技巧
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四步提升数据访问层缓存部署
2014-11-30通过持久性，应用程序有一个数据访问层，它可以提供对数据库的简单访问，但是，如果应用程序通过反复访问数据的形式按需服务网页，应用程序的性能就会降低。
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大数据时代的网络变革
2014-11-27作为网络工程师的你可能已经意识到了大数据带来的挑战。无疑，大数据带来的应用程序的变革和开发数量的增加，对网络提出了全新的要求。
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BI项目屡屡失败？你需要BI专家组了
2014-11-13咨询师Wayne Eckerson认为，能做出快速反应的“BI专家组”能够帮助企业挽救即将失败的BI项目，保证新的BI应用正常运行。
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SharePoint eDiscovery技术指南
2014-11-12SharePoint eDiscovery Center的优势之一就在于可以跨SharePoint、Exchange和Lync使用e-discovery。
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大数据必备十大工具
2014-11-06Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。
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自服务软件工具中为什么没有操作型BI
2014-10-30虽然商务智能（BI）工具今天已经发展的很广泛，但是，仍然缺少一个重要类别：自服务操作型BI工具。
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营销拓展软件通过游戏化与分析技术取得巨大进步
2014-10-30新的软件公司能够根据复杂条件来发现更好的销售前景，从现有客户挖掘深度关系，以及赶在客户之前发现问题。
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用Hadoop可以搭建一个完整的云计算平台么？
2014-10-29分布式Hadoop架构并不完全代表云计算，所以，要用Hadoop搭建完整的云计算平台，答案是不够。
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从大数据到快数据：企业数据架构的变革
2014-10-27我们有目共睹的是，以前独立的功能：应用程序和分析开始融合。各种规模的公司都在着手将新的应用程序和新的分析融合到一起。
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保护企业数据的5个技术
2014-10-23当涉及到保护企业数据时，我们可以想象这样的画面，IT领导者一只脚才在夹板上，另一只脚在船上，然后看着小船慢慢飘走。
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Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
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Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
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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。