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在冠状病毒大流行之后,数字化转型变得更加重要。全球各地的企业都在努力从大数据中收集实时的运营洞察力,以提高盈利能力,提供卓越的客户体验,并遵守法规。 然而,以业务速度摄取和分析来自不同数据源的快速增长的数据量,却带来了巨大的挑战,尤其是对拥有传统核心基础设施的企业而言。
当今世界产生的数据量比以往任何时候都要庞大。IDC预测,到2025年,全球数据量将达到175zettabytes。管理这样的数据量为企业提供了提供增强业务服务的能力。然而,它需要包容性的知识和熟练的大数据分析能力。Python编程语言提供了大量的库来处理大数据。得益于Python的易读性和统计分析能力,Python在数据科学、人工智能、机器学习和深度学习中应用最为广泛。
即时数据流在大数据分析中的地位已经非常突出,实时数据管道工具也是如此。本文为您带来一份数据流工具的清单,这些工具适合进行数据驱动的决策。
如果你一直在使用数据库,你就会知道NoSQL是热门话题。主要是因为NoSQL在很大程度上填补了SQL相当难以填补的空白。传统上,SQL数据库的成本往往很高,从其只能垂直扩展,到数据库还没做出来就需要对模式进行大量的设计。因此,NoSQL就是为了对抗SQL而开发的,它可以水平扩展,也不需要使用Schema,但是是不是真的不需要Schema呢?本来就来探讨一下。
很多中小型公司认为,只有大公司才能买得起大数据驱动的解决方案,它只适合海量数据,而且价格昂贵。但是其实这已经不再是事实,有几场革命改变了这种状态。
许多公司已经认识到,数据是其业务的心脏。它是能够推动竞争优势并帮助决策者了解最佳前进方向的燃料。然而,在一个数据不断变化和扩展的世界里,问题变成了 "企业如何才能充分驾驭他们的数据?"
英特尔®数据分析加速库(Intel® DAAL)是英特尔®架构优化的构件库,有助于提升机器学习和大数据分析能力,并帮助数据工程师缩短开发高性能应用的时间。本文将会详细介绍Intel® DAAL)到底是什么。
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