企业在部署大数据和云安全智能平台(LSIP)时,有些不到位的方法和管理工具,阻碍了有效数据的管理与使用。
为了充分利用企业收集的数据并从中获取竞争优势,需要在收集、存储、组织、分析和共享领域不断创新,而不仅仅是分析这一块。
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数据挖掘包含范围广泛的任务,从数据描述到挖掘关联规则、数据分类和演化分析,所以,设计一个全面的数据挖掘语言是富有挑战性的,因为每个任
商业智能(BI)帮助企业的管理层进行快速,准确的决策,迅速的发现企业中的问题,提示管理人员加以解决。但商业智能软件系统不能代替管理人员
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根据最近对CIO进行调查的结果,分析类项目是CIO们当前的关注焦点之一。我认为如果要保证这类商业智能项目顺利推进,最重要的一点是牢记它们和
企业对BI的使用逐渐被提到了一个新的高度。系统设计是商业智能性能的最主要驱动因素。然而,一些中小企业也想聘请一位全职的BI设计专家并不是
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球经济低迷的大环境下,企业用户在软硬件投入方面都会减少力度。也正因于此,BI等能为企业节约成本的软件将迎来机会。
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云计算和数据仓库是合理的一对。云存储可以按需扩展,云可以将大量服务器贡献于某一具体任务。数据仓库通用功能是本地数据分析工具,受到计算
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数据挖掘的主要方法包括基本统计分析、相关分析、回归分析、时间序列分析、人工神经网络方法等。不同的分析方法和挖掘工具有其独特的特征和使
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云计算已成为趋势,数据中心建设也需要根据最新的技术趋势而做出对应的改变。建设数据中心一定易于升级改造,从而能满足不断发展的IT科技和市
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