信息聚焦
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大数据分析 让开源代码安全无处不在
2016-10-23可以迅速且安全地构建软件吗?创业公司CEO Mark Curphey的答案是肯定的, 他使用大数据分析使开发者的开源代码安全无处不在。
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SAS CTO解读: 统计建模和机器学习到底有何区别？
2016-10-23统计（尤其是统计建模）、机器学习和人工智能三者之间到底有何区别？让我们听听SAS CTO Oliver Schabenberger的解读。
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开启云端分析项目 请谨记这三点
2016-10-20在外行人眼中，分析似乎无所不能。开始第一个云端分析项目时，你所采用方法非常重要，方法得当，则成果颇丰；方法不当，则前功尽弃。想要取得成功，必须从小事做起。
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关于Data3Sixty基于云的数据治理平台 不可不知的二三事
2016-10-19Data3Sixty为用户提供了诸如创建和加入社群，订阅感兴趣的事件和项目，以及关注他人之类的社交媒体功能，这些都让你感觉到像是进入一个社交媒体平台。
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忽略业务需求 再高级的分析工具也会沦为鸡肋
2016-10-17如果分析工具与企业业务需求不匹配，那么即便最好的高级分析工具也是注定要失败的。企业的确需要重视预测分析，并且确保与业务重点保持一致。
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HPE出售Vertica分析业务 真的是开源软件的增长使然？
2016-10-13HPE之前宣布了将Vertica，Autonomy和其他软件产品出售给英国的一家主机开发商Micro Focus，而这两家公司进行的这笔交易估值为88亿美元。
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数据分析浪潮来袭 公共部门该想想如何实现创新了
2016-10-11当公共部门需要做出变化，接受新的数据驱动方法时，他们通常不愿意冒风险。但在这个不断变化的世界中，如果这些部门不想被淘汰，他们就不得不去面对这些风险。
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数据治理软件市场鱼龙混杂 如何练就火眼金睛做选择？
2016-10-10专家John Ladley对市面上一些主流的数据治理软件的功能进行对比，了解这些对比结果，可以帮助你确定哪些工具能够更好地满足你的需求。
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追求数据产品开发的速成方案 当心欲速则不达
2016-10-09通过快速交付数据产品或报告，分析团队可以将高管和业务合作伙伴召集到一起，互相交流意见，制定未来的支持计划，不过一般来说，首次交付的产品都不会太完美。
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换个姿势聊聊数据库和大数据工具
2016-10-07随着数据管理和商业智能可选方案的倍增，要为IT团队指定学习课程也是越来越不容易了。用户也逐渐向支持不同平台且能妥善解决数据处理问题的架构转移。
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Test post by Ketan
Test post by Ketan123
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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。