在某些場景下，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、透明地訪問遠(yuǎn)程RMDBS數(shù)據(jù)源成為解決問題的有效途徑。

2016-08-09 10:05:48.000

技術(shù)開發(fā)在里約奧運(yùn)會(huì)的轉(zhuǎn)型中起到了極大地作用，不論是在提高比賽結(jié)果準(zhǔn)確性還是提升運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)上。新的轉(zhuǎn)型乃至更大的影響預(yù)計(jì)來自大量傳感器以及大數(shù)據(jù)分析的采用。

2016-08-08 09:46:02.000

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

2016-08-08 09:23:44.000

“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來?！?/p>

2016-08-05 10:02:14.000

在報(bào)表的制作中，我們常常需要通過地圖來展現(xiàn)和地域相關(guān)的數(shù)據(jù)。Cognos的用戶除了可以通過RAVE框架定制個(gè)性化的地圖可視化圖之外，還可以使用一個(gè)叫做maps的數(shù)據(jù)容器來快速實(shí)現(xiàn)基于地圖的數(shù)據(jù)展示。

2016-08-05 09:35:56.000

8月10日，慧都學(xué)院將與合作伙伴IBM再度攜手，共同舉辦大數(shù)據(jù)系列公開課-IBM專場（第二期）——“深入行業(yè)”構(gòu)建Cognos大數(shù)據(jù)分析，距離開課僅余6天時(shí)間，所剩免費(fèi)名額已不多，搶座從速！

2016-08-04 11:05:09.000

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。所以督促自己寫文章時(shí)，把懂的、經(jīng)歷過的能細(xì)就寫的盡量詳細(xì);不懂的就去學(xué)，然后把整理的筆記分享出來，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。

2016-08-04 10:05:49.000

在 上一篇文章中，您學(xué)習(xí)了如何在 Cognos中可視化簡單的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。在本文中，您將學(xué)習(xí)一些高級(jí)技巧，例如使用 Cognos 從數(shù)據(jù)挖掘模型中下鉆和提取結(jié)構(gòu)化信息。使用本文的業(yè)務(wù)場景和實(shí)例，理解偏差檢測所需的挖掘任務(wù)，即識(shí)別異常數(shù)據(jù)記錄。學(xué)習(xí)如何使用 IBM InfoSphere? Warehouse 數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)這些記錄，并創(chuàng)建交互式報(bào)告。

2016-08-04 09:44:48.000

企鵝智酷對(duì)全國萬名滴滴與Uber用戶進(jìn)行調(diào)查，并按照性別、收入水平等維度進(jìn)行精準(zhǔn)匹配抽樣，發(fā)布了這份《大合并背后，滴滴+Uber中國收益報(bào)告》，為你揭秘滴滴與Uber中國合并后，整個(gè)中國出行市場的最新格局和未來趨勢洞察。

2016-08-03 14:44:48.000

數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閺拇罅繑?shù)據(jù)中提取出有用的信息提供先進(jìn)的分析技術(shù)。本系列的文章談到了將 InfoSphere Warehouse 數(shù)據(jù)挖掘與 IBM Cognos報(bào)告相結(jié)合的總體架構(gòu)和商業(yè)機(jī)遇。這種集成使公司中的不同人員可以利用數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。本系列的第 1 篇文章介紹基本的集成架構(gòu)，并提供一個(gè)簡短的技術(shù)案例研究，使您基本了解如何完成這種集成。

2016-08-03 10:00:22.000