近年来大数据不断地向社会各行各业渗透,可以为每一个领域带来变革性影响,并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。
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针对Hadoop集群环境下的网络环境进行测试,测试结果显示,一个有弹性的网络对Hadoop集群非常重要;对Hadoop集群具有重要影响的网络特性。
当大数据的应用场景迟迟难以走出互联网,不仅关于“大数据黄金时代何时到来”的诘问此起彼伏,更有甚者,“泡沫”、“骗局”等帽子亦接踵而至。
8月15日,以“大数据时代企业创新发展”为主题的高峰论坛在中国科学院大学中关村园区举办。本届论坛由中国科学院大学管理学院携手工业和信息化部软件与集成电路促进中心联合举办。
用友BQ提供多维建模工具,用来定义多维分析模型,并与底层数据仓库建立映射,是前端多维分析展现操作的基础,也是多维分析引擎对用户的多维分析操作进行执行的依据。用友BQ的多维建模工具除了支持标准的多维分析模型对象定义之外,基于应用开发中的常用维度模式如父子维、层次维也提供了快捷支持。
随着云时代的来临,大数据(Bigdata)已经迅速渗透到各行各业中。而对于坐拥高质量、大体量数据的第三方支付来说,应该怎么看待和利用自己现有的数据?如何使数据的价值落地?
以后的大数据将变得无处不在,但无论是是技术、产品还是应用还有待提升,仍然还需要很长一段路要走,对于行业企业以及IT负责人来讲还需要不断的摸索、实践,相信随着技术的成熟,大数据必然能够在行业中发挥出巨大的价值,助力企业创造出新的辉煌。
2010年已经正式进入ZB时代,到2020年全球数据总量将达到44ZB。除了数据量增长,企业同样面临设备数量、应用数量、交易量等方面成倍增长的局面,未来企业所面对的挑战仍具有很多的不确定性,大数据、云计算、移动化、社交化正在深入地影响着企业IT的变化趋势。
大数据行业前景以及发展不做过多的阐述,从大数据的应用现状来看,现在不论哪个行业企业在开展大数据时有许多问题待解决比如如何打通并且获得基于企业内部数据之外的互联网数据?如何让企业及IT部门快速“升级”知识结构去接受大数据?…等等这些问题成为企业开展大数据所必需要思考的。
关系挖掘是媒体热炒的主流大数据商业模式,也是数据科学的主要应用模式。核心是通过数据发现隐藏的相关性,最终用于指导商业、精准化服务与辅助决策。
在中国市场上,14.2%的企业已经部署了商业智能或大数据分析。在未来24个月内,企业对于大数据分析或商业智能的应用比例会增长至45.4%。中国企业会加大对于大数据分析或商业智能的利用。
随着大数据时代的深入发展,大数据本身蕴含的巨大能量以及为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现,现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一,当然也是最热门的流行语之一。
Qlik推出全新QlikView应用,分析并展示了包括中国在内的亚太地区领先企业CEO的组成结构。数据显示中国50强企业CEO多毕业于国内高校经管专业,持MBA或Ph.D.学位,但仅有1人为女性。