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分析双十一背后数据中心运维保障故事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：79
11月11日 双十一即指每年的11月11日，由于日期特殊，因此又被称为光棍节。而大型的电子网站一般会利用这一天来进行一些大规模的打折促销活动，以提高销售额度。它们选择双十一促销也是为了错开线下促销的周期。国庆、圣诞、元旦都是实体店促销的时间节点，[详细]
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大数据营销的重点是“挑数据”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：109
传统企业触网过程中，大数据营销的难题日益凸显。 过往，传统企业也积累了大量数据包括：财务数据、客户数据、网络数据等。但是，大数据的出现使其面临前所未有的挑战。首当其冲，即是大数据营销。 11月7月，国双科技高级副总裁李峰接受记者采访时表示：大[详细]
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分析大数据，但不迷信大数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：108
大数据对文化产业的影响是一个值得探讨的问题。拿数据指导、影响文艺创作，或者研究文艺作品并不是现在才有的事。只是过去用的是少量的样本或数据，而不是海量的数据，这是一个本质上的不同。大数据在某种意义上只能作为一个工具，不能代替人类自己的分析[详细]
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分析：大数据应用需贯穿品牌营销全过程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：68
移动化、多屏化等数字营销发展趋势让品牌对消费者行为轨迹的捕捉变得越来越难，也让品牌对营销效果的追求变得更加迫切。因此，当承载海量用户信息并可以深度挖掘的大数据浪潮出现后，便迅速引起了品牌、代理公司、媒体及第三方数据机构的关注，围绕大数据[详细]
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大数据带给企业的难题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：60
日益流行的大数据技术带来了全新的机会，但我们不应忽略它带来的挑战与风险。 具体来说，这些挑战在：大数据确实是很好的工具，但谁拥有使用这些工具的技能？没有几家公司的内部专家能够从业务角度证明花钱聘请大数据专家的价值，更不用说对求职者的优劣展[详细]
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大数据分析实践最多的9个关键领域
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：173
随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大多数企业和社会都会受到大数据分析的影响，但大数据是究竟是如何帮助增加价值呢？ 下面让我们来看看9个高价值大数据应用，这些都是大数据分析应用的关键领域： 1.[详细]
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从运营开始进入绩效管理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：112
副标题#e# ERP的高潮似乎还未尽退，BPM又风生水起。自去年年中以来，甲骨文、SAP、HYPERION、SEIBEL以及金碟、用友等软件厂商纷纷推出企业绩效管理软件。 BPM着眼于绩效，是战略和执行之间的桥梁。Ventana研究公司进而提出运营绩效管理（OPM）的理念，指出[详细]
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跟随云时代玩转大数据时代
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-14 热度：121
我们已经跟随云时代来到了大数据时代。在大数据时代，时间同步技术必定将是整个大数据处理系统的重要支撑和保障。时间同步技术使数据产生与处理系统的所有节点具有全局的、统一的标准时间，从而使系统中的所有各种消息、事件、节点、数据等具备正确的逻辑[详细]
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广告传媒业营销商业智能的分析关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：168
在广告传媒公司，营销及销售部门负责公司媒体的各项广告经营活动，包括：组织市场分析、调研，制定公司营销战略规划，组织制订、分解、落实年度广告销售计划和目标市场广告销售计划，组织及落实广告媒体宣传活动、推广策划、媒体发布及使用状况的监督等各[详细]
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大数据重塑实体营销的5个关键点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：135
从产品和服务首次推出，营销人员以某种形式使用数据来更好的了解其客户，并为他们提供更有针对性的产品和服务。现在，随着从多个渠道不断涌入的巨大数据量，营销人员正面对着巨大的大数据资源，他们需要想办法从中获得可操作的营销策略。下面就来看看大数[详细]
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商业智能项目中的一些风险要素
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：71
BI商业智能项目应在 业务驱动，总体规划，统一设计，分期实施 的总体设计原则下分期实施，采取Agile BI方法论迭代开展，先确保核心功能满足客户需求，在总体规划下不断完善整个系统，以提高可交付性并降低风险。 以下总结了以往多年在商业智能项目（BI/DW[详细]
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盘点：我们需要国家大数据战略
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：182
副标题#e# 不要被大数据（Big Data）的Big误导，大数据更强调的不是数据大，而是数据挖掘。在日前举行的第十届国家信息化专家论坛上，中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨指出，大数据需要更强调数据挖掘利用，而针对目前存在的技术应用、人才、安[详细]
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数据库未来的5大盘点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：74
