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快速應(yīng)對訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費
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很多中小型公司認為,只有大公司才能買得起大數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案,它只適合海量數(shù)據(jù),而且價格昂貴。但是其實這已經(jīng)不再是事實,有幾場革命改變了這種狀態(tài)。
如何在商品服務(wù)器和存儲上運行要求苛刻的分析應(yīng)用程序和/或1000多個節(jié)點Hadoop工作負載。
許多公司已經(jīng)認識到,數(shù)據(jù)是其業(yè)務(wù)的心臟。它是能夠推動競爭優(yōu)勢并幫助決策者了解最佳前進方向的燃料。然而,在一個數(shù)據(jù)不斷變化和擴展的世界里,問題變成了 "企業(yè)如何才能充分駕馭他們的數(shù)據(jù)?"
英特爾?數(shù)據(jù)分析加速庫(Intel? DAAL)是英特爾?架構(gòu)優(yōu)化的構(gòu)件庫,有助于提升機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析能力,并幫助數(shù)據(jù)工程師縮短開發(fā)高性能應(yīng)用的時間。本文將會詳細介紹Intel? DAAL)到底是什么。
現(xiàn)在,企業(yè)對數(shù)據(jù)觀念的轉(zhuǎn)變已經(jīng)將數(shù)據(jù)管理推向了新的高度。數(shù)據(jù)科學(xué)是現(xiàn)在數(shù)據(jù)管理的核心組成部分,但數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)科學(xué)往往被視為兩種不同的活動。數(shù)據(jù)科學(xué)家工作在數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師和DBA之間,他們把時間花在為數(shù)據(jù)分析和競爭情報做好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施上。但是,在不斷發(fā)展的下一代數(shù)據(jù)市場中,數(shù)據(jù)管理和分析將是市場成功的核心差異化因素,因此,數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)科學(xué)必須協(xié)同工作。
Hive是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉庫分析系統(tǒng),它提供了豐富的SQL查詢方式來分析存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù):可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表,并提供完整的SQL查詢功能;可以將SQL語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)運行,通過自己的SQL查詢分析需要的內(nèi)容,這套SQL簡稱Hive SQL,使不熟悉mapreduce的用戶可以很方便地利用SQL語言查詢、匯總和分析數(shù)據(jù)。
經(jīng)過多年來企業(yè)信息化建設(shè),大部分都擁有了自己的財務(wù),OA,CRM 等軟件。這些系統(tǒng)都有自己的獨立數(shù)據(jù)庫,記錄著企業(yè)運行情況某個方面的數(shù)據(jù)。但是單獨看這些系統(tǒng)的報表,并不一定能對企業(yè)運行情況有全面客觀的了解。
眾所周知,不管是對業(yè)務(wù)分析還是數(shù)據(jù)架構(gòu),甚至商業(yè)決策,數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse,DW)都是極其重要的一環(huán)。那么到底什么是數(shù)據(jù)倉庫,它與數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖有著怎么樣的關(guān)聯(lián)?本文為你揭曉。
大家都知道傳統(tǒng)的管理駕駛艙是以駕駛艙的形式,通過各種常見的圖表形象標(biāo)示企業(yè)運行的KPI, 直觀的監(jiān)測企業(yè)運營情況,并可以對異常關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)警和挖掘分析,但是傳統(tǒng)的建設(shè)方式對于指標(biāo)間關(guān)系揭示的問題需要決策層用戶自行進行分析,用戶的分析難度較大,系統(tǒng)利率用不高,更嚴(yán)重的是出現(xiàn)數(shù)據(jù)不對,但是又無法分析的根源所在的情況。
隨著制造業(yè)等領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級的深入推進,近年來有色金屬行業(yè)也展開了智能化升級行動。根據(jù)《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》、《新一人工智能發(fā)展規(guī)劃》等重要政策,以及《國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》的總體要求,工信部編制了有色金屬行業(yè)智能加工工廠建設(shè)指南(試行),以促進行業(yè)技術(shù)進步和規(guī)范發(fā)展。
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