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大数据

9063内容  
大数据话题包括大数据相关的最新资讯、前沿技术、使用技巧、应用案例等内容，涉及数据分析、数据可视化、商业智能、Hadoop、Spark、数据湖、数据仓库、等领域。
文章 博文帖子课程
共 9063 条
主流大数据系统在后台的层次角色及数据流向
大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。

2017-01-06 08:32:26

主流大数据层次
备份和恢复的演变：大数据时代
大多数的组织都在探索企业级的基于时间点的备份和故障恢复产品，以便于可以自信的在分布式数据库上开发和扩容他们下一代应用。在接下来的五年内，将可以兴奋的看到一些公司重新定义数据保护技术，以满足下一代应用的需求。

2017-01-06 08:24:23

备份恢复大数据
运营入门，从0到1搭建数据分析知识体系
数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。其实，数据分析并没有大家想象的那么难，这篇文章总结了一套较为完整的数据分析知识体系，全文共6103个字，全部读完大约需要8分钟。

2017-01-05 21:05:40

大数据数据分析运营入门
亚马逊数据运营工具大汇总，看过绝不后悔
众所周知，数据运营是在亚马逊开店的卖家想要做好亚马逊必不可少的一个环节。而如果单靠人力去搜索、去整理、去归纳，不但会浪费大量时间，还有可能产生疏漏。今天，跨海汇小编要给大家分享一些亚马逊数据运营的工具，有需要的朋友可以收藏哦。

2017-01-05 20:57:35

大数据技术运营工具
开源“Chaperone”：Uber是如何对Kafka进行端到端审计的
为了监控Kafka数据管道的健康状况并对流经Kafka的每个消息进行审计，我们完全依赖我们的审计系统Chaperone。Chaperone自2016年1月成为Uber的跨数据中心基础设施以来，每天处理万亿的消息量。下面我们会介绍它的工作原理，并说明我们为什么会构建Chaperone。

2017-01-05 20:11:34

大数据技术审计系统
更多新特性，HPE Vertica8.0荣耀问世！
从零售业、银行业，到通信业、制造业，甚至公共部门，HPE Vertica凭借对数据的强大存储和处理能力，已经充分满足了各行各业的独特需求。作为为大数据量身打造的实时分析平台，它不仅创造了更快的分析速度，连接了更多的数据源，同时也加快了更多企业的业务转型。

2017-01-05 20:00:49

大数据技术HPE Vertica
为何企业无法从数据科学中真正获得价值？
当今企业拥有越来越多的数据，但这些数据并没有完全被转化成可操作的信息。在过去的几年里，我和我的MIT调查小组一直在寻找一个基本问题的答案：如何让企业通过机器学习，将蕴藏于其数据储存内的潜能全部释放出来。

2017-01-05 19:52:33

大数据企业应用
一份靠谱的数据分析报告都有什么套路？
在这个人人都是数据分析师的时代，写好一份数据分析报告的重要性不言而喻。但一份靠谱的数据分析报告都有那些套路呢?

2017-01-05 18:39:35

数据分析大数据时代分析报告
数据管理与数据治理的区别
当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么?就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。

2017-01-05 18:35:57

数据管理数据治理
用Python玩玩OSMnx包获取道路数据并可视化分析
今天我们来玩玩街道道路数据的获取，简化和可视化分析。

2017-01-05 16:48:50

Python道路数据数据可视化
数据中心市场竞争的四大利器
在信息技术高速发展的今天，数据中心成为了IT技术的集中地，没有哪个IT企业可以舍得放弃这块大蛋糕，数据中心俨然已经成为了众多IT企业眼中的香饽饽，谁都想能在这个市场多分得一杯羹。不过，这里既有传统的IT巨头企业，也有后起之秀，既有拥有创新技术几个人的小微企业，也有拥有数十万员工的庞然大物。在这样一个技术大染缸里，高手林立，想混出个名堂，没点真本领肯定不行。本文就来说一说在数据中心市场竞争中需要拥有的四大利器，只有拥有这些利器才能立于不败之地，甚至才有可能成为数据中心市场里的王者。

2017-01-05 16:44:14

数据中心服务器网络
数据中心即使上云，硬件依然是关键
现在的数据中心，不管是新建还是扩建，清一色都叫做云数据中心，都想和“云计算”靠上些关系，到底“云计算”在数据中心领域应用到什么程度，真是各有差异、参差不齐。不过有一点可以确定：“云计算”时代的到来，给数据中心带来了一次技术革命之风，软件的作用得到放大，这个从“云计算”的定义中就能看出端倪。

