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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:2022-05-21 热度:179
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定部分的具体业务团队相提并论。 2. 集中式数据基础[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:2022-05-21 热度:174
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增长,引发交通问题。 现阶段我国城市路网存在着[详细]
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2022年三个主要的数据分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:184
数据分析是一个不断发展的领域。2020年初发生新冠疫情成为主要的破坏因素,企业需要大力投资数据分析以支持其数字化转型。 在新冠疫情蔓延初期,很多企业减少开支并专注于其他紧迫的优先事项(例如支持员工远程工作),这似乎可能会阻碍数据和分析的进步。但[详细]
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大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:134
大数据的用途 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程[详细]
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基于数据解析给出运营建议 咋整?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:67
有同学问:如何基于数据分析提出运营建议,今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过,有印象的同学应该还记得。再举一次,是因为每到招聘季都有人把它搬出来,而且有关它的大部分讲解,都是错的。 已知,下图是某个电商一周销售金额走势(具[详细]
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生活中无处不在的数据解析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:62
关于数据分析的问题 很多时候,会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问:数据分析就是提数据吗?为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢?! 每到这个时候,我就想起来了我入行的那个夏天,每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个[详细]
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真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:99
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会,但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国,在这方面仍然遥遥领先,而那些没有跟上潮流的90%以上的国家,其实早就彻底躺平;最主要的是[详细]
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数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:110
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 这次分享一个更高级能力:构造标签体系。在提升能力的顺序上,当然是先会打一个标签,再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景,实现业务闭环操作的若干个标签组合,称为标签体系。之所以需要标签体系[详细]
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大数据分析是啥?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:168
大数据分析:是指对规模巨大的数据进行分析,大数据可以概括为:数据量大,速度快,类型多,价值、真实性。 大数据可以概括为5个V, 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 1.可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具[详细]
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大数据研究引用挑战预测增加
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:63
尽管大数据行业有大量的软件平台和产品、开发人员和数据专业人士,以及许多热心的爱好者,但对于专业数据工作者和管理人员来说,在企业中实施数据战略仍然存在一些担忧和障碍。 数据分析平台提供商Unsupervised公司日前发表了一项名为2022年大数据恐惧和预[详细]
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专家视点 数据无处不在的云原生途径
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:63
使用 Kubernetes 进行架构是必不可少的核心部分,它使数据分析异常灵活,可在业务需要的任何地方运行,并以高并发、高性能、效率和可用性大规模运行。 从金融服务和保险到制造和医疗保健等垂直领域的无数企业发现,他们需要公共和私有云、混合和边缘部署来[详细]
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TiDB 在携程 实时标签处理平台优化践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:167
携程是全球领先的一站式旅行平台,旗下拥有携程旅行网、去哪儿网、Skyscanner 等品牌。携程旅行网向超过 9000 万会员提供酒店预订、酒店点评及特价酒店查询、机票预订、飞机票查询、时刻表、票价查询、航班查询等服务。 在十亿级别数据量下,携程借助 TiDB[详细]
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紧跟业务发展速度的数据治理是啥样的
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:153
如今企业要获取数据,物联网(Internet of things,IoT)设备、可穿戴设备、软件即服务(Software as a Service,SaaS)应用程序和社交媒体都是来源。对这些数据的组合和深入分析可以为企业提供新的洞察力,并助力企业发现潜在商机。通过将这些能力在企业内扩[详细]
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何为经营分析?为什么大厂这么重视它
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:50
上周一连有两个大厂(短视频、游戏)的朋友来聊经营分析,着实让我好奇了一下。经营分析这个东西,以往都是传统国企做得多,咋连他们也开始纠结了。 聊完才发现:地主家也没余粮呀!toC互联网的流量见顶,成本增高,让原本花钱如泼水的大厂也得重视效益考核,[详细]
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视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:125
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案: 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变,造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力,包含更加丰富的信息。如今,能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样,视频数据的规模不断增长,视频大数据成为支撑诸[详细]
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数据分析的12个神话被揭露
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:156
从数据问题到人员需求再到技术组合,数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域,炒作越大,误解越多,数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一,可以带来巨大的商业收益,但错误的观念可能会[详细]
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为何企业必须采用大数据战略?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:96
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序,并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性,以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利[详细]
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数据分析,如何赐能业务?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:200
做工作规划的时候,有很多公司都提出要求,要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能,咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报:因为大量用了电视剧《亮剑》的梗,所以忘记的同学们可以[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:186
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼,甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义,数据需求,就是业务部门对数据分析产出的需[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:57
HDFS 为何在大数据领域经久不衰? 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。 源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据,一切都围绕数据。 HD[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:71
在过去的七年里,我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年,许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性,尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在,随着云原生[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:63
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括: 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面,我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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大数据安全在云中的几个最优秀实践
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:77
在处理云中的大量数据时,企业需要主动采取安全措施。不要等待威胁发生,应该首先采用一些安全方面的最佳实践。 任何大数据项目都涉及存储和处理大量数据,其中可能包括敏感信息或个人身份识别内容。解决云计算中的大数据安全问题需要采用各种最佳实践。[详细]
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选择分析工具时要考虑的元素
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:159
管理咨询机构Aspirant公司在调查报告中指出,随着人工智能(AI)的发展,各行业领域产生了大量数据,而这些数据对于企业都非常有帮助,但许多人不知道如何评估或分析如此大量的信息。 企业将引入或采用大量的分析解决方案,这些解决方案大多具有相似的特性和[详细]
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为何预测分析对零售企业如此重要
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:194
预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据,现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长,但由于其复杂性和高昂的成本,该过程的采用率通常很低。然而,大数据和越来越多的可[详细]