• 大数据的阴暗面
    大数据的阴暗面 数据无疑是企业创新的关键,为企业做出明智商业决策提供了巨大的机会。但是,当企业采用大数据时,他们也应该考虑大数据的阴暗面。   大数据具有巨大力量来改变企业及其经营... 10-19    
  • 大数据和人工智能的未来可以归结为一件事
    大数据和人工智能的未来可以归结为一件事   就大数据、分析和人工智能而言,价值不是来自收集数据(甚至也不是来自于从中获取的一些洞察),价值来只有一个来源:行动。   我在90年代中期开办了第一家公司,那时我做了... 10-19    
  • 大数据时代如何保护隐私
    大数据时代如何保护隐私   在这个互联网技术迅猛发展的年代,你会发现个人隐私随时会被“侵犯”。前不久还爆出一个APP如果你一不小心下载了,你的家庭生活就有可能随时被它的平台“... 10-19    
  • 掌握这25条小贴士,快速提升数据可视化能力!
    掌握这25条小贴士,快速提升数据可视化能力! 可视化不是单纯的数据展示,其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择,最终都应落地于读者的体验,而非设计者个人。   本文提到了一些常... 10-18    
  • 张峰:大数据进入加速期,工信部将四方面推进国家大数据战略
    张峰:大数据进入加速期,工信部将四方面推进国家大数据战略 在10月18日召开的"2018第五届中国国际大数据大会"上,工业和信息化部党组成员、总工程师张峰表示,我国大数据进入加速期,未来将通过四方面工作,扎实推进国家大数据战略,全面提升我... 10-18    
  • Hadoop,Zookeeper这些名字都是怎么来的呢?
    Hadoop,Zookeeper这些名字都是怎么来的呢? 首先我们要明白,Apache 是一个 http 服务器,而我们熟悉的另一种说法Apache Hadoop中的 Apache 则指的是 Apache 软件基金会。Apache是 Apache 软件基金会中的一个项目。  ... 10-18    
  • 5个系统管理员常用的警报和可视化工具
    5个系统管理员常用的警报和可视化工具 这些开源工具帮助用户了解系统行为和输出,并为潜在问题提供警报。   你可能使用警报和可视化工具,为什么我要将它们作为可观察性工具进行讨论,特别是某些系统将可视化作为... 10-17    
  • 分享 : 数据可视化专家的七个秘密
    分享 : 数据可视化专家的七个秘密   数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫,最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘,普通开发者了解这些方法... 10-17    
  • 比拼生态和未来,Spark和Flink哪家强?
    比拼生态和未来,Spark和Flink哪家强? 概 况   Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks,由最初的 Spark... 10-17    
  • 如何将传统关系数据库的数据导入Hadoop?
    如何将传统关系数据库的数据导入Hadoop?   大多数企业的关键数据存在于OLTP数据库中,存储在这些数据库中的数据包含有关用户,产品和其他有用信息。如果要分析此数据,传统方法是定期将该数据复制到OLAP数据仓库中。... 10-16    
  • Kafka集群内复制功能深入剖析
    Kafka集群内复制功能深入剖析 Kafka是一个分布式发布订阅消息系统。由LinkedIn开发并已经在2011年7月成为apache顶级项目。kafka在LinkedIn, Twitte等许多公司都得到广泛使用,主要用于:日志聚合,消息队列,实... 10-16    
  • 谁“杀死了”大数据创业者
    谁“杀死了”大数据创业者   又一个大洗牌的行业。   “这两年在大数据领域,纯粹讲概念没有技术的公司都死完了。融资过很多的钱的企业虽然还存活着,但大多过的也很难受。”一位大数... 10-16    
  • 各地机构改革方案出台 大数据局、新“大部制”部门亮相
    各地机构改革方案出台 大数据局、新“大部制”部门亮相 近期多地机构编制方案已经通过,各地除了根据中央部委机构改革成立新的机构外,还根据自己的实际情况,成立了大量新的机构,如大数据局、金融监管局等。   随着中央部委机构改... 10-16    
  • 大数据干货 | 论Spark高手是怎样炼成的
    大数据干货 | 论Spark高手是怎样炼成的 大数据的处理怎么能变快一点,答案是请用spark,因为它是基于内存的,可以有效减少数据的落地次数。Spark性能超过Hadoop百倍,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库、流处理和图计... 10-15    
  • 实践 | 从美国警务管理大数据实践看国内下一个政务大数据风口
    实践 | 从美国警务管理大数据实践看国内下一个政务大数据风口   最近几年,在美国,警务管理的模式随着大数据的出现正在发生革命性的变化。警务部门一方面面对着不断上升的犯罪种类和规模,另一方面又面对着由于宏观经济的下行带来的预算... 10-15    
  • 大数据产业十大爆发点
    大数据产业十大爆发点 人工智能的崛起,加速了大数据技术的应用落地。据中国大数据产业生态联盟调查显示,国内大数据企业年营业额4000万人民币以上的已经超过40%,这意味着,这些企业已经度过生存期,开始... 10-15    
  • 大数据时代下的银行信贷风控
    大数据时代下的银行信贷风控 无信任不金融,互联网降低了金融准入门槛,但信任门槛永远在那里。金融的发展,是建立在“信任”之上的, 对于银行这类金融机构更是如此,银行只有先赢得用户信任,才有机会... 10-15    
  • 大数据生态圈到底是一个什么概念?
    大数据生态圈到底是一个什么概念? 大数据这个概念本身就太大而且太宽,如果一定要严格定义是非常困难的一件事,不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统,基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而... 10-12    
  • 加快布局大数据战略,推动发展共享数字中国
    加快布局大数据战略,推动发展共享数字中国 为了占据科学大数据制高点,世界主要大国已把科学大数据纳入到国家战略并开始重点部署实施。   英国发布《英国数据能力发展战略规划》,力图使英国成为大数据分析的世界领... 10-12    
  • 大数据潜能:打破数据共享瓶颈,助力数字经济发展
    大数据潜能:打破数据共享瓶颈,助力数字经济发展   随着信息技术在各个领域的全面应用,数据的种类、数量、速度和价值都出现了显着变化,一个大规模生产、分享和应用数据的时代已经开启。   党的十九大报告提出:&ldquo... 10-12    

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