2017-01-05 16:39:36

数据中心云计算云数据中心
盘点四大民间机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn
大量基于 Theano 的开源深度学习库被开发出来，包括 Keras, Lasagne 和 Blocks。这些更高层级的 wrapper API，能大幅减少开发时间以及过程中的麻烦。甚至，据我们所知，很少开发者会使用“裸奔”的 Theano，多数人需要辅助的 API。

2017-01-05 10:07:33

大数据TheanoCaffe
大数据能否解决城市所面临的环境问题
在与行业对接时，还需要用他们的语言把问题讲清楚，别人才会接受你。别人接受你之后，才有可能真的落地并真正推动行业进步。

2017-01-05 09:55:06

大数据环境城市
Apache CarbonData:大数据生态一种新的高性能数据格式
Apache CarbonData致力于推动大数据开源技术的持续发展，以一份数据同时满足多种业务场景诉求，打造高效、开放、完整生态的大数据新融合数仓。

2017-01-05 09:48:51

大数据数据格式生态
2017 年关于大数据方面的 6 个预测
“我们的客户对MapR融合数据平台的使用，为DevOps提供了敏捷性，在DevOps中他们可以广泛使用从Hadoop到Spark、SQL、NoSQL、文件和信息流等加工模型——任何当前和未来的，在私有云、公有云和混合云部署中的需求。”

2017-01-05 09:42:38

大数据预测人工智能
应对数据中心的能源效率挑战
鉴于刚刚过去的十月份被数据中心业界宣传推广为节能宣传月(Energy Awareness Month)，同时世界能源日(World Energy Day)也于10月22日正式举行，能源效率问题再一次成为了许多数据中心管理人员所备受关注的话题。虽然对于跨诸多行业的专业人士来说，能源效率都是一个相当重要的考虑因素，但对其真正引起高度重视的还当属数据中心市场——尤其是云计算供应商、托管服务公司和其他IT服务提供商，他们正在快速开放多租户数据中心(简称MTDC) 。

2017-01-04 16:28:29

数据中心能源效率
Synergy Research：目前全球大型数据中心数量已超过300个
Synergy Research Group的最新数据显示，亚马逊、谷歌和阿里巴巴年终数据中心开放之后，12月超大规模提供商运营的大型数据中心的数量已突破300大关。

2017-01-04 16:26:17

数据中心微软IBM
经验之谈：非关系型数据库(NoSql)
最近了解了一点非关系型数据库，觉得这是一个很好的方向，对于大数据方面的处理，非关系型数据库能起到至关重要的地位。这里我主要是整理了一些前辈的经验，仅供参考。

2017-01-04 16:18:05

非数据库NoSql关系型数据库
如何用Kano模型量化用户需求？
Kano模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分析、分类和需求优先级排序的模型。kano模型以分析用户需求对满意度的影响为基础。狩野纪昭(Noriaki Kano)教授1984年首度提出了Kano模型，该模型受赫兹伯格理论的双因素理论启发而来。

2017-01-04 16:12:23

Kano模型赫茨伯格用户需求
数据中心虚拟化驱动全球数据中心架构市场
由于云计算的大规模采用，数据中心虚拟化推动着数据中心架构市场的大幅度增长，预计到2021年将达到127亿美元，年复合增长率高达8.49%。

2017-01-04 16:06:01

数据中心云计算虚拟化
为何企业无法从数据科学中真正获得价值？
当今企业拥有越来越多的数据，但这些数据并没有完全被转化成可操作的信息。在过去的几年里，我和我的MIT调查小组一直在寻找一个基本问题的答案：如何让企业通过机器学习，将蕴藏于其数据储存内的潜能全部释放出来。

2017-01-04 16:01:44

数据科学机器学习数据
2017年人工智能行业值得关注的9大预测
人工智能成了2016年的热门话题，短期内似乎不会降温。过去一年发生的投资、收购、试点、重组和突破将推动人工智能行业在未来1年产生巨大影响。以下就是2017年人工智能行业值得关注的9大预测。

2017-01-04 12:27:46

人工智能大数据系统
2016年大数据领域成果及趋势
2016即将结束，外媒KDnuggets日前针对大数据领域在2016年度取得的重大发展，以及2017年度可能出现的变化趋势，询问了8位行业内的顶级专家。

2017-01-04 12:23:08

大数据机器学习数据科学
对比深度学习十大框架：TensorFlow最流行但并不是最好
TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了?在 BEEVA Labs，我们常常需要应对许多不同的深度学习库，所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来，帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。

2017-01-04 10:47:45

TensorFlow框架Theano
商业银行如何玩转大数据？
本文以商业银行的视角，从大数据的核心思想、数据特点、技术要领、实施要点四个方面切入，以六组问答的形式对商业银行大数据相关的思想、概念、方法、对策等进行辨析和讨论。

