原创
2021年值得关注的五种企业数据趋势

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。

2020-12-14 10:38:38.963
原创
了解为什么需要考虑用PYTHON来处理大数据

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。

2020-12-09 10:04:53.313
原创
5个构建实时数据管道时性能的优秀工具

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。

2020-12-07 14:18:31.760
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技术支持在大数据时代必不可少的五大理由

在2020年,远程IT支持对于各行业组织实施的大数据战略至关重要。

2020-12-07 10:40:44.823
原创
简单一文11种数据库全给你解释清楚!

用数据库的都知道,有多种类型的数据库用于存储不同种类的数据,本文就来一一介绍一下。

2020-12-04 11:02:57.747
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NoSQL数据库真的不需要Schema吗?

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。​

2020-12-02 11:19:09.307
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打破误区:大数据解决方案成本中小型企业也能负担

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。

2020-12-01 14:34:00.540
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超越极限!-扩展Hadoop基础架构

如何在商品服务器和存储上运行要求苛刻的分析应用程序和/或1000多个节点Hadoop工作负载。

2020-11-30 11:05:31.900
原创
想要数据仓库自动化?马上注意这5点!

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?"

2020-11-27 10:36:16.767
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英特尔®数据分析加速库是什么?对于大数据有何作用?

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。

2020-11-26 10:37:47.603
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