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大数据大热知易行难 企业一定充分积累各类数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：174
价值终被认可，大数据正式上升至国家战略层面，配合这一上升动作的还有国家通过时间限定、具体措施、数据内容、限定范围等多维度给出了落地细节。 日前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（下称《纲要》）。《纲要》指出，2018年底前，建成国家政府数据[详细]
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云计算和大数据的标准化需求和标准化架构有哪些？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：87
云计算标准化需求分析： 从技术角度看 概念和定义：通过标准化统一云计算的概念、定义及内容； 互操作：需要制定分布式计算资源、存储资源之间的接口标准，以便更好地解决互操作问题； 虚拟化：需要制定网络、硬件等各种资源虚拟化的格式规范，解决资源的虚[详细]
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干货丨数据讨论六部曲
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：184
什么是数据分析？数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的？把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规[详细]
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大数据失败事件之七宗罪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：151
要实现大数据分析项目的最佳实践并非易事。正因如此，Gartner研究总监Svetlana Sicular题为大数据7大失败案例的报告吸引了思科工程师Karen Liu的注意。 我们正处于开始阶段，想了解下其他人正在做什么，有哪些成功案例。Liu说：而所有的失败案例，也是我们必[详细]
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十项标准出台在即 大数据产业告别“跃进式”进步
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：119
国家标准委正在着手制定首批共十项大数据标准，分别是大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通[详细]
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大数据改革时代我们该怎么去应对
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：103
对大数据进行进一步深度的分析，并挖掘出对企业发展有利的数据，这是现代企业最常见的行为。而通过对市场的整体分析了解经济增长的内动力以及结构变化和调整，进一步调整产业，以便更好的发挥企业优势，赢得市场，成为同行中的佼佼者，这是任何企业都希望看[详细]
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数据的秘密：怎样分析数据？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：96
关注宏观和细节 大多数人都能做到关注宏观的数据，拿互联网产品来说，日活，月活，流失率，NPS（净推荐值），这些都是宏观的数据。宏观数据能够反映出产品的整体状况，是值得长期关注的。 但是在宏观之外，我们还应该关注一些细节的数据。拿日活来说，我们可[详细]
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传统IT列强和互联网新贵们怎么应对大数据浪潮
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：57
先声明一下，本文是给对于大数据和IT知识有一定基础的朋友看的，不是普及大数据基本概念的，对某些词汇和说法需要你自己去查看一些相关资料。当然本文也不谈什么高深技术，谈的是不同的公司做大数据这个生意的理念和战略思路。 我先说一个基础，然后再讨论本[详细]
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是什么卡住了大数据的操作？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：132
要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大[详细]
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六个方法：助你最大化大数据的商业价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：137
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop可能在其商业价值转化与功能实现上面[详细]
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互联网时代，你应该知道的五种物联网大数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：69
大数据是我们这个时代最伟大的经济机遇之一。 但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用大数据所表示的意思可能有以下三种：1.大量的数据；2.超出传统数据库功能的数据集；3.使用软件工具来分析前两个意义的数据集。 物联网最显著的效益就是它能极[详细]
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推动了机器智能的大数据，为什么还操作不起来？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：129
要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。 所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大[详细]
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大数据时代怎么解决信息安全问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：51
大数据中蕴藏的巨大潜力和商机已经得到了企业的认可，很多知名人士都认为，企业必须要建立大数据库，这样才能让企业及时调整，更好的减少产品库存。但是，业内人士也表示，大数据不仅仅会带来商机，也会给企业带来麻烦，比如数据安全问题。专业人士指出，虽[详细]
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大数据时代，营销的4大方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：148
在有些人看来，营销是市场人员日思夜想的难题。却不知，营销是一个无底线的新鲜玩意，一个充满未知的想象黑洞，它是用来玩的。那么，面对日新月异的互联网趋势和大数据爆炸的时代，看看营销达人是如何玩的吧！ 趋势1：和人们一起娱乐 目前在中国消费者中平均[详细]
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数据可视化的五条重点原则
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：69
数据可视化从200多年前基本饼图发明时的形成至今已走过漫长的历程。如今，由于数据大潮的到来和人们关于数据使用的讨论，一种新的设计语言正在兴起，它可以优美地将大数据中的繁杂简化成既美观又富有意义的可视化图形。 以下五条核心原则。 1.理解数据源 确[详细]
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六个方式：助你最大化大数据的商业价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：175
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop可能在其商业价值转化与功能实现上面[详细]
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大数据落不了地？因为这九大原因
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：188
尽管在Hadoop与NoSQL部署方面做足了准备，同样的问题仍然一次又一次反复出现。现在业界是时候尽快搞定这些麻烦事了。 有时候一艘巨轮的侧方出现了破洞，但业界却决定坐等船体下沉、并把希望寄托在销售救生艇身上。 也有些时候，这些问题似乎并没到要闹出人命[详细]
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大数据思维究竟是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：187
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。 大数据思维有三个纬度定量思维、相关思维、实验思维。 第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪（如对色彩、空间的感知等）[详细]
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都说大数据可以评估，那么它的界限在哪里？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：69
大数据必然会深刻地改变这个世界，这点是毋庸置疑的。但是从很多当下的讨论来看，大家似乎在大数据的使用边界上走入了误区，这篇文章想具体探讨下大数据能干什么以及不能干什么上的原则问题。 大数据与预测 人们总是想预测未来，因为这样经济收益会非常大，[详细]
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为什么大数据功能并不一定总能解决问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：152
定性数据能够帮助我们更为深层地审视客户、行为及趋势。 在如今这个酒香也怕巷子深的时代，企业技术领域总是充斥着无数宣传及炒作。具体到当下，可能很多朋友都会把大数据技术看作是蕴藏着自身企业所需答案的宝库。然而 ，其并不总能践行如此美好的承诺至少[详细]
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大数据时代要改革 企业该怎样应对？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：53
大数据的发展已成必然趋势，在大背景的影响下，企业要想发展必然就要跟上大数据的改革步伐，这样才能在市场中更好的发展。然而，对于大数据的改革，任何企业都想抢占先机，却不知道该如何去抢。尤其是对其改变，该如何应对也成为企业头疼的问题。 实际上，早[详细]
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数据中心猛增 看国产服务器怎样力压洋货
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：96
众所周知，数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心通常都是科技企业最为神秘的一个组成部分，而且各大IT新闻都会提到数据中心，其看起来是很庞大的家伙，IT巨头Google、Facebook等[详细]
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从IT到DT代表着什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：181
人类文明曾经历了从石器时代到信息时代的变迁。而随着当今信息的爆发性增长和科学技术的突破，人类文明正从信息时代向数据科技时代飞速变革。 那么从IT到DT究竟意味着什么呢？ 从IT时代到DT时代，大数据思维是关键 崛起中的中国数谷贵阳正在演绎着从IT（Info[详细]
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对于大数据来说 分析才是重点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-14 热度：185
对于大数据，量的增长是很多人对大数据的第一个印象，数据不仅仅是增长的量，增长的速度，以及信息的结构和难度等都在增长，原本数据是分散的，渐渐全部被重新整合，数据需要被重新分析，原本都是孤立的数据多多少少都有了联系，很多在小数据时代难以发现的[详细]
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分析：IT大佬们大数据“计划书”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-22 热度：163
副标题#e# 很多行业都想借助大数据提高决策准确度、提升业务水平，但首先遇到的问题便是数据量还不够大。相比之下，有一些公司足可以称得上是超级大矿主了，只是矿山性质不同：百度拥有最大的网页搜索数据，阿里巴巴拥有最大的电商数据，腾讯拥有最大的社交[详细]
