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数据管理的现实和 商业智能的将来
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-11 热度：9766
无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门[详细]
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行业大数据有什么安全 风险
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-11 热度：6889
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络[详细]
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区块链在 数据为王 的年 代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-11 热度：483
在当今”数据为王”的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当[详细]
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数据在网络中是怎样 传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-11 热度：2653
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。
再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发[详细] -
详解数据管理发展的五 个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-11 热度：8566
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价[详细]
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智能交通 大数据科技在交通领域 的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-09 热度：4560
最近几年，城市机动车保有量增长惊人，客车、面包车、私家车甚至是摩托车的年平均增幅达到了15%以上。根据分析，当车辆保有量年增长率超过20%的话，将会引起当年以及之后几年城市交通建设速度难以匹配保有量[详细]
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为什么成功的数据网 格实施需要数据虚拟化？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-09 热度：7417
组织多年来的一贯做法是将所有数据整合到单一位置，例如数据仓库或近年来兴起的数据湖。但是，集中式数据基础架构的一些弊端已初现端倪：
1. 集中式数据团队对数据的了解程度无法与只专注于全部数据中特[详细] -
大数据时代下如何保障信 息安全？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-09 热度：1268
大数据时代下如何保障信息安全？
1.大数据时代已来
随着网络时代日益信息化，移动互联网、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆土与应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的 “大数据[详细] -
50%企业数据治理失败！这九大 要素才是成功关键
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-09 热度：3302
知名咨询公司Gartner的调研显示，在实施数据治理的企业中，有34%的企业数据治理处于良性建设阶段，有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果，仅有16%的企业数据治理效果显著，处于行业领先水平。
1.数[详细] -
从 垃圾 数据到 数据完整性的转变
所属栏目：[大数据] 日期：2023-01-09 热度：2969
数据产生的速度越来越快，这已经不是什么秘密。根据IDC的数据，由于在家里工作、学习和做事的人数突然增加，2020年产生和复制了更多的数据。此外，据预测，未来5年创造的数字数据量将是数字存储出现以来所创[详细]
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人工智能 平台计划中的质量工程设计
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-21 热度：5483
我们正处在人工智能的黄金时代。人工智能方案的采用使得企业更具创造性、竞争力和快速响应能力。软件即服务（software-as-a-service，SaaS）模式，加上云技术的进步，使软件生产和消费过程越来越成熟。
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微型机器学习 有望让 深度学习嵌入微处理器
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-21 热度：1296
深度学习模型最初的成功归功于拥有大量内存和GPU集群的大型服务器。深度学习的前景催生了一个为深度神经网络提供云计算服务的行业。因此，在几乎无限的云资源上运行的大型神经网络变得非常流行，这对于具有充足预[详细]
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转向未来的 AI自动化测试工具
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-21 热度：4348
近年来，自动化测试已经发生了重大的迭代。它在很大程度上协助QA团队减少了人为错误的可能。虽然目前有许多工具可以被用于自动化测试，但合适的工具一直是自动化测试成败与否的关键。同时，随着人工智能、机器学[详细]
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如何使云原生运 维化繁为简
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-21 热度：7037
云计算带来了集约化、效率、弹性与业务敏捷的同时，对云上运维提出了前所未有的挑战。如何面对新技术趋势的挑战，构建面向云时代的智能监测平台，让云上应用获得更好的保障，是如今摆在每一个企业面前的一道难题[详细]
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数据科学中数 据收集的终极指南
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-21 热度：2664
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市场。[详细]
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2022年应关注 的七大数据管理走势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-20 热度：9130
调研机构IDC公司分析师表示，数据分析市场正在蓬勃发展，目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。
同样，全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测，到2030年，数据科学职位将[详细] -
使用取 代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-20 热度：7362
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依[详细]
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怎样避免淹没在 云原生可观测性数据中
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-20 热度：8725
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用，两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外，当一切都在容器中运行时，必须围绕数据的临时性设计和优化监视。
了解云原生性能可以[详细] -
实施合理的数据收集 战略的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-20 热度：4992
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。
然而，许多企业仍在努力制定持久的[详细] -
成功进行 数据转移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-20 热度：1709
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。
为什么需要数据迁移?
企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有[详细] -
实施合理的数据收集策略 的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-19 热度：4764
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。
然而，许多企业仍在努力制定持久的数[详细] -
数据驱 动业务的18个有 效战略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-19 热度：4578
你老想着数据驱动业务，但发现有力无处使，或者没人鸟你，我也有同样的经历，下面有18条策略锦囊，望你笑纳。
第一条
数据驱动业务中的“数据”广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的[详细] -
用 Spark SQL 实行结构 化数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-19 热度：4893
Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。
有了 Spark SQL，用[详细] -
Kafka 万亿 级消 息实践之资源组流量掉零故障排查分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-19 热度：4836
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析：
一、Kafka 集群部署架构
为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服[详细] -
用Elastic Block Store EBS 改 善性能和数据可用性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-12-19 热度：1726
如今，许多数据库即服务（DBaaS）解决方案将计算层和存储层分开来，比如包括Amazon Aurora和Google BigQuery。由于数据存储和数据复制可以由现有服务来处理，DBaaS无需担心这种复杂性，这种解决方案很有吸引力。[详细]
浙公网安备 33038102330434号