2017-01-04 10:45:26

大数据商业银行应用
3年360亿！北京治霾效果怎么样？大数据给出了答案
2016年12月16日至21日，我国北方一场“最浓重”的雾霾，让人们意识到，最近三年治霾“战役”中的敌人比我们想象的要强大很多。从2014年以来，首都的空气质量到底是如何变化的，优良天气和重污染天气到底是多了还是少了。对此，新华社记者结合大数据进行了分析。

2017-01-04 10:37:08

大数据北京治霾
基于Spark的公安大数据实时运维技术实践
本文首先对公安运维管理现状做了简要介绍，然后介绍公安实时运维平台的整体架构，再以交换机Syslog信息为例，详细介绍如何使用Flume+Logstash+Kafka+Spark Streaming进行实时日志处理分析，对处理过程中大量的技术细节进行了描述并通过代码详细地介绍整体处理步骤。

2017-01-04 10:29:37

Spark运维技术
以大数据助力供给侧结构性改革
对于供给侧结构性改革而言，大数据的重要性还在于其能够集中反映市场需求变化，打通供需之间的内部联系，总结规律、预测趋势、辅助决策，为改革提供精细化服务。推动供给侧结构性改革，落实“三去一降一补”，并不是忽略需求的作用，而是要坚持以市场需求为导向，增强供给结构对需求变化的适应性和灵活性。

2017-01-04 10:27:49

大数据动向
气候变化时代的大数据农业
考虑到气候变化已经对作物产量造成了显著的负面影响，农民需要得到尽可能多的帮助。步入“农业物联网”时代，一系列强大的大数据工具正在帮助农民降低成本、提高产量和应对气候变化导致的环境新挑战。

2017-01-04 10:12:15

大数据农业气候
数据中心那些常见的问题
虽然数据中心运营商的冷却管理比十年前要好得多，但许多设施仍然面临着容量不能充分被利用及浪费能源等问题。专家表示，气流管理的最终目标是更好地控制IT进气口的冷却温度设定值，同时使得传送至数据大厅的空气量最小化。

2017-01-03 19:12:56

数据中心冷却机架
浅谈数据中心的选址:混合跨城域网络
像亚马逊，戴尔，谷歌，微软和雅虎这些企业都将他们的大型内容数据中心设在华盛顿州。其中许多设施都位于一个名叫昆西的乡村小镇，因为该地区有水坝优势，能够提供低成本的绿色电力资源。距离这些农村地区最近的城市西雅图和波特兰也有300公里，像其他远程数据中心一样，选址在这些地方的数据中心也面临着许多新的挑战。

2017-01-03 19:07:03

数据中心网络远程数据中心
烧钱做的医疗大数据要怎么变现？
互联网信息技术已覆盖了国内多数的公立医院，华东地区二级以上医院的信息化建设覆盖率在2004年就已经达到90%以上。既然“地”圈完了，钱也烧完了，那医疗数据要如何变现?互联网和信息技术公司要如何扭亏为盈?

2017-01-03 10:27:42

医疗大数据医院
大数据时代的隐私保护
隐私数据泄露的主要途径包括以下两个方面：非交互式泄露：主要指在信息系统内部的隐私泄露，多发生在业务流程中有多个节点可以对数据进行访问;交互式泄露：主要是针对信息使用传递过程中发生的泄露，可能发生在区域性平台数据交互等环节，虽然有基于角色访问控制的技术，但是在权限分级、设定、信息分级等方面有较大的难度。

2017-01-03 10:23:18

大数据隐私保护
大数据热的冷思考：无法取代传统的新闻传播科研方法
在网络传播技术高速发展的今天，“大数据”一词甚嚣尘上，在各行各业中都被热切地讨论。传媒学界和业界对大数据具有各种美好的期待，

2017-01-03 08:44:45

大数据取代新闻传播
大数据分析模型成功关键因素之我见
每个人都在谈论这个时尚的话题，但迄今为止只有极少数企业真正成功的运用这一技术!导致这一情况的重要原因就是企业对建立可操作的大数据分析模型成功关键因素缺乏深刻的认识。

2017-01-03 08:36:15

大数据关键模型
大数据的下一步：AI、ML、DL
开源大数据技术Hadoop，在今年刚好满十岁。在大数据的第一个十年，Hadoop成功地让大数据成为最被看好的技术，这股大趋势，不仅影响资讯科技的走向，更成为商业热烈讨论的议题。

2017-01-03 08:26:11

大数据AIML
运营入门，从0到1搭建数据分析知识体系
数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。

