标签: 大数据
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超实用工具分享 轻松分析AWS大数据
2015-01-28 | 作者:David Linthicum | 翻译:RanmaAWS在云端为大数据分析提供了几个公共云交付选项。下面来看下AWS是否符合你所在企业的路线。
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数据应用:人力资源管理的新课题
2015-01-27 | 作者:Scot Petersen | 翻译:Eunice公司投入时间和金钱雇佣员工,又投入软件管理员工。但技术究竟能不能帮助提升业务呢?
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那些精准的预测分析是如何炼成的
2015-01-19 | 作者:Lauren Horwitz | 翻译:Eunice有人曾说记录管理工具在当今信息爆炸时代已经不合时宜,但是新技术的涌现给了他们急需的推动。预测编码和内容分析应企业费心应对的数据量攀升而生。
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2014不得不说的技术趋势
2015-01-12 | 作者:Ed Burns | 翻译:陈洪钰当“大数据”甚嚣尘上的时候,人们逐渐意识到要用大数据做些实事了,过去的2014年就是这样的一年。
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客户互动分析进入大数据时代
2015-01-07 | 作者:Verint随着社交网络与移动技术的不断发展,企业与客户的沟通渠道、设备及方式日益多元化和复杂化,客户互动分析已全面进入大数据时代。
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晒晒你的支付宝交易记录
2015-01-06 | 作者:JMP小编大概也回首了下自己的十年花钱路,亮闪闪的数字让勤俭持家的小编顿时泪奔,一度怀疑支付宝结算是否存有谬误
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告别大数据,掌握“广数据”才是关键
2015-01-04 | 作者:David A. Teich | 翻译:陈洪钰要从大数据中获取真正的商业价值,用户和BI供应商等还需要关注对广泛来源的数据的集成和分析,简言之,就是广数据。
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从收购看IT巨头们2015年的发力点
2014-12-30 | 作者:陈洪钰收购是大企业弥补自己不足的重要方式,同时也可能是战略转型的重要信号。从传统IT厂商2014年的收购中,我们可以略窥全豹。
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大数据初创企业创始人:用数据改变生活
2014-12-29 | 翻译:陈洪钰Marc C. Lange成立了Crowdflow UG,利用地理信息和社交信息,智能地预测人群的流动,比如人们会出现在哪里,在什么时候出现,为什么出现,有多少人等等。
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CIO访谈:零售商应该线上线下两手抓
2014-12-28 | 作者:Caroline Baldwin | 翻译:Eunice大约在10-15年之前,科技对于零售商们来说是很重要的,但是客户无法直接接触那种科技。
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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。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
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《数据价值》2016年6月刊·物联网发展的尴尬境况
物联网有助于降低成本,为消费者提供新的体验。但它仍然需要一定的时间来完善,才能为公司提供持续性的价值。
技术手册 >更多
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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。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。