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企业如何实现对大数据的处理与分析?
大数据分析
数据采集
2018/1/16
e-works 熊东旭
随着两化深度融合的持续推进,全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。
六款大数据采集平台的架构分析
大数据
数据采集
2018/1/15
佚名
数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。
如何降低数据中心的TCO
数据中心
TCO
2018/1/10
佚名
听起来衡量大数据可能是一件费力不讨好的事情,但对于企业、组织所在的IT部门的负责人而言,他们并不这么认为。随着信息化的飞速发展,市场对数据中心的需求呈指数级增长,如何衡量数据中心,通过一些指标,例如关键绩效指标(KPI)来衡量数据中心,对于更好的理解数据中心意味着什么变得越来越重要。
数据中心发电机组的选择及控制
数据中心
数据中心发电机
2018/1/9
姚俊琪
随着互联网技术的广泛应用,世界各地兴建了越来越多的数据中心。数据中心不仅要提供大量的数据信息存储空间,更要保证其中存储数据的安全。
大数据时代数据安全防护体系研究
大数据
数据安全
2017/12/30
秦博阳
大数据时代,数据成为国家基础战略资源和创新生产要素,战略价值和资产价值急速攀升。
科普贴丨大数据产业链构成分析
大数据
大数据产业
2017/12/2
佚名
年末复习总结,搬好小板凳,开讲啦~在大数据崛起的2016年,你是不是听了许多关于数据分析、数据采集等碎片化词汇?其实,大数据产业是有逻辑可寻的,以下将为你完整透析大数据产业链构成。
阿里数据服务产品开发及大数据体系(实录/PPT干货)
阿里大数据
数据产品开发平台
2017/11/1
佚名
近日,在2017杭州云栖大会-阿里大数据分论坛上,阿里巴巴数据技术及产品部资深技术专家姚滨晖发表了主题为《阿里巴巴数据服务和数据产品开发平台》的演讲,分享了阿里在大数据领域沉淀的技术能力和应用实践。
值得关注的12大开源数据分析应用软件
数据分析
大数据
2016/11/10
佚名
本文介绍的这些开源工具是大数据处理、商业智能、机器学习和预测分析等领域的佼佼者。对于许多大企业来说,开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。
大数据分析类工作的十款高人气分析工具
大数据分析
大数据
2016/10/1
佚名
数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本,即“商务智能”,企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。
在CXO级别的高管中推广大数据分析
大数据分析
大数据
2016/9/26
佚名
大数据的影响力正在不断的增强。新的系统和工具正在为每一个业务层面的作用点的迅速评估和传播铺平道路。为了能够充分利用所有可用的数据,现代企业组织机构实施一套数据驱动的企业文化是必不可少的。
2016年中国智能交通产业的大数据应用分析
智能交通
大数据
2016/9/23
佚名
中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息。
怎么实现微服务的实时性能分析?
微服务
微服务架构
2016/9/21
佚名
当开发者从微服务架构获得敏捷时,观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。
1分钟了解数据分析挖掘体系(附细致思维导图)
大数据
数据分析挖掘体系
2016/8/23
佚名
总体上来讲,数据分析挖掘体系可分为数据预处理、分析挖掘、数据探索、数据展现和分析工具。
基于大数据的京东智慧物流系统
大数据
京东智慧物流系统
2016/7/29
佚名
无人机送货技术是京东物流近期的一项重点工作,但无人机只是京东探索智慧物流体系的一部分工作。日前,京东集团运营研发部总监、京东物流系统(内部代号“青龙”)研发负责人李鹏涛介绍了京东物流系统目前的研发进展和未来的技术路线。
解析如何进行产品数据化运营分析
数据化运营
数据分析
电商
2016/7/24
佚名
本分析报告是为某垂直服装电商(平台)做数据分析,分析目标是找到下个月运营重点,提升销售额。
四年不间断数据分析告诉我们的四个经验教训
数据分析
移动分析
2016/7/11
佚名
四年来,我们一直在分析数据,从未间断。在帮助企业进行数据分析的时候,我们发现了四个经验教训,希望能和大家分享共勉。这些经验教训事关大局,但有时会在追新求快的过程中被忽视。它们至关重要,如果你想成功地发挥数据的全部潜力,就必须将这四个经验教训牢记心中。
以服装电商平台为案例,解析如何进行产品数据化运营分析
电商
产品数据化
2016/7/10
佚名
本分析报告是为某垂直服装电商(平台)做数据分析,分析目标是找到下个月运营重点,提升销售额。
大数据复兴IT运营分析
大数据
IT运营
2016/7/5
佚名
在过去的几十年当中,IT运维团队一直使用大量先进工具。即便如此,许多IT管理挑战似乎仍然十分难以解决。但是这些问题的“最后防线”已经被新一代工具所攻破,这些工具采用更加复杂的分析算法来描述问题并且提出解决方案。
如何应对大数据分析的各种问题
大数据
大数据分析
2016/7/3
佚名
越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量、速度、多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要。
大数据系统数据采集产品的架构分析
大数据
架构分析
数据采集
2016/6/28
佚名
我们今天来看看当前可用的一些数据采集的产品,重点关注一些它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。
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