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IBM Watson能否成为分析平台主角？
2016-05-03 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧2014年，IBM在新Watson集团投资10亿美元。从那以后，该公司已经建立了六个Watson产品阵容，包括帮助治疗癌症和改善客户自助服务流程。
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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 | 作者：Scott Robinson | 翻译：乔俊婧众所周知，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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数据治理翻船不怪浪大 是你的数据质量太差
2016-04-28 | 作者：Craig Stedman | 翻译：张亮亮数据治理团队需要建立数据质量改善目标，然后对其进行跟踪和汇报。而且它们应该是“有意义的业务目标”，而不是以数据为中心的。
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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 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖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。
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MapReduce地位难保？Spark开源上位
2016-04-26 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：冯昀晖开源Apache Spark架构已经提供了快速的内存处理和高性能的机器学习库，还集成了数据流处理能力。它还在继续吸引更多来自Web新贵和传统企业环境的追随者。
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新型数据准备工具来袭 你还在使用传统数据仓库架构吗？
2016-04-25 | 作者：David Loshin | 翻译：杨宏玉越来越多的业务分析师正在提升自身编写临时查询和分析算法的能力。这些临时查询和分析算法用来寻找企业数据存储中的有用信息，为企业业务决策提供更多数据。
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自服务BI是访问数据的唯一选择？这得用户说了算
2016-04-21 | 作者：Craig Stedman | 翻译：冯昀晖完成自服务软件部署后，一般就不需要集中IT和BI团队支持业务单元的分析需求了。这样经常会导致分析工作的脱节，给双方带来很大的麻烦。
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创建企业级品质数据湖 Spark没那么简单
2016-04-20许多企业正在尝试部署Apache Spark，通常会结合数据湖使用，希望能发挥其在流数据、查询和分析上的优势。但用户很快意识到，Spark并不容易使用。
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Hadoop迎来Spark Stream 激发大数据应用新变革
2016-04-19 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：冯昀晖批处理本是大型机时代的主题，近十年来随着Hadoop MapReduce的关注度逐渐增加，批处理现在又重新成为热门主题。
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关于SQL-on-Hadoop 你需要知道的三件事
2016-04-18 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：冯昀晖Hadoop受到很多人的关注，但是大数据框架融入IT主流的步伐在减缓， Gartner公司2015年的调查显示只有十分之一的受访者将Hadoop用于生产应用。
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