對于大數(shù)據(jù)分析平臺的建設，往往不是某個產(chǎn)品就能夠滿足，而是需要多種不同的產(chǎn)品一起搭建。例如，搭建大數(shù)據(jù)平臺需要大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲平臺，需要數(shù)據(jù)處理和挖掘工具，分析結(jié)果需要通過展現(xiàn)工具體現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的價值。所以，沒有一個完善的BigData生態(tài)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)分析平臺是搭建不起來的。

2016-07-12 09:41:34.000

如今，舉國上下大搞“互聯(lián)網(wǎng)+”，而另一邊，美國則悄悄地進入了我們?yōu)樗绰劇⒁娝匆姷摹靶掠布r代”，是否我們的企業(yè)乃至整個社會，應該在所謂的“互聯(lián)網(wǎng)+”狂熱中冷靜一下，放眼2-3年后的未來，那里有一個“新硬件時代”在悄悄來臨……

2016-07-11 10:24:30.000

IBM BigInsights 是實現(xiàn)IBM大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要旗艦產(chǎn)品，下文將介紹剛發(fā)布的4.1版本所包含的功能和組件。

2016-07-11 09:54:17.000

IBM SPSS Modeler（以下簡稱 Modeler）是一款專業(yè)成熟的數(shù)據(jù)挖掘分析軟件，其采用數(shù)據(jù)流的方式來展示數(shù)據(jù)挖掘的操作過程，并結(jié)合 CRISP-DM 工業(yè)標準打造了一個支持眾多數(shù)據(jù)挖掘操作的應用平臺。

2016-07-08 11:16:26.000

本文帶大家一起進行Spark的大數(shù)據(jù)之旅。本文的內(nèi)容主要分為兩個部分：一是Spark的背景介紹，二是介紹Spark的基礎(chǔ)。

2016-07-08 09:41:54.000

IBM SPSS Modeler以圖形化的界面、簡單的拖拽方式來快速構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘分析模型著稱，它提供了完整的統(tǒng)計挖掘功能，包括來自于統(tǒng)計學、機器學習、人工智能等方面的分析算法和數(shù)據(jù)模型，包括如關(guān)聯(lián)、分類、預測等完整的全面挖掘分析功能，下面讓我們一起來了解這些算法。

2016-07-07 10:04:43.000

您是否在考慮將數(shù)據(jù)從實驗環(huán)境復制到生產(chǎn)環(huán)境，或者實現(xiàn)跨不同廠商的不同Hadoop發(fā)行版本之間復制數(shù)據(jù)，如果您覺得實現(xiàn)這類的需求非常困難、復雜、昂貴和耗時，那您應該嘗試IBM Big Replicate。Big Replicate高性能的企業(yè)級復制技術(shù)能夠為您解決這些問題。

2016-07-06 09:32:11.000

Cognos Analytics 11 在用戶體驗上做了很大的提升。與老版本中規(guī)中矩的企業(yè)軟件設計風格不同，新門戶簡潔、清新、易于上手，連非IT人員都能輕松掌握?，F(xiàn)在就讓我們一起來體驗一下全新的Cognos Analytics！

2016-07-05 11:28:19.000

現(xiàn)在提到數(shù)據(jù)挖掘，不再像以前一樣，讓大家覺得神秘莫測，數(shù)據(jù)挖掘的應用已經(jīng)深入到各個行業(yè)，不管是傳統(tǒng)的銀行、電信、零售、制造，還是當前火熱的互聯(lián)網(wǎng)應用，都在使用這類技術(shù)，深入業(yè)務分析，為業(yè)務決策提供客觀的數(shù)據(jù)支持。

2016-07-05 09:37:47.000