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大数据人才的稀缺性将制约大数据的进步
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-02 热度：82
副标题#e# 毋庸置疑，大数据对我们时代的改变将越来越深刻。无论是IBM、CISCO这样的老牌 IT 公司、还是在Hadoop生态圈中的专注于大数据的IT新秀，都在短短的几年之内抢占了大数据产业链的各大环节。未来谁能够引领大数据技术，中国制造商能否在大数据爆发性[详细]
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想扩展你的数据库吗？那么先学习一下I/O
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-02 热度：111
副标题#e# 作为一名软件开发者，我们非常看重那些抽象化的东西。API越简单，对我们越有吸引力。辩证地讲，MongoDB最大的优势就是优雅的API和它的敏捷性，这让开发者的编码过程变得异常的简单。 但是，当MongoDB涉及到大数据可扩展性问题时，开发者还是需要[详细]
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大数据，将带领我们到何方？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-02 热度：64
全球以数字化、信息化、多媒体互联等为代表的新一轮产业革命正在兴起，社会正从一个以计算为主的时代进入以数据为中心的时代。我们正在用比以往任何时候都更快的速度，去获取更丰富的数据，这就是大数据。 大数据时代到来了吗？它将给我们带来什么？第三次[详细]
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制约大数据发展的三个关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-02 热度：171
通过对大数据产业链的分析，我们可以看到，在大数据产业链的各个生产环节中，各大公司都已开占位，随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。我们认为，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有[详细]
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国内产业发展主导方向：大数据存储业务
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-02 热度：133
如今产生数据的设备多多种多样，造成了数据类型大大增加，数据背后是一些稍纵即逝的机会。需要快速捕捉，最终从数据中获取价值。大数据4个V中，前三个V是对大数据进行处理和分析，最后一个V是大数据最终要实现的目的。随着大数据时代的来临，人们需要通过[详细]
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处理七大问题释放大数据力量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：60
要充分发挥大数据的潜力，必须解决几个问题。 数据政策。随着数量越来越多的数据被数字化，在跨越组织边界而流动着，一系列政策问题将会越来越重要，这包括但不限于隐私、安全、知识产权和责任。显然，随着大数据的价值愈加明显，隐私是个重要性（尤其是对[详细]
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大数据人才将会出现匮乏
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：66
企业和个人在通过交易、网络互动、监控流程的传感器等方式创造着大量的数据。这一大数据时代可带来新一波创新和生产率增长浪潮，创造新的竞争方式，并打破现有业务模式。数据安全和隐私将日益成为CIO担忧的领域，他们还需要提高其获[详细]
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大数据获取价值的潜力盘点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：115
大数据的运用会在各个部门具有重要意义，而在某些部门必将产生更大的收益 如果我们将美国各个部门的历史生产率与其通过大数据获取价值的潜力加以比较（运用一种将数种量化指标相结合的指数），我们会观察到，部门间的模式迥异。 全球交易的计算机和电子[详细]
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大数据刺激生产率大幅飙升
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：147
大数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 在我们研究的五个领域中，我们发现了许多大数据手段；在我们看来，这些手段构成了生产率大幅增长的基础（图表1）。这些机会有可能提高效率和效力，使得组织既能够事半功倍，又能形成高品质[详细]
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大数据带来的各种巨变将继续迅速发展
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：162
数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，已成为一个重要的生产因素。 几个研究团队曾研究过全世界产生、存储和消费的数据总量。尽管他们的估计数字以及由此产生的结果各不相同，所有研究都表明，未来数年会呈现指数增长4.麦肯锡全球研究院（MGI）估计，[详细]
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惊人大数据创造效率和分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：157
数据成为流入全球经济每一个领域的洪流1.企业产生了数量迅速增加的交易数据，获取着有关客户、供应商和业务运营的数以Tb的信息。实体世界中，数以百万计的联网传感器被嵌入到各种设备中，例如手机、智能 能量计、汽车，以及在物联网时代能感知、创造和传达[详细]
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盘点技术专家说服决策者的四点建议
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：101
Jeff Zeahan是美国咨询公司Z Solutions Inc.的总裁，他认为，分析技术专家的工作根本与分析业务无关，他们只是销售员，或者称为变更的仲裁者. Zeahan说：如果说我们传达的是信息，那么我们的工作就是变更管理业务。 听上去可能有点牵强，但是归根结底还是[详细]
