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视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：94
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案： 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸[详细]
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数据分析的12个神话被揭露
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：105
从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会[详细]
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数据分析，如何赐能业务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：128
做工作规划的时候，有很多公司都提出要求，要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能，咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：130
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：103
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？ 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 源自于Google的GFS论文，发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HD[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：91
在过去的七年里，我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年，许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性，尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在，随着云原生[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：170
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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详解数据管理发展的五个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：132
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。 从历史的视角看，数据管理是一个不断进化发[详细]
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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：92
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接，一个不需要连接可以直接收发数据，这两[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：53
在当今数据为王的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当代信息技术间的相互关系；以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：173
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻[详细]
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数据管理的现实和商业智能的将来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：192
无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行[详细]
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数据剖析的几个误区
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：92
在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：196
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：116
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生，大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用，如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
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大数据在智慧城市建设中有什么应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：124
智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。 智慧能源[详细]
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数据分析和数据科学的几大不一样之处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：130
在大数据的世界里，您可能会经常听到两个词语：数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似，但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面，我将从职业决策与规划的角度，和您讨论两者之间的差异。 一、[详细]
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数据剖析如何在幕后改善客户旅程
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：112
在广泛使用大数据分析技术之前，企业管理人员几乎做出的每个决策都是猜测的结果。他们无法真正预见未来，也无法正确预测任何特定行动方案的结果，因此基本上采用有根据的猜测，并发现问题所在。如今可以查看从各种来源收集的数据，从而以更高的确定性找出[详细]
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大数据导致 网站管理和发展的巨大改变
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：96
大数据的进步和发展促使网站开发行业发生了一些令人印象深刻的变化。 多年来，网站开发行业一直处于技术变革的最前沿。网络开发者也是最早适应和采用大数据和机器学习技术的人员之一。 大数据如何影响网站开发行业?以下是一些最大的变化。 (1)更有效地使用[详细]
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大数据分析工具必须具备的基本特性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：78
很多企业需要在大数据分析工具中获得一些基本功能，才能在2021年彻底改变业务。 在这个快节奏的世界中，传统的大数据分析是一个耗时的过程。商业世界中有着来自环境各个部分持续流动的实时数据。为了适应当前情况，企业必须在大数据分析工具上进行投资，作[详细]
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大数据可以使特许经营业务蓬勃进展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：137
大数据技术对现代的运营变得非常重要。特许经营行业是受益于数据科学重大突破的领域之一，一些大数据初创公司甚至专门为特许经营提供服务，例如FranConnect。精明的特许经营权所有者还可以找到使用大数据技术更有效地发展业务的方法。 有很多令人信服的理[详细]
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大数据如何成为建筑业的重要技术?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：69
当人们考虑到各行业采用创新技术时，可能不会想到建筑行业。这是有原因的，因为数十年来建筑行业在采用新技术方面进展缓慢。不过，这种情况已经开始改变，世界各地的建筑公司都在采用像大数据这样的创新技术。 建筑行业对创新技术的新兴趣来自于必要性。众[详细]
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现代数据分析的角度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：80
如果没有合适的工具，组织将很难应对业务挑战。根据一些数据分析计划可以提供组织所需的基本见解。 即使在冠状病毒持续蔓延期间，有些事情也不会改变。与往年一样，在行业媒体进行的2021年首席信息官的现状调查中，接受调查的1062名IT领导者中有许多人选择[详细]
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大数据对成功营销至关重要的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：94
在当今的数字时代，如果组织还在采用传统的平台开展营销活动，那么其成功的机会可能会越来越[详细]
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关于数据科学 CIO在2030年可能看到的几种场景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：84
企业将如何使用数据解决未来10年面临的业务问题?可以考虑采用一些大胆的数据科学场景和如何做好准备的建议。 企业从解决业务问题发展到实施可行的决策有三个标准步骤。在此使用一个假设的例子来比较这些步骤在目前和2030年是如何完成的，并探讨如何为未来[详细]
