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大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期......

受到整个的云计算、大数据趋势，包括互联网经济的影响，商业智能出现了新的趋势特点，比如社交媒体以及协作的互动。这使得利用BI去作大数据分析和企业应用成为挑战......

BI分析系统作为经营和竞争的有效工具在零售业中的应用已颇为成熟，正是人大倚仗这一科学而有效的手段，国外零售巨头们在全球范围内拥有越来越大的经营优势......

很多设计师从来不看数据，要么是因为没有数据可看，要么是根本不想看，但是也一样把设计做的很好啊！设计本来就是有感性的一面，为什么非得要和数据扯上关系呢......

随着互联网应用日新月异的发展，加速由“人机交互”向“人人交互”的转变，实现虚拟世界与现实世界的深度融合，这一转变将深刻地改变企业的经营思路和管理模式......

本文使用了一个基于场景的方法，概述了可能有助于定义大数据解决方案的解决方案模式。每个场景都从一个业务问题开始，并说明为什么需要大数据解决方案。......

本文中介绍的模式有助于定义大数据解决方案的参数。本文将介绍最常见的和经常发生的大数据问题以及它们的解决方案。原子模式描述了使用、处理、访问和存储大数据的典型方法。复合模式由原子模式......

大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。......

本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。......

大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略......

当下之大数据征信，尽管已悄然发生，但未被发现，而再发现时，却已被改写，局内人的自说自话，局外人的不明觉厉，大数据征信，似乎已成互联网金融的罗生门。......

Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，它最初是由Google工程师设计并实现的，Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。......

伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。本文探讨了如何在一个Hadoop集群中......

有效的数据挖掘工具的问题。数据处理涉及到的参数比较多,它的复杂程度并不仅限于数据样本本身,还在于它的来源的多样性,实体和空间之间的交互性......

要想做好BI项目,需要把握哪些要素呢?如果只是把需求分析做好了,这还仅是成功的一半。因为要把这些需求解决好并付诸实践,还有不少细节需要处理。......

随着大数据变得更加容易使用,人们对安全访问敏感数据集和其他领域的网络等也更加关注。如果企业希望不冒着数据泄漏的风险从大数据中获利,这些问题就必须得到有效解决。......

商业智能(BI)在企业经理人员当中的使用渗透率不高,而商业应用系统的分析能力却带给这些人越来越多的挫折。高管们不得不依靠数据提取和电子表格的混合来获取大量信息......

如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说,报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。现在的企业,大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析。......