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保护个人数据的4个数据安全的优秀实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：149
个人和企业的数据安全将在2018年发生变化。为了保证数据的安全，以下是人们需要的基本知识。 互联网技术的进步改变了人类的生活方式。从人们通过社交媒体到改善工作场所的方式，科技在二十一世纪带来了前所未有的变化，这在几十年前是不可想象的。 但是，[详细]
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什么是大数据？你需要了解的…..
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：77
分析大量数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分原因之一。让我们来从下面三个方面看看。 我们每天都在吃饭，睡觉，工作，玩耍，与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法，人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的[详细]
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科普帖：五分钟快速认识大数据及其必备技能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：64
当前，整个互联网正在从IT时代向DT时代演进，大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。虽然大数据潮流在默默的推进各种变革，但您真的了解大数据么? 大数据定义 一般而言，大数据是指数量庞大而复杂，传统的数据处理产品无法在合理的时间内捕获、管理[详细]
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云计算、AI和新硬件赋予大数据分析的未来
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：64
如今，大数据已经成为人们很熟悉的一个术语，但是2018年将采用的策略将完全打破大数据的发展现状。 这种新技术属于大数据分析范畴，而这也是人们在从数字时代开始以来收集数据量进行互动的原因。只要索引这些信息，就会颠覆过去10年计算机的发展。但是云计算[详细]
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大数据的发展趋走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：71
如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。 大数据已不再只是一个流行术语。调研机构Forrester公司的研究人员发现，在2016年，将近40%的企业正在实施和扩展大数据技术的应[详细]
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全球大数据产业将呈七大发展走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：138
新年伊始，达沃斯世界经济论坛等全球性重要会议都把大数据作为重要议题，进行讨论和展望。而随着大数据发展日新月异，我们国家也在审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动。本报精心策划，就全球大数据发展趋势，中国的机遇和挑战，大数据发展法制建设等展[详细]
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大数据世界个人信息频频泄漏 霸王条款是＂主凶＂
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：190
近日，德勤发布了 《2017中国移动消费者调研》，其中涉及移动消费信息安全的部分格外引人注目。调查显示，有过半受访者认为，使用移动设备正在导致个人信息泄漏。 超过半数受访者确认，企业正在搜集使用消费者的个人信息，并向第三方提供此类个人信息。企业[详细]
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大数据和BI商业智能有何差异？有何相关？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：191
大数据 BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级。 1、大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智[详细]
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大数据如何革新游戏产业
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：87
从长远来看，对于那些游戏公司来说，他们需要使用所有可以用到的工具，并充分利用这些工具，而目前这些工具也包括大数据分析。 大数据在网络游戏中扮演着重要的角色。仅去年一年，就在全球移动设备端创造了406亿美元的收入，电子艺术产业在未来五年内将蓬勃[详细]
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大数据的增长：Hadoop即服务的迅猛发展
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：187
云服务已经成为企业加快数字化活动的重要地点，以下便是评估HaaS提供商需要考虑的事项： Haadoop是一个基于开放源代码的软件框架，能够跨分布式集群高吞吐量处理大数据量。 利基市场几年前就开始进入主流市[详细]
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法律技术走向证明数据的力量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：53
Mayer Brown律师事务所的律师表示，如今的数据变得至关重要，全球范围内的法律可能要求合同变更，数字服务的需求正在引发诉讼转移。企业在2018年需要重新关注技术合同，重新评估技术提供商的选择，思考可能发生违规的行为，并防止商业秘密被盗。这可能看起来[详细]
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大数据在云端的应用需要革新IT技能集
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：106
如今，企业不断将大数据工作负载转移到云端。虽然此举并不需要彻底改变IT技能，但它确实需要对管理和开发团队进行一些更改。 而对于采用大数据来打包云计算，企业的团队为此准备好了吗？ 即使企业在自己的数据中心内采用大数据，也不一定意味着他们将在云中[详细]
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大数据在云端的应用需要革新IT技能集
