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大数据对六大范围的挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：121
第一个挑战是大数据对人性假设的挑战。 管理学自诞生开始，就以人为对象，以人性假设为前提不断演化出各种理论。第一个提出科学管理理论的泰勒假设人是经济人，后来梅奥假设人是社会人，西蒙则构造了决策人假设。自西蒙之后，又有了各种各样新的理论：战略管[详细]
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针对 MySQL 大规模数据库的性能和伸缩性的进步
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：112
在需要支持移动/平板电脑应用及普通桌面浏览器访问的时代，网站的普及率和有效性很大程度上取决于其可用性和性能。一个访问缓慢的网站会使得访问者或潜在的客户流失，并导致商业的失败。一个访问速度相当快的网站将会决定访客是否会使用网站提供的产品或服务[详细]
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两全其美的数据中心绝热冷却程序
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：184
如今，每年需要企业计算和存储的电子数据量呈指数级增长。新建的数据中心所增加的可用物理空间，已难以满足市场需求的增长。因此，人们面临的挑战是在相同的空间提供更多的计算能力和电力容量。在相同的物理空间中要求更高级别的计算处理能力增加了热密度，[详细]
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如何快速全面创造自己的大数据知识体系？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：141
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成[详细]
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医疗保健的大数据改进如何为人们带来健康
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：78
在过去的几十年里，当人们几乎被多来源的大量信息淹没时，所面临的挑战是以一种可以证明对所有人有利可图的方式组织信息。这引发了大数据革命。但是，大数据的影响比任何人预测的都更为深远。 如今，大数据正在改变人们生活中的每个环节，医疗保健行业也是如[详细]
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大数据正在改变电子商务行业的三种步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：152
电子商务行业在过去几年中发生了巨大变化，而许多人都归因于大数据。随着这种趋势的持续，大公司、小企业，以及个体经营者都会花费时间去拥抱大数据，以提供更好的支付解决方案，提高业绩，以建立和保持竞争优势。 在线支付领域的大数据应用 近年来，越来越[详细]
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剖析大数据平台的数据解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：187
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算彻底走通了。 如下图所示，我们可以从业务[详细]
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大数据正强势入侵生活的各个方面 你知道了吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：82
大数据时代的到来，改变的不仅仅是传统的商业模式，更深入到人们的生活、工作等各个环节，以及人们的传统观念之中。随着互联网的发展，信息交流也在不断加速，大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟，特别是越来越多的政府机构与公司组织都已经把大数据应用作为[详细]
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20个数据可视化工具阐述
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：82
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都[详细]
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你不能不清楚的14个大数据专业词汇
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：154
随着大数据技术的不断提高，大数据应用的不断普及，大数据与各行各业的关系越来越紧密。大数据行业充斥着大量的专业词汇，准确掌握和了解这些词汇的含义，有助于更好的理解大数据，更好地利用大数据技术。以下整理了以数据处理为中心的14个大数据专业词汇，[详细]
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非常重要！十条研究结果可再现的数据科学规则
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：98
近年来，越来越多的证据表明，科研成果的复用性出现了危机。对心理学和癌症生物学领域的论文的评论发现，只有40%和10%的结果可以被复制。近年来，越来越多的证据表明，科研成果的复用性出现了危机。对心理学和癌症生物学领域的论文的评论发现，只有40%和10%[详细]
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大数据、数据分析、数据统计、数据挖掘、OLAP的不同
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：51
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据分析等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。 一、数据分析[详细]
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数据预处理和挖掘到底该怎么做？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：102
在这个充斥着怀疑和谎言的网络世界中，数据即真相。海量的原始数据正以惊人的速度增长，其中大部分都是非结构化的，但是通过运用分析我们可以发现其中重要的规律和线索以及隐藏在数字背后的含义。今天我们将学习如何预处理数据，这是重要也最容易忽视的步骤[详细]
