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Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
2017-06-02虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
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Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
2017-04-26Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
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大数据时代 隐私注定“裸奔”？
2017-02-12随着日常生活中数据生成设备的数量不断增长，关于“是否应该将数据公开，以及何时应将个人数据视为私有”的争论也在不断增加。
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实现Spark部署 依赖供应商还是”自力更生”？
2017-02-06Apache Spark用户经常面临一个困境：继续获取来自供应商的支持还是更新版本，使用具有更新功能的快速移动的开源软件？
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公共部门需要高效的数据分析基础设施
2016-12-29公共部门的IT支出与日俱增，但大部分投资用于内部部署的大数据基础设施，是时候做出改变了。
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机器学习将“吞噬”软件行业 细思极恐还是大有可为？
2016-12-21科技界的热度仍然集中在软件领域，但如今，机器学习是迄今为止最热门的领域。如果你的软件没有嵌入机器学习，那就真的out了。
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分析技术盛行的当下 数据科学家为啥最“抢手”？
2016-11-28高级分析软件提供了很多功能，但是找到合适的数据科学家可以有效地使用工具是许多分析经理的一个挑战。
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创建数据驱动型企业 你关心哪些问题？
2016-06-23越来越多的商业智能和分析圈里谈论培养数据驱动的公司——大多基于信息的基本业务决策来自BI和高级的分析系统。但是，实践起来并非那么容易。
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【IBM观察文章】人工智能如何重新定义计算系统与架构
人工智能时代的到来，使得数据及计算能力的重要性再次升级，以往x86架构下以CPU为核心的计算性能提升到达瓶颈，呼唤计算力的重构。
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Gartner：人工智能将促使部分专业工作转型
由于人工智能（AI）将对商业策略及人力雇用带来冲击，首席信息官（CIO）须扮演好重要角色，带领企业做好准备。
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关于如何选择混合云，你不得不知的几件事
近年来，提升云计算能力一直是IT决策者和企业对于未来规划的着重点，随着云计算的不断发展，混合云渐渐成为关键词。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。