企业大数据分析实践指南、总结与展望

企业大数据分析实践指南、总结与展望

大数据 10个月前 (12-20) 浏览: 54 评论: 0

数据无处不在 在我们身处的时代,数据无处不在。据IBM公司估算,我们每天产生约2.5万ZB的数据,这意味着世界上90%数据都是过去的两年中产生的。 Gartner公司分析报告显示,在2015年财富500强的公司中百分之八十五的企业无法利用大数据来获取竞争优势。 到2020年,全世界将有上百万大数据相关的就业机会产生。这些庞大的数据蕴藏了宝贵财富,企业可以使用最先进的分析技术,利用这些数据更好地了解

大数据行业图谱(2):前有堵截,后有追兵,通用技术类公司如何突围

大数据行业图谱(2):前有堵截,后有追兵,通用技术类公司如何突围

大数据 10个月前 (12-20) 浏览: 90 评论: 0

从2011年至今,大数据概念火了五年,势头依然不减。从人人都在讲概念,到商业化应用典型案例出现,可以清晰地看到大数据在逐步落地。以Hadoop为代表的底层架构日趋成熟,处理数据的各项技术有了长足的进步,让大数据开始在各个领域发挥价值。 我们认为,大数据产业仍在初级阶段,商用价值仍未完整展现,市场前景一片广阔。一方面,国内企业IT投入占比低于全球平均标准,随着企业对信息化意识逐步提升,整个IT市场的

大数据行业图谱之(1):底层基础平台公司能做多大?

大数据行业图谱之(1):底层基础平台公司能做多大?

大数据 10个月前 (12-20) 浏览: 65 评论: 0

大数据是企业服务市场中的新兴领域,短短几年时间,大数据概念从兴起到落地,开始在各行各业发挥作用,行业政策频出,技术飞速发展,受到资本追捧。 整个大数据行业可大致分为三层,底层基础平台,中间层通用技术,上层行业应用。接下来,爱分析将按照上述分类,逐步介绍各细分领域的行业现状、未来前景。今天是大数据系列的第一篇——底层基础平台。 底层基础平台主要解决的是数据存储、计算的问题,是整个大数据生态的基石。采

为什么数据挖掘很难成功?

为什么数据挖掘很难成功?

云计算 10个月前 (12-16) 浏览: 91 评论: 2

大数据时代,数据挖掘变得越加重要,曾经做了很多,成功有之,失败的却更多,举一些例子,探究其失败原因,也许于大家都有启示吧。 数据缺失总是存在。 为什么数据挖掘的数据准备工作要这么长时间,可以理解成取数时间很长、转换成所需的数据形式和格式时间很长,毕竟只有这样做,才能喂给数据挖掘引擎处理。 但数据准备的真正目的,其实是要从特定业务的角度去获取一个真实的数据世界,数据的获取比处理重要,技巧倒是其次了。

你一定要了解的大数据与小趋势

你一定要了解的大数据与小趋势

Hadoop 1年前 (2016-08-14) 浏览: 63 评论: 0

本文根据TalkingData副总裁高铎先生在“世界O2O博览会暨IN+2016创新大会”上的演讲整理而成。 这是1997年比尔·克林顿总统就职演说,然而其实大选期间民调显示出没有一个候选人有明显能够胜出的趋势。对于克林顿的竞选顾问而言,他们最重要的目标是帮助克林顿找到最能够影响竞选结果的群体。他们最终发现了什么样的群体呢?这个群体在美国有一个非常有名的专有名词叫“足球妈妈”,指的是在足球场边看着

助你保护大数据应用安全的步骤和工具

助你保护大数据应用安全的步骤和工具

Hadoop 1年前 (2016-08-07) 浏览: 108 评论: 0

大数据应用的安全性方面往往被忽视或者被视为次要的需求。但是,数据的安全性在数据处理过程有着十分巨大的影响。本文将介绍一些保护大数据应用的步骤和工具。 随着大数据在不同的领域蔓延,安全方面受到越来越多的关注。以前,我们使用具有中心控制的安全系统,但这并不足以保护你的应用程序免受入侵。大数据带来了另外一些安全关切问题,与正常的应用程序有很大不同。 在当今世界,安全性相关的探索非常困难,前进方向也难以界

天天在做大数据,你的时间都花在哪了?

天天在做大数据,你的时间都花在哪了?

Hadoop 1年前 (2016-06-06) 浏览: 154 评论: 0

前言 我每天都在思考,思考很重要,是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情,一切按照社会的习惯前行,那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来,我们有没有想过大数据本身? 大数据到底是在做什么,为什么我做了这么多年的大数据,总是做不完呢? 大数据本质是:随着科学技术发展,更多的数据能够被存储了,能被分析了。所以有了大数据的概念。

掰一掰GitHub上优秀的大数据项目

掰一掰GitHub上优秀的大数据项目

Hadoop 2年前 (2016-01-28) 浏览: 223 评论: 0

VMware CEO Pat Gelsinger曾说:   数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授

大数据时代留给数据分析师的羁绊

大数据时代留给数据分析师的羁绊

Hadoop 2年前 (2016-01-26) 浏览: 180 评论: 0

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人的饭碗? 很多大数据分析工具的设计起点非常高,定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。比如国云数据的大数据魔镜,功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程,功能不

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