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构建下一代数据分析生态系统 将开源融合进行到底
2016-05-05作为全球范围内数据分析和大数据技术的峰会，Teradata大数据峰会致力于帮助企业通过数据分析获得更大的竞争优势并取得未来更大的成功。
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云端服务势在必行？“人云亦云”并非那么简单
2016-05-05 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉越来越多的企业用户选择在云环境中存储、管理和分析他们的数据。但是当企业真正在云环境中部署BI和进行数据分析时，遇到的情况却各不相同。
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IOUG主席现身说法 适应性究竟有多重要
2016-05-04 | 作者：Jessica SirkinIT技术飞速发展，IT预算和企业的业务需求却在持续波动。对于个体IT员工和他们的雇主来说，要获得长期成功，适应性是最关键的。
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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 | 作者：Shirley Xie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？
2016-05-03 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧2014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 | 作者：Scott Robinson | 翻译：乔俊婧众所周知，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 | 作者：Craig Stedman | 翻译：张亮亮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 | 作者：Ed Burns | 翻译：冯昀晖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 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：冯昀晖开源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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