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快速應對訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費
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在傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,伴隨著客戶的交易行為發(fā)生,在業(yè)務系統(tǒng)中產(chǎn)生了相應的交易數(shù)據(jù),并保存在關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),從而形成了業(yè)務的交易記錄,各類業(yè)務應用系統(tǒng)都是圍繞著關系型數(shù)據(jù)庫打交道。
Streams集群安裝并不復雜,用戶可以通過參考官網(wǎng)的安裝過程進行安裝配置。然而,本文將關鍵步驟總結下來方便用戶參考,減少走彎路的可能性,用戶只需參考該文檔即能快速搭建Streams集群環(huán)境。
IT架構實現(xiàn)云化已經(jīng)是企業(yè)IT戰(zhàn)略的大勢所趨。無論是采用私有云技術還是公有云技術,都要求軟件具備云環(huán)境的適應能力。作為企業(yè)最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn),依賴于底層的數(shù)據(jù)管理軟件進行有效的管理。為實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中得到實用的知識和信息,如何高效組織數(shù)據(jù)的存儲和查找的技術一直在演進。從早期的層次型數(shù)據(jù)庫到關系型數(shù)據(jù)庫,從SQL數(shù)據(jù)庫到NoSQL數(shù)據(jù)庫再到處理非結構化數(shù)據(jù)的Hadoop、圖數(shù)據(jù)庫等平臺,一直在發(fā)展變化,現(xiàn)在可以說是百花齊放,百家爭鳴。
在上一期的文章《用數(shù)據(jù)講述您的故事——Cognos Analytics V11 R4 發(fā)布》中我們介紹了Cognos Analytics V11 R4在儀表板中增加的新功能。這一期,我們將繼續(xù)為大家介紹一個新增的數(shù)據(jù)可視化方式——Storytelling。您可能已經(jīng)在我們提供的云端版本上看到了這個新的模塊
無論你的數(shù)據(jù)是存放在本地,還是云端? IBM DataWorks Forge 都能讓你快速地訪問數(shù)據(jù)。用戶把來自于相關多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集中在一起,然后通過重新定義,塑造和清洗數(shù)據(jù)去完成數(shù)據(jù)轉換處理并交付到目標系統(tǒng),讓你對數(shù)據(jù)更有信心,并在業(yè)務層面上有深刻認識。
流計算是新的數(shù)據(jù)聲場場景所不可或缺的一種新計算模式,比如無處不在的移動設備、位置服務和遍布各處的傳感器。人們需要可伸縮的計算平臺和并行架構來處理生成的海量流數(shù)據(jù)。
上期我們講述的是實現(xiàn)數(shù)據(jù)工程師夢想的一個小目標《夢想成真,只差一步》,里面提到了要實現(xiàn)數(shù)據(jù)超市的管理,數(shù)據(jù)工程師需要使用合適的工具將數(shù)據(jù)進行整理、組合、分類后上架,然后業(yè)務分析師和數(shù)據(jù)科學家就可以使用了。
IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性將與數(shù)據(jù)庫的功能和性能相結合,同時還兼?zhèn)鋽?shù)據(jù)庫供應商提供的數(shù)據(jù)庫自有算法。模型在數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建,然后可以借助IBM SPSS Modeler界面以正常方式瀏覽模型并為之評分。
大數(shù)據(jù)的概念在國內(nèi)走了將近兩年的歷史,但更多的還是停留在概念層面,能夠將大數(shù)據(jù)真正“落地”的企業(yè)并不多,一方面是自身沒有足夠的數(shù)據(jù)量,一方面是因為大數(shù)據(jù)技術方面的困境,當然,他們希望能夠用大數(shù)據(jù)的概念讓他們變得高大上。
現(xiàn)在,讓我們一起來了解Streams V4.2新特性之一:支持使用 Python 開發(fā) Streams 應用程序。
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