大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，比如：金融、醫(yī)療、政府、教育、能源等等，下面是美國(guó)聯(lián)邦機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)助力的五個(gè)案例分析和總結(jié)。

2016-09-14 10:44:47.000

經(jīng)過(guò)一年多來(lái)，我們發(fā)布有關(guān) IBM 信息集成Information Integration & Governance 的文章素材，相信大家對(duì) IBM 公司在該領(lǐng)域?yàn)橛脩羲峁┑慕鉀Q方案，以及為業(yè)界已所做出的貢獻(xiàn)，都有目共睹了。然而，這年頭 IT 技術(shù)和信息科學(xué)變得太快了，所以，很有必要帶領(lǐng)大家去逛逛 IBM IIG 這片大森林，以更全面地認(rèn)識(shí)和理解 IBM IIG 解決方案的策略、思想和最新的打法。

2016-09-14 10:17:13.000

近幾年，大數(shù)據(jù)行業(yè)已經(jīng)逐漸成熟，在也不是大家談之縹緲的行業(yè)，目前國(guó)內(nèi)外從事這一行業(yè)的企業(yè)多入牛毛，但能稱的上權(quán)威和代表，也都數(shù)的過(guò)來(lái)，下面我們就目前全球關(guān)于大數(shù)據(jù)行業(yè)所涉獵的范圍作了一個(gè)分類，稱其為7大陣營(yíng)，以下是7大陣營(yíng)的企業(yè)LOGO圖。

2016-09-13 09:31:27.000

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、聚類、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。

2016-09-13 09:20:01.000

大數(shù)據(jù)已然成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)之一，正呈爆炸式增長(zhǎng)。每天來(lái)自全球的新項(xiàng)目如雨后春筍般涌現(xiàn)。幸運(yùn)地是，開源讓越來(lái)越多的項(xiàng)目可以直接采用大數(shù)據(jù)技術(shù)

2016-09-12 11:12:57.000

從事BI多年，經(jīng)歷了經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的大建設(shè)，大發(fā)展時(shí)期，也有幸處在大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI系統(tǒng)的交替之際，因此特別來(lái)談?wù)?，傳統(tǒng)BI還能走多遠(yuǎn)？

2016-09-12 10:14:54.000

在電商平臺(tái)上我們經(jīng)常能看到“猜你喜歡”的商品推薦、而且推薦的商品符合度確實(shí)非常高，那電商平臺(tái)是怎么知道顧客喜歡什么呢，這類算法又是怎樣實(shí)現(xiàn)的呢？讓我們來(lái)一探究竟。

2016-09-12 10:02:35.000

很多學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的同學(xué)也都有這樣一種困惑“為什么學(xué)了那么多工具，還是不會(huì)數(shù)據(jù)分析?”，原因無(wú)外乎兩個(gè)，一是只學(xué)到了碎片的知識(shí)，沒有建立知識(shí)之間的連接，無(wú)法形式自己的知識(shí)體系，二是缺乏實(shí)踐，導(dǎo)致無(wú)法形成“知行合一”的工作技能。

2016-09-09 10:06:21.000

上期的文章《大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)-動(dòng)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(shí)現(xiàn)TB級(jí)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(dòng)態(tài)立方體（Dynamic Cubes）的性能調(diào)優(yōu)（二）》則告訴我們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)Dynamic Query Analyzer工具來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)立方體的查詢性能進(jìn)行評(píng)估并得到優(yōu)化建議。本期文章我們來(lái)看看動(dòng)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

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(lái)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(bào)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(yíng)決策。大數(shù)據(jù)(Big Data)是從收集的海量數(shù)據(jù)中，通過(guò)算法將這些來(lái)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(jiǎn)單而言，大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn)，以及猜測(cè)并印證的循環(huán)逼近過(guò)程。

2016-09-08 10:29:19.000