2016-12-30 17:04:57

数据分析用户
区块链对人工智能的变革：去中心化将带来数据新范式
本文基于我个人在人工智能和区块链研究方面的经验，描述了区块链技术可以如何辅助人工智能。二者结合一处即发!区块链技术——尤其是行星尺度的——可以帮助实现人工智能和数据团体长期以来的一些梦想，并打开一些机会。

2016-12-30 16:38:43

区块链大数据人工智能
大数据分析报告价值百万or分文不值？
曾经，咨询公司一份报告就能收取企业几十万、甚至于上百万。而今，矫枉过正，数据分析报告却常常被企业认为没有任何实际价值。我经常和企业交流，他们告诉我，需要的是能够为他带来直接价值的东西，比如广告投放能够直接带来收入，所以他们舍得投入;但是因为报告不能够对企业产生任何实际的价值，所以他们不需要数据分析报告。

2016-12-30 16:30:52

大数据数据分析大数据报告
“隐私—数据收集”问题的两难分析
在大数据时代，信息开放与隐私保护由于性质差异，已成为一对天然矛盾体。斯皮内洛将“善”置于道德核心的道德分析框架，为这一网络问题的解决提供了理论指导。但在具体分析过程中，这一纲领中的“抱有善意”会引发“善/恶动机界定两难”和“动机/结果吻合度两难”问题;“优先取舍”则引出了“此消彼长/利益均衡两难”和“既得利益/隐含危害两难”问题。伦理学中的两大基本理论“目的论”和“义务论”可以为“隐私-数据收集”问题的解决提供新思路。

2016-12-30 16:24:51

数据收集数据采集大数据
SDN技术在数据中心的应用前景
SDN是近年来继云计算后，学术界和产业界最关注的热点，被国际研究机构Gartner列为未来五年内IT领域十大关键技术之一。2012年，谷歌宣布已在数据中心内部骨干网络上成功使用SDN技术，标志着SDN进入到商用化阶段。据国际著名咨询机构IDC估计，2013年SDN的收入将达到3.6亿美元，到2016年这一数值将上升至37亿美元。谷歌的成功经验，也使得数据中心成为业界各方推广SDN技术的首选场景。

2016-12-30 16:18:36

SDN数据中心网络
如何在不增加投入的情况下让你的数据库快上200倍
如果数据不是正态分布的可以吗?还能看到那些特征值吗?它是否需要一个特定的数据库?我希望能在这篇文章结束之前回答所有问题，不过先让我介绍完其它的场景，在这些场景里你会看到一些更有意思的想法：以快200倍的速度看到99.9%准确度的结果!

2016-12-30 14:01:44

数据库投入
大数据的三大夯石：数据、区域链、算法
环境不断变化，新技术层出不穷，新组织建设不断，这都会对我们的商业模式造成颠覆性影响，因此我们必须要了解未来到底会发生什么。2017年即将如约而至，面对未来，你准备好了吗?

2016-12-30 13:30:27

大数据区域链算法
AI 初学者入门指南：深度学习的五级分类
最基本的 AI 类型，无法产生记忆，不能利用过去的经验做决策。它们是“专才”而非“通才”，为完成特定任务所设计，不能胜任其他任务。

2016-12-30 13:23:30

AI 初学者分类
《财富》杂志专访：“The Machine”为何让HPE CEO梅格如此骄傲？
前不久， HPE全球CEO梅格女士在接受《财富》杂志访问时，不无骄傲地分享了公司的最新动向：The Machine的原型机已经问世了。什么样的机器会被称为“The Machine”?又为什么会令《财富》这样的顶级媒体不断打探?梅格只是颇有深意地说：它正在打破一切陈规。

2016-12-30 13:15:47

大数据技术
腾讯马斌：互联网+大数据助力产业转型升级
要应用好数据，最终的大数据不是因为你大数据，而是因为你大计算，你的计算能力才是你的核心能力。未来以后的产品，特别是随着大数据，以及智能计算，特别是人工智能计算，让我们所有的产品懂人、拟人、代替人、超越人，这就是未来发展的规律。

2016-12-30 12:49:40

大数据互联网动向
Hadoop开发过程中所遇到的那些坑
每次对NameNode格式化之后都会产生一个新的namespaceID，如果多次对NameNode格式化的话可能导致NameNode节点和DataNode节点中存放的版本号不一致。

2016-12-30 11:10:32

Hadoop开发JVM
大数据产品分析：浅析数据可视化
数据可视化的发展，将改变传统的管理方式，让数据的呈现更及时、更直观、更简单。

2016-12-29 20:05:56

数据可视化大数据产品分析
数据中心网络架构最新变革一览
由于混合云服务和容器的普及，现如今的数据中心网络比以往任何时候都更加难以被破解。但是如若遵循一条简单的路径，IT人员就可以成功。

2016-12-29 19:59:33

数据中心混合云网络
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