信息聚焦
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【大数据小故事】啤酒和尿片故事后面的数据挖掘真相
2016-05-04啤酒和尿片的故事其实并不是数据挖掘的好故事。大家对此故事津津乐道，无外乎希望表达：数据挖掘技术是商业决策的好帮手。
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基因组测序的幕后推手 戴尔HPC破冰“精准医疗”
2016-05-03基因组数据分析是生命科学研究中一项极有可能改变未来世界的技术。戴尔联手SAP推出SAP HANA解决方案, 将基因组测序时间由此前的4天缩短为4个小时，在为病患者夺得宝贵治疗时间的同时，也加速了这项技术走向大众。
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IBM Watson能否成为分析平台主角？
2016-05-032014年，IBM在新Watson集团投资10亿美元。从那以后，该公司已经建立了六个Watson产品阵容，包括帮助治疗癌症和改善客户自助服务流程。
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重视数据质量 别让你的数据分析沦为鸡肋
2016-05-02众所周知，数据分析已经成为一个热门词汇。无论是人力资源供应链管理还是市场融资，数据分析已成为企业业务决策的关键一环。企业缺乏数据洞察力,也就失去了市场竞争力。
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数据治理翻船不怪浪大 是你的数据质量太差
2016-04-28数据治理团队需要建立数据质量改善目标，然后对其进行跟踪和汇报。而且它们应该是“有意义的业务目标”，而不是以数据为中心的。
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提高数据处理敏捷性 私有云架构已成过去时？
2016-04-27云服务供应商近几年在数据安全保护方面取得了很多进展，目前公共云系统更适合Intuit公司处理AB测试这类任务。
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MapReduce地位难保？Spark开源上位
2016-04-26开源Apache Spark架构已经提供了快速的内存处理和高性能的机器学习库，还集成了数据流处理能力。它还在继续吸引更多来自Web新贵和传统企业环境的追随者。
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新型数据准备工具来袭 你还在使用传统数据仓库架构吗？
2016-04-25越来越多的业务分析师正在提升自身编写临时查询和分析算法的能力。这些临时查询和分析算法用来寻找企业数据存储中的有用信息，为企业业务决策提供更多数据。
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自服务BI是访问数据的唯一选择？这得用户说了算
2016-04-21完成自服务软件部署后，一般就不需要集中IT和BI团队支持业务单元的分析需求了。这样经常会导致分析工作的脱节，给双方带来很大的麻烦。
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创建企业级品质数据湖 Spark没那么简单
2016-04-20许多企业正在尝试部署Apache Spark，通常会结合数据湖使用，希望能发挥其在流数据、查询和分析上的优势。但用户很快意识到，Spark并不容易使用。
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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。