Cognos審計日志是對系統(tǒng)事件、用戶行為的詳細記錄。我們可以使用審計日志回答“誰在什么時候?qū)δ硞€組件做了什么操作”的問題。Cognos可以將審計信息記錄到不同的介質(zhì)中，最常用的兩種記錄介質(zhì)是文件系統(tǒng)和審計數(shù)據(jù)庫。

2016-07-14 10:58:14.000

為了更好在Hadoop平臺上使用大家熟悉的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 。

2016-07-14 09:54:08.000

隨著業(yè)界傳播開源的理念，推廣開源項目，為 IT 開發(fā)者提供了一個發(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施。

2016-07-13 11:06:50.000

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。

2016-07-12 10:14:35.000

對于大數(shù)據(jù)分析平臺的建設(shè)，往往不是某個產(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)平臺需要大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲平臺，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)分析的價值。所以，沒有一個完善的BigData生態(tài)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)分析平臺是搭建不起來的。

2016-07-12 09:41:34.000

IBM BigInsights 是實現(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。

2016-07-11 09:54:17.000

IBM SPSS Modeler（以下簡稱 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)準打造了一個支持眾多數(shù)據(jù)挖掘操作的應(yīng)用平臺。

2016-07-08 11:16:26.000

本文帶大家一起進行Spark的大數(shù)據(jù)之旅。本文的內(nèi)容主要分為兩個部分：一是Spark的背景介紹，二是介紹Spark的基礎(chǔ)。

2016-07-08 09:41:54.000

Watson Analytics既可以自動獲取數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)優(yōu)化；還可以利用這些優(yōu)化的數(shù)據(jù)，更快速、自動化地進行數(shù)據(jù)探索；更厲害的是，它還擁有人人都可以使用的預(yù)測性分析。當(dāng)然，我們做數(shù)據(jù)分析不是目的，只是手段。獨樂樂不如眾樂樂，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。

2016-07-07 12:19:36.000

我們知道，Watson Analytics既可以自動獲取數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)質(zhì)量評分，便于用戶輕松評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，并進行數(shù)據(jù)優(yōu)化；還可以利用這些經(jīng)過優(yōu)化的數(shù)據(jù)，更快速、自動化地進行數(shù)據(jù)探索。今天，我們就來介紹Watson Analytics的另一個獨門絕招，人人都可以使用的預(yù)測性分析。

2016-07-06 10:27:54.000