信息聚焦
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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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没有好数据 再先进的预测分析工具也爱莫能助
2017-03-02虽然对预测分析工具的价值进行了宣扬，但对它们的过度依赖同样也是有害的，分析工具的洞察力是否足够好，与提供给它们的数据好坏息息相关。
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相比预测分析和描述性分析 规范模型亮点在哪儿？
2017-03-01规范性模型不只是给参与决策过程的人提供信息，它本身就属于决策过程。它能够阐明最好的结果，对于那些不愿意将决策行为交给机器的人来说，这样的结果将更具有说服力。
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流数据分析带来的“速度与激情”
2017-02-28和构建大数据架构类似，支撑实时分析架构的软件种类繁多，这对于用户来说有利有弊。找到合适的技术，并把这些技术整合成一个有效的分析框架将是一个十分冒险的过程，一着不慎，满盘皆输。
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预测分析工具VS情感驱动 谁能左右分析结果？
2017-02-27使用预测分析工具的企业用户有个普遍的共识，那就是数据始终驱动业务决策。 但在政治领域，这种说法并不是那么适用。
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企业级洞察平台套件哪家强？七大供应商各领风骚
2017-02-23《Forrester Wave：企业级洞察平台套件》报告中指出，“企业架构师认为，一个能够对数据管理、分析和洞察执行工具进行整合的洞察平台，是最重要的优选新兴技术之一。”
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Test post by Ketan
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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。