Michael Stonebraker是数据库领域的布道者。他专业造诣很深，帮助开发了一些最流行的数据库系统，比如Postgres，Ingres和Vertica。他最近的一项研究是VoltDB，一个基于内存的OLTP（联机事务处理）系统，他声称这项研究成果比传统方案快两个数量级。 然而，[详细]
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大数据助力的数据中心变革
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：195
副标题#e# 一、大数据驱动数据中心需求 大数据时代，当传统企业都意识到数据的价值，需要学会搜集和使用数据的时候，对数据中心的需求无疑要增加的。北京云基地创业企业，天地祥云总经理石军肯定地说。他认为，比如像阿里巴巴牵头的菜鸟，这样的物流企业和[详细]
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数据库管理员们的七个安全好行为
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：107
副标题#e# 无论数据库管理员、信息安全专业人士还是同时身兼两种角色，负责维护企业数据库当中所保存信息的技术团队必须建立良好的安全习惯、从而实现份内的保护目标。这些实践立足于坚实的数据安全规划，但根据本周由独立甲骨文用户团队（简称IOUG）发布的[详细]
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趋势分析，大数据将成主流
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：101
本文的预测来自一组分析行业的公司，包括一个企业软件公司（TIBCO，Spotfire的制造商），一个公开上市的商业智能公司（Tableau），一个分析应用平台的初创公司（Alteryx），一个主流的NoSQL供应商（Basho），以及一个客户分析公司（Gainsight）。他们预测2[详细]
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关于大数据的12个分析轨迹
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：129
大数据已成为2013年使用频率最高的技术热词之一。相应的市场也在这一年中出现了迅速增长。和大数据相关的Hadoop及其生态系统已经从原先只有非常天才的程序员和工程师才会使用的技术变成了数据科学家们的常用工具。越来越多的企业开始拥抱大数据技术，并将[详细]
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从用户角度看BI系统中数据分析模型的盘点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：178
在BI商业智能系统中，面向分析的数据模型一般是多维数据分析模型，分析模型由相应分析领域的分析维度（见附1）和分析指标（见附2）组成。针对面向不同层级用户的需求，分析模型按照分析的粒度划分为不同的层次，这里以面向高层管理人员宏观管理及决策分析[详细]
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分析：数据堪称第一生产力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：187
在大数据一统天下的时代，企业对大数据愈加依赖，数据的价值正在凸显，大数据时代下的数据堪称第一生产力，数据已经成为重要的战略资产。 数据是人类活动在网络空间的映射，蕴含人类生产、生活的规律，挖掘数据潜在价值，对国家治理、社会管理、企业决策和[详细]
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当Hadoop碰到DNA遗传科学
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：61
对于Ancestry.com（家谱网）的技术总监Scott Sorensen来说，大数据其实并不陌生。长久以来，Sorensen和他的同事都在使用Apache Hadoop以及其他的开源工具来进行数据处理和分析。然而想要将Hadoop架构与DBA数据处理联系起来，这就极具挑战，其中之一就是团[详细]
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分析：从大数据发展为内容交付网络
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：86
跟踪Amazon网络服务中所发生的最新事件是一项全职工作。随着对云计算服务和基础设计需求的增加，AWS将其自身定位为必不可少的企业客户端。然而你可能会问，为什么这么认为？如下陈述了网络服务巨头在企业编程领域占主导地位的四个原因。 关注大数据 亲爱的[详细]
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未来数据中心的方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：158
2.数据中心不再被限定在一个特定的站点。企业将有多个站点，通过高性能网络连接，企业将能够移动工作负载到风险更低更安全的位置。 3.在未来五年中，数据中心将会发展为不再注重地理位置，而是转向更强调业务连续性和工作负载管理的运营战略。 Gartner管理[详细]
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大数据已经走到了转折点？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：156
大数据已经武装了一部分公司企业，并用利润的增长证明了其商业价值。 1分钟在大数据的世界里会发生什么？App store产生47,000次下载；twitter产生100,000条记录；Google接受2,000,000次搜索；互联网消费272,070美元。 科技、IT产业的发展总是离不开高新概[详细]
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盘点：商业革命与科学革命
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：130
副标题#e# 在商业和科学上，大数据可能带来的革命性变化。 一、大数据商业革命 大数据是分层次的，包括大数据1.0、2.0和3.0，这里分别做一介绍。 大数据1.0 如果用一个关键词来讲大数据1.0，那就是分析，更深入、更好的分析技术。其实，刚才邬贺铨院士讲了[详细]
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七步成诗，企业怎样布局大数据？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-13 热度：97
第一步是要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。[详细]
