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幫助企業(yè)合理產(chǎn)能分配,提高資源利用率
快速打造數(shù)字化生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)全流程追溯
生產(chǎn)過程精準(zhǔn)追溯,滿足企業(yè)合規(guī)要求
以六西格瑪為理論基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量全數(shù)字化管理
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對(duì)設(shè)備進(jìn)行全生命周期管理,提高設(shè)備綜合利用率
實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與監(jiān)控
打通數(shù)據(jù)孤島 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程全透明化
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理與追溯
精準(zhǔn)制定生產(chǎn)計(jì)劃 合理配置生產(chǎn)資源
全面可視的生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)與追溯
一鍵生成排產(chǎn)計(jì)劃,有效提升資源利用率
打通生產(chǎn)過程數(shù)字化全鏈路,提高生產(chǎn)效率
幫助企業(yè)大幅降低因改裝質(zhì)量問題帶來的損失
打造數(shù)字化工廠,全面提升產(chǎn)品質(zhì)量
快速應(yīng)對(duì)訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費(fèi)
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品報(bào)價(jià)快速精準(zhǔn),全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化
打造生產(chǎn)計(jì)劃自動(dòng)排產(chǎn)信息化平臺(tái)
為了更好在Hadoop平臺(tái)上使用大家熟悉的SQL處理和分析大數(shù)據(jù),減少開發(fā)人員使用MapReduce帶來的巨大工作量,及與大量成熟的數(shù)據(jù)處理工具和應(yīng)用的集成,IBM 推出的SQL on Hadoop的產(chǎn)品--BigSQL 。
隨著業(yè)界傳播開源的理念,推廣開源項(xiàng)目,為 IT 開發(fā)者提供了一個(gè)發(fā)現(xiàn)、使用、并交流開源技術(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,開始關(guān)注和選用具有“自我特色”的開源技術(shù)和軟件作為整體解決方案中的組成部分去實(shí)施。
從NoSQL到NewSQL,新技術(shù)的發(fā)展極大拓展了數(shù)據(jù)查詢的應(yīng)用場(chǎng)景:支持半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(JOSON)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效率讀寫和查詢等。而在此過程中經(jīng)典的SQL技術(shù)仍舊在發(fā)揮著無可替代的作用,在Hadoop的世界中也必將占據(jù)一席之地。
對(duì)于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的建設(shè),往往不是某個(gè)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(tái)需要大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái),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(jià)值。所以,沒有一個(gè)完善的BigData生態(tài)系統(tǒng),大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是搭建不起來的。
如今,舉國(guó)上下大搞“互聯(lián)網(wǎng)+”,而另一邊,美國(guó)則悄悄地進(jìn)入了我們?yōu)樗绰?、見所未見的“新硬件時(shí)代”,是否我們的企業(yè)乃至整個(gè)社會(huì),應(yīng)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(gè)“新硬件時(shí)代”在悄悄來臨……
IBM BigInsights 是實(shí)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。
IBM SPSS Modeler(以下簡(jiǎn)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(biāo)準(zhǔn)打造了一個(gè)支持眾多數(shù)據(jù)挖掘操作的應(yīng)用平臺(tái)。
本文帶大家一起進(jìn)行Spark的大數(shù)據(jù)之旅。本文的內(nèi)容主要分為兩個(gè)部分:一是Spark的背景介紹,二是介紹Spark的基礎(chǔ)。
Watson Analytics既可以自動(dòng)獲取數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化;還可以利用這些優(yōu)化的數(shù)據(jù),更快速、自動(dòng)化地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索;更厲害的是,它還擁有人人都可以使用的預(yù)測(cè)性分析。當(dāng)然,我們做數(shù)據(jù)分析不是目的,只是手段。獨(dú)樂樂不如眾樂樂,最終我們還需要將這些數(shù)據(jù)分析的結(jié)論以講故事的方式分享給其它用戶。
IBM SPSS Modeler以圖形化的界面、簡(jiǎn)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(jì)挖掘功能,包括來自于統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、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(yù)測(cè)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。
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