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商务智能对财务信息化的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：148
商务智能是对海量数据和信息进行提炼、整合的一个过程，可将存储于各个信息系统中的浩瀚数据转换为具有实际价值的信息。为企业的生产经营提供有效信息，为企业决策层对企业的战略定位和经营决策提供有力支持，减少其日常管理决策中凭经验、拍脑袋的风险和[详细]
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五个关键的数据库默认设置
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：110
数据库的出厂设置和薄弱的配置让攻击者更容易攻入数据存储，让IT更难以快速检测数据泄露。尽管企业花了很多钱在IT基础设施的各个层次部署数据防御措施，但最终这些努力可能在配置不当的数据库中毁于一旦。无论是因为方便管理员还是数据库管理员缺乏安全意[详细]
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商务智能在零售促销优化中的实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：66
副标题#e# 促销在企业的市场营销战略中扮演着非常重要的角色。随着市场竞争的日趋激烈，企业纷纷采取形式各样的促销手段以激发消费者的购买欲望。据权威部门统计，国内零售企业的促销活动费用在所有营销开支中占75%或更多的比例，每年的促销开支都以12%的速[详细]
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数据挖掘的技巧及实施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：101
数据挖掘的方法 作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统[详细]
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盘点联机分析处理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：70
副标题#e# 联机分析处理（OLAP） 1 联机分析处理（OLAP）定义 对于数据仓库中的数据，可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作，可以利用OLAP技术从多种角度对业务数据进行多方面的汇总统计计算，还可以利用数据挖掘技术自动发现其[详细]
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数据仓库的定义及优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：105
一 数据仓库定义 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的Building the Data Warehouse一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（[详细]
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作用商业智能解决方案的因素
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：75
影响商业智能解决方案的因素 商业智能利用数据仓库技术，OLAP和数据挖掘技术不断发现新的知识，扩充到现有的企业知识中来。但就目前国内企业应用现状和算法实现上来看，制约知识发现的因素较多，同时也影响了BI的性能。 1、基础数据建设不完善 对于小企业[详细]
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数据中心资产自动化管理或成趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：60
可以说，现在是实施数据中心资产自动化管理的时候了。尽管大多数人会同意，其能够最终帮助我们节省管理数据中心资产的时间。而且科技已经几乎渗透到我们生活的其他方方面面和业务操作的相当多的领域，但自动化的数据中心资产管理仍然还只是新兴的产物，有[详细]
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商业智能的行业应用有什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：155
商业智能行业应用 1、电子商务 分析商品销售，协助改善网站经营状况；实时分析客户行为、消费倾向，从而实施更具针对性和高效的商业战略；帮助决策者优化经营模式、发现新市场，提高用户忠诚度。 2、零售业 商业智能在零售业中有如下一些应用： 预测：对需[详细]
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商业智能的特点及关键技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-30 热度：165
商业智能的特点及核心技术 商业智能，首先是基于信息的大规模生产和数据库技术的运用。目前，商业智能具有如下特点： 1、即时性 传统手工数掘处理，从数掘收集、整理到分类、汇总，都需要经历漫长的时间过程。但是，商业智能使用的技术，可以实时地从业务[详细]
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大数据也许不是你心中的那么智能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-29 热度：75
副标题#e# 大家也许还没意识到，但实际上数据的重要意义已经不局限于计算机系统当中的关键性要素数据已经在各个领域开枝散叶、成为维系整个世界的枢纽。 引用来自摩根大通公司一位常务董事的评价，数据已经成为企业的命脉。他是在最近刚刚举办的一场重要技[详细]
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数据治理衡量和监测流程：分析数据及其价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-29 热度：177
衡量和监测流程1）获取和衡量数据治理和管理工作的有效性及价值；2）监测是否与定义的政策和规则相符，有无异常；3）使数据资产及其生命周期透明并可审核。 组成衡量和监测阶段的最重要的流程包括： 主动监测。为更加迅速的识别和减少使流程发生故障的危[详细]
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数据治理应用流程人机共同发展
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-29 热度：175
应用流程的目标是执行数据治理，并确保数据治理与发现和定义流程阶段获取的所有数据治理政策、业务规则、管理流程、工作流程、跨职能角色及职责相符。 构成应用阶段最重要的流程包括： 自动规则的执行。此流程在自动化系统、流程和规则引擎中执行定义流[详细]
