深度专题
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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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大数据分析 释放数据的“力“与“美”
如何释放大数据的“力”和“美”？不妨从大数据分析的重要性、业务价值以及成功客户案例三个方面谈起……
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预测失败的锅谁来背……
越来越多的企业选择构建可支持预测分析、数据挖掘和机器学习应用程序的大数据架构，这些架构逐渐改变着数据管道以及数据准备步骤。
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大数据的博弈
随着技术的变化发展，不断增加和更新的软件也让企业疲于挑选。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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大数据的诗和远方
即使现在有很多高级分析工具和技术出现，但分析团队在开发大数据应用程序，以及从大数据分析应用中获得可用数据时，仍然面临大量挑战。
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新闻 >更多
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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。
电子杂志 >更多
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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。