大数据主要体现在数据量庞大、数据类型丰富、数据来源广泛三个方面,大数据的这三大特征不仅仅悄然改变着企业IT基础架构,也促使了用户对数据
大数据主要体现在数据量庞大、数据类型丰富、数据来源广泛三个方面,大数据的这三大特征不仅仅悄然改变着企
大数据不是忽悠,关键是要能够发现其中的价值,而数据挖掘的算法、云计算和并行计算就是发现其中价值的工具。
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“大数据”这一术语2009年才开始出现,但它却很快变成了自虚拟化的热潮以来,影响信息技术领域最重要的术语。
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从企业和CIO们开始尝试数据挖掘以来,数据孤岛就一直阻碍着商业智能效能的提高。从大数据的角度看,简直整个宇宙都充斥着数据孤岛,
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如今,大数据分析对于市场份额的得失显然起着非同一般的重要作用,在数据分析方面的能力将决定企业市场份额的得失。
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考察一下大数据基础设施方面仍存在着某些不足,其是否是基于Hadoop的、或者是基于ADBMS,又或者是两者的组合。企业寻求最大限度地提高大数据的
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在大数据时代,最受渠道欢迎的两大技术就是存储和备份,包括产品和服务。企业利用这些设备和技术可确保在需要的时候完成关键任务,归档和数据
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作为支撑整个IT服务平台的数据中心来说,着眼于它们的发展变迁,对于了解整个IT发展历史来说,意义也更为重要。
编辑就大数据的挑战和市场趋势话题,对MetaScale的创始人兼CEO、同时也是Sears的CTO Phil Shelley进行了采访。
数据挖掘是指从海量的应用数据中,发现有用的相互关系、模式和趋势的过程。从理论角度讲,数据挖掘是融合模式识别技术、统计和数学等多个学科