-12-14 | 作者：David Loshin | 翻译：杨宏玉云计算的出现，让企业在投资IT和商业应用时，多了一种部署选择，不再仅限于本地部署。但云环境也经常会增加企业使用的系统的数量。
-
机器学习项目面临哪些障碍？听听IT经理怎么说
2016-12-07 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧几十年来，机器学习已经成为高级分析场景的一部分，但是大数据平台和创建自动分析算法工具的出现使得机器学习变得更加重要。
-
西门子使用过程挖掘来提高制造可见性
2016-12-06 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧在实施过程挖掘工具之前，制造商西门子几乎无法了解其生产瓶颈。现在，西门子很清楚地了解问题的根源所在。
-
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。
-
大数据分析原地踏步 原来是分析工具面临信任问题
2016-12-05 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：冯昀晖有时候大数据分析似乎总是在原地踏步，似乎数据信任的问题阻碍了数据分析的进一步应用。业务领导们理解新数据分析是必须经历的转型，但是他们不确定这种转变是否值得信赖。
-
Cask框架：加速构建Azure HDInsight数据管道
2016-12-04 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮Microsoft Azure之类的云正努力将部署简化，但这和端对端大数据分析应用程序的实现以及将其在云上运行一样困难。
-
边缘计算产业联盟：引领边缘计算产业发展 深化行业数字化转型
2016-12-04边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化各方面的关键需求。
-
Spark架构在大数据环境的核心位置找到用武之地
2016-12-01 | 作者：Craig Stedman | 翻译：张亮亮Spark的最开始的名片是它能比MapReduce更快地运行批处理应用程序，而其编程环境和执行引擎是嵌入在Hadoop原始版本中的。
共1116条记录