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：93
如今，企业不断将大数据工作负载转移到云端。虽然此举并不需要彻底改变IT技能，但它确实需要对管理和开发团队进行一些更改。 而对于采用大数据来打包云计算，企业的团队为此准备好了吗？ 即使企业在自己的数据中心内采用大数据，也不一定意味着他们将在云中[详细]
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发达国家如何布局大数据计划
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：147
最近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措，积极推进国家大数据战略，取得了长足进展，成功经验值得中国借鉴。 将推动大数据产业发展上升为国家战略 美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局，已实施四轮[详细]
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大数据解决措施的多语言处理能力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：182
人们可能在互联网上遇到的最大困难之一就是大数据管理。如今，几乎一切事务都运行在互联网上。而现在人们可以在互联网上管理自己银行账户或者开展业务。也有很多人通过使用电脑来谋生。 虽然它创造了令人兴奋的新机遇，但它也带来了一些新的挑战。最大的挑[详细]
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防止这7个数据错误，让你的数据分析更有效率！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：122
数据正在成为现代企业的一个更重要的工具，几乎可以作为一种货币，它可以从衡量营销活动的有效性到评估员工绩效等方面促进一切。但许多企业家认为数据本身就是有价值的。企业拥有的数据越多越好，如果有的话，企业会做出更好的决定，此时数据分析师就担任的[详细]
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管理者在数据分析上常犯的9个问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：153
数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集，两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数据本身并不是地面真实能够反应客观现实的、可观察的、可证明的[详细]
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人们需要知道的数据科学的三个走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：94
当人们着眼于2018年的到来，并预测行业未来发生的变化的时候，很多人认为，2018年的重点是将智能引入数据科学的过程。而在如何将数据转化为实际的见解方面，人们将在今年能够看到构建和部署智能应用程序的一些变化。 金融服务业实现数字化 比特币将成为2018[详细]
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自动化和大数据将改善组织的5种办法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：193
大数据技术是令人兴奋的，因为它允许企业将信息转化为见解，这些见解可以在一夜之间增加企业的收益。 自动化和大数据将在2018年对企业产生重大影响。人们可能会感到奇怪，这是因为采用这两种技术之后，企业将得益于市场情报(market intelligence)。 市场情[详细]
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什么是大数据?你需要了解的一切
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：106
分析大量数据只是使大数据分析与以前的数据分析不同的一部分。我们还要了解其它方面。 先有数据，然后是大数据。那么，它们有什么区别? 定义大数据 一般而言，大数据是指容量庞大的数据集，大到传统的数据处理软件产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理数[详细]
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深度长文｜大数据企业计划与法则
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：58
对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是大数据企业的真正内涵所在。 每个企业都可能拥有大数据，但是并非每个企业都能够成[详细]
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将在全面袭来的四大数据分析发展走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：131
随着企业转型成为数据驱动型企业，数据技术和战略需要开始实现其价值。你将在未来几个月看到以下四个数据分析发展趋势。 包括社交媒体、移动端和云计算在内，数据分析和相关数据技术已扮演着数字时代颠覆核心业务的角色。随着企业在2017年开始从生成数据的组[详细]
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企业使用大数据技术的5种主要措施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：63
大数据的概念是围绕着过去几十年来的全球信息革命所开展的。如今，数据驱动型企业在很大程度上依赖于从行业各个领域收集的信息，这些信息包括客户需求、产品规格、调查数据等等。全球各地的企业都热衷于以创新的方式将大数据整合到他们的平台中。 网络空间产[详细]
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用于大数据处理的高性能计算的4个达成步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：139
在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。 HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Had[详细]
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数据、元数据及AI的关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：91
人们需要更多地像管弦乐队那样进行协调一致的配合而并非像工厂那样运转。 为什么一家银行会收购一家人工智能软件公司?上周，加拿大多伦多道明银行(TDBank)宣布收购人工智能初创公司--Layer 6。(经全面信息披露称：道明银行使用我们的软件来管理企业数据和为[详细]
