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  • 轉(zhuǎn)帖 怎么區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析?

    從分析的目的來(lái)看,數(shù)據(jù)分析一般是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)上的一些分析,數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重于機(jī)器對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè),一般應(yīng)用于分類(lèi)、聚類(lèi)、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-09-13 09:20:01.000 146
    原創(chuàng) IBM 測(cè)試數(shù)據(jù)管理方案

    數(shù)據(jù)管理涉及數(shù)據(jù)治理實(shí)踐中的多個(gè)基礎(chǔ)支撐領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)分類(lèi)、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)審計(jì)、數(shù)據(jù)安全、信息生命周期,以及數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等。本期,我們來(lái)談?wù)摂?shù)據(jù)安全方面,IBM提供的測(cè)試數(shù)據(jù)管理解決方案。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-08-24 09:46:34.000 426
    原創(chuàng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量提升必達(dá)之路

    隨著數(shù)據(jù)量日益劇增,企業(yè)決策比以往更需要具備強(qiáng)大的信息管理和掌控能力,協(xié)助解決關(guān)鍵問(wèn)題;若要提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),必須隨時(shí)掌握企業(yè)內(nèi)的準(zhǔn)確信息,如何去解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題是一條必經(jīng)之路。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-08-11 09:43:58.000 139
    原創(chuàng) 數(shù)據(jù)訪問(wèn)的穿透能力-Big SQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的聯(lián)盟

    在某些場(chǎng)景下,Hadoop平臺(tái)上的數(shù)據(jù)分析需要用到RMDBS上的數(shù)據(jù),每次從數(shù)據(jù)源移動(dòng)或復(fù)制數(shù)據(jù)到Hadoop是不現(xiàn)實(shí)的,因?yàn)槟紤]移動(dòng)或復(fù)制數(shù)據(jù)的頻率、時(shí)間成本、管理成本等等。這樣,利用Federation技術(shù)直接、透明地訪問(wèn)遠(yuǎn)程RMDBS數(shù)據(jù)源成為解決問(wèn)題的有效途徑。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-08-09 10:05:48.000 209
    原創(chuàng) IBM 混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)介紹

    當(dāng)前,越來(lái)越多的企業(yè)正在考慮將其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移至云端,對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部署在本地的數(shù)據(jù)中心中,基于投資保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的考量,無(wú)法將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整體遷移到云上。因此,一種混合型的,將本地和云端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整合的架構(gòu),成為大多數(shù)企業(yè)傾向并選擇的部署方式。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-08-08 09:23:44.000 353
    轉(zhuǎn)帖 一篇文章讓你看懂?dāng)?shù)據(jù)分析的目的、方法、工具及實(shí)際應(yīng)用

    我特別不喜歡裝逼的產(chǎn)品經(jīng)理,看文章也一樣不喜歡華而不實(shí)的。所以督促自己寫(xiě)文章時(shí),把懂的、經(jīng)歷過(guò)的能細(xì)就寫(xiě)的盡量詳細(xì);不懂的就去學(xué),然后把整理的筆記分享出來(lái),數(shù)據(jù)分析方面我涉入不多,內(nèi)容由于缺少實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),會(huì)比較基礎(chǔ)和理論,希望同樣對(duì)你有幫助。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-08-04 10:05:49.000 524
    原創(chuàng) 全面擁抱開(kāi)源技術(shù),數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)集成案例分享

    隨著業(yè)界傳播開(kāi)源的理念,推廣開(kāi)源項(xiàng)目,為 IT 開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)發(fā)現(xiàn)、使用、并交流開(kāi)源技術(shù)的方向。很多企業(yè)在建設(shè)他們的業(yè)務(wù)交易和分析系統(tǒng)的項(xiàng)目中,開(kāi)始關(guān)注和選用具有“自我特色”的開(kāi)源技術(shù)和軟件作為整體解決方案中的組成部分去實(shí)施。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-07-13 11:06:50.000 180
    原創(chuàng) Hadoop數(shù)據(jù)復(fù)制方案 - IBM Big Replicate

    您是否在考慮將數(shù)據(jù)從實(shí)驗(yàn)環(huán)境復(fù)制到生產(chǎn)環(huán)境,或者實(shí)現(xiàn)跨不同廠商的不同Hadoop發(fā)行版本之間復(fù)制數(shù)據(jù),如果您覺(jué)得實(shí)現(xiàn)這類(lèi)的需求非常困難、復(fù)雜、昂貴和耗時(shí),那您應(yīng)該嘗試IBM Big Replicate。Big Replicate高性能的企業(yè)級(jí)復(fù)制技術(shù)能夠?yàn)槟鉀Q這些問(wèn)題。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-07-06 09:32:11.000 297
    轉(zhuǎn)帖 DataStage最佳實(shí)踐之存儲(chǔ)過(guò)程調(diào)用

    InfoSphere DataStage 是 IBM 統(tǒng)一數(shù)據(jù)集成平臺(tái)InfoSphere Information Server的重要組件,是業(yè)界主流的ETL(Extract, Transform, Load)軟件。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-06-30 10:26:45.000 1065
    轉(zhuǎn)帖 云端上數(shù)據(jù)集成,IBM DataStage 新玩法

    IBM DataStage ETL 工具部署在云上,該產(chǎn)品及服務(wù)為用戶提供了完善的數(shù)據(jù)集成功能和服務(wù),以幫助他們能隨業(yè)務(wù)變化而比以往更快速地做出相應(yīng)的調(diào)整。

    # 行業(yè)資訊 # 2016-06-30 09:44:34.000 257
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