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Hadoop工具怎么形成SAP Hana的大数据平台
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：68
自2008年以来，SAP Hana一直是领先的数据库管理系统之一。它比许多其他数据库管理解决方案能够更有效地处理数据，主要是因为它可以使用一些最先进的Hadoop工具。没有Hadoop，大多数SAP Hana数据库将是相对无用的。访问大多数数据集将是困难的，特别是在它们[详细]
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企业“数据压力锅”即将爆炸，CIO该怎么防止爆锅？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：165
随着全球数字宇宙的快速膨胀，企业存储在云上及数据中心的海量数据，正在形成压力锅，并濒临爆锅状态。作为全球数据集成领域的领导者，Informatica的企业数据治理解决方案结合人工智能和机器学习CLAIRE引擎，可跨越多个业务系统访问、发现、清洗、集成和交付[详细]
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在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别小心的点？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：79
人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点?人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。 在达观数据最新翻译的《[详细]
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大数据时代下，数据感知在数据质量管理程序中的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：74
关于数据质量管理,可能与大部分人没有太大的关系。虽然,市面上有很多的公司在进行数据的挖掘、分析方面业务的工作,但是关于数据质量管理方面的公司真的是屈指可数。 而对于数据感知技术,大部分没有了解过。为了说明,大数据时代下,数据感知在数据质量管理系统[详细]
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保护数据中心网络安全需要防止外部泄露
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：93
近年来，安全问题一直在IT行业频繁发生，WannaCry ransomware数据窃取事件发生在英国国家医疗服务系统(NHS)和发薪日贷款公司Wonga，这让人们感到不安，因为传统的安全措施已经无法缓解网络攻击。 数据中心在安全性方面面临着特殊的挑战，因为它们不仅需要构[详细]
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用大数据创建新金融生态圈
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：119
大数据已经不再陌生，无论是掏出手机买买买，还是打车叫外卖，基于大数据算法的APP能够在你打开应用的时候，第一时间把你可能感兴趣的内容推送到你的眼前。 然而，大数据的应用到了用户层面只是普通人接触到大数据的最浅层的体验。报告显示，2016年我国大数[详细]
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未来大数据的主要应用领域代表哪些
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：175
互联网时代飚速发展，大数据作为近年热门兴起的行业之一已经越来越受人们重视，但是大学并没有相关专业随之同速发展，大部分企业招收的大数据人才80%来源于培训机构，东时教育联合高校建设大学生就业社会实践基地，让处于迷茫中的广大高校毕业生，找到了与社[详细]
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大数据市场有多大 如何利用大数据赚钱？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：143
6月初，菜鸟与顺丰互相指责对方关闭数据接口，这场关于数据的大战引发了各界关注。快递行业的巨头为何如此重视对数据的争夺?大数据市场有多大?大数据怎么赚钱?针对这些问题，经济日报中国经济网记者采访了业内专家和企业。 大数据市场有多大 大数据的市场规[详细]
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企业“数据压力锅”即将爆炸，CIO该怎样防止爆锅？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：158
随着全球数字宇宙的快速膨胀，企业存储在云上及数据中心的海量数据，正在形成压力锅，并濒临爆锅状态。作为全球数据集成领域的领导者，Informatica的企业数据治理解决方案结合人工智能和机器学习CLAIRE引擎，可跨越多个业务系统访问、发现、清洗、集成和交付[详细]
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大数据怎样解决大问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：166
未来几年,全球数据量将呈指数级增长。据国际数据公司(IDC)统 计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球 数据总量的18%。 如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全 球整合经济时代的商务产生深远的影响。除了[详细]
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基金择时计划浅析（1） ——基本概念和择时的必要性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：145
基本概念 a) 选品 选品简单来说指的是投资者在决策时点对所有备选标的优先级排序，通常这种排序会按资产大类，小类，具体资产等划分为几个层次。一些复杂投资策略的选品还会考虑各个标的之间的权重分配问题。 对于股民来说，选品的标的集合是A股股票（更可能[详细]
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为什么说大数据是一种改进经济？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：135
大数据指的是过于庞大或复杂(或两者兼具)、无法用标准软件高效管理的数据集。金融市场是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是它的来源。 IBM称，全球所有计算机每天产生250亿个字节的数据。[详细]
