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    大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)——動態(tài)立方體(Dynamic Cubes)的性能調(diào)優(yōu)(三)

    上期的文章《大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)-動態(tài)立方體(Dynamic Cubes)的性能調(diào)優(yōu)(一)》讓大家了解到,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,IBM Cognos的Dynamic Cubes可以實現(xiàn)TB級的多維分析功能,文章探討了影響Dynamic Cubes性能的因素,還介紹了Dynamic Cubes性能調(diào)優(yōu)的一些手段;文章《大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)-動態(tài)立方體(Dynamic Cubes)的性能調(diào)優(yōu)(二)》則告訴我們?nèi)绾瓮ㄟ^Dynamic Query Analyzer工具來對動態(tài)立方體的查詢性能進(jìn)行評估并得到優(yōu)化建議。本期文章我們來看看動態(tài)立方體如何進(jìn)行內(nèi)存內(nèi)部聚合的性能調(diào)優(yōu)。

    2016-09-09 09:43:54.000
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    淺析大數(shù)據(jù)與BI的區(qū)別,教你迅速把握大數(shù)據(jù)的精髓

    BI(Business Intelligence),中文翻譯是商務(wù)智能,是一套完整的解決方案,用來將組織中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合,快速準(zhǔn)確的提供報表并提出決策依據(jù),幫助組織做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。大數(shù)據(jù)(Big Data)是從收集的海量數(shù)據(jù)中,通過算法將這些來自不同渠道、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行直接分析,從中尋找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。簡單而言,大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn),以及猜測并印證的循環(huán)逼近過程。

    2016-09-08 10:29:19.000
    原創(chuàng)
    Hadoop 信息集成平臺,讓大數(shù)據(jù)分析更簡單!

    就本身而言,Hadoop 不是很有用的東西,原因是它需要編寫大量復(fù)雜和定制的程序代碼,難以治理,也沒有數(shù)據(jù)質(zhì)量概念和數(shù)據(jù)治理可談了。企業(yè)用戶都忙于去研究如何解決使用 Hadoop 所碰到的問題,主要是涉及到項目實施時間、成本和風(fēng)險等,而 Hadoop 自身的客戶化編程就增加了項目實施時間、成本和風(fēng)險。

    2016-09-08 09:57:50.000
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    上百篇大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘電子書合輯免費(fèi)下載!

    2016-09-07 09:56:02.000
    原創(chuàng)
    CDC 與 DataStage完美結(jié)合,加速業(yè)務(wù)實時數(shù)據(jù)分析

    隨著計算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的不斷發(fā)展,海量數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn),企業(yè)迫切需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行高效、準(zhǔn)確、及時地分析。傳統(tǒng) BI分析系統(tǒng)(例如:數(shù)據(jù)倉庫)一般是按天、周或者月作為數(shù)據(jù)的更新周期,可以提供對歷史數(shù)據(jù)的分析與查詢,能夠幫助決策者制定企業(yè)運(yùn)營戰(zhàn)略,但卻不能實時地反映企業(yè)商業(yè)信息的變化。然而當(dāng)前在電子商務(wù)、金融證券等領(lǐng)域中,需要及時的將數(shù)據(jù)發(fā)送到?jīng)Q策者手中,為企業(yè)提供更有價值的戰(zhàn)術(shù)型決策支持,因此實時BI分析系統(tǒng)需求和建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生。

    2016-09-07 09:40:31.000
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    不可不知 | 有關(guān)文本挖掘的14個概念

    我們所處的信息時代以急速增長的數(shù)據(jù)信息收集、儲存和轉(zhuǎn)換成電子格式為特征。大量的商業(yè)數(shù)據(jù)以雜亂無章的文本形式儲存。

    2016-09-06 10:13:04.000
    原創(chuàng)
    在Jupyter Notebooks里進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,So easy!

    想體驗數(shù)據(jù)分析卻沒有環(huán)境怎么辦?數(shù)據(jù)科學(xué)家集成工作臺(Data Scientist Workbench)無疑是您最便利的,而且是免費(fèi)的平臺。

    2016-09-06 09:54:32.000
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    如何利用大數(shù)據(jù)打擊電信詐騙?

    近10年來,我國電信詐騙案件每年以20%至30%的速度高速增長,2015年全國公安機(jī)關(guān)共立電信詐騙案件59萬起,同比上升32 5%,共造成經(jīng)濟(jì)損失222億元。全國接到詐騙信息的人數(shù)高達(dá)4 38億,占人口總數(shù)的32%,相當(dāng)于每三個人中就有一個人受到詐騙信息的“騷擾”。

    2016-09-05 10:27:26.000
    原創(chuàng)
    干貨分享:CDC實時數(shù)據(jù)復(fù)制,大神教你調(diào)性能

    數(shù)據(jù)實時復(fù)制任務(wù)的成與敗,取決于多方面的因素,例如:被復(fù)制數(shù)據(jù)本身情況,源系統(tǒng)和目標(biāo)系統(tǒng)的自身運(yùn)行狀況,網(wǎng)絡(luò)通訊方面,系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計和實施人員專業(yè)技術(shù)水平等等。面對復(fù)雜而艱巨的任務(wù),IBM 公司專業(yè)化實施團(tuán)隊積累了豐富的經(jīng)驗,以下是我們這次分享的 IBM InfoSphere CDC性能調(diào)優(yōu)的重點內(nèi)容。

    2016-09-05 09:44:42.000
    原創(chuàng)
    大數(shù)據(jù)時代:看大數(shù)據(jù)如何幫助你預(yù)測消費(fèi)者的購買意圖

    如今,大多數(shù)營銷人員都說,他們的挑戰(zhàn)不是缺少數(shù)據(jù),而是數(shù)據(jù)太多,無法有效地加以利用或者辨別哪些是真正重要的數(shù)據(jù)。

    2016-09-02 10:13:50.000
    IBM

    IBM,即國際商業(yè)機(jī)器公司,1911年創(chuàng)立于美國,是全球性的信息技術(shù)和業(yè)務(wù)解決方案公司. 2014年全球營業(yè)收入達(dá)928億美元,業(yè)務(wù)遍及170多個國家和地區(qū). 在中國,IBM公司正利用領(lǐng)先的認(rèn)知技術(shù)和大數(shù)據(jù)以及分析能力,挖掘商業(yè)價值. 為各行業(yè)提供認(rèn)知商業(yè)解決方案和云平臺服務(wù).[詳情]

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