2017 年 3 月
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不服来辩：数据驱动的商业模式引领未来
2017-03-20 | 作者：Bridget Botelho | 翻译：乔俊婧如今，越来越多的公司采用数据驱动的商业模式，这样可以充分利用公司收集的大量数据来获得竞争优势。
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搞定预测分析 你需要在数据准备上“做文章”
2017-03-19 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧比起传统分析应用程序，建立预测模型和机器学习算法的数据科学家通常需要完成更多的数据准备工作。
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当我们谈论“认知型基础架构”时，我们在谈论什么？
2017-03-16企业面临的认知型应用及高级分析类负载需要高度发达的处理能力及计算资源，以使企业获得及时的洞察。
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Teradata发布开源Kylo软件 实现数据管道快速搭建与管理
2017-03-14 | 作者：Teradata企业运用Teradata天睿公司推出的数据湖管理软件平台Kylo，能够更简单、更经济、更迅速地开发数据湖，并专注于实现显著业务成果。
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2017年分析型数据管理解决方案（DMSA）魔力象限（上）
2017-03-14 | 作者：乔俊婧分析型数据管理解决方案（DMSA）市场不断需要更多创新技术和更强的执行能力，以满足云端和本地部署以及云端与大数据产品组合的各种需求。
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Tableau预测：自助式大数据分析时代正在来临
2017-03-13对于大数据而言，2016年是具有里程碑意义的一年，更多企业和机构在该年度存储和处理各种形态和规模的数据，并从中提取有价值的信息。
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球队的自我修养：如何挖掘被淹没的球迷数据
2017-03-12 | 翻译：冯昀晖美国NBA夏洛特黄蜂队有许多关于球迷的数据，但是这些数据都是杂乱无章、缺少关联的，无法为球队提供更多的价值。
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SAS进入开源分析工具领域 是冒险还是必然？
2017-03-08 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧作为分析市场的供应商之一，SAS的软件从未成为“开放性”的代名词。该公司的规模允许它设定客户如何购买其软件的条款，通常这意味着销售独立软件。
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做好预测分析 将数据在模型上运行就万事大吉了？
2017-03-07 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖我们常常认为组织应该由数据驱动决策，基于数据分析做决策的企业要比其它企业做的更好。
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大数据时代 是什么让你的数据准备跑偏了？
2017-03-06 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮数据准备过程可能是企业从高级分析技术获得商业利益的绊脚石。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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乘风破浪！拥抱数据洪流
全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
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技术指南：从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验，论述了快数据给现代企业架构带来的挑战，他认为，相比于数据规模的爆炸式增长而言，数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。