金融科技&大数据产品推荐：日志易—机器数据实时搜索分析引擎
<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到，传统招聘虽然非常土，但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
1 一觉醒来，发现InfoQ的大数据杂谈公众号改名叫AI前线了。相关的微信群也变成了AI前线群。大数据已死，AI当立，大概是这样一个节奏。 我依稀记得编辑拉我进群时候的盛况。于是我过去问编辑大数据是不是不做了，编辑和我说大数据内容不变，加量不加价。 也许编辑没有说谎，但是顶着AI名声的公众号里，即便有大数据的内容，估计也不再是头条二条了。大数据终究还是被抛弃了。 对于这个2008年开始碰Hadoop，2009年开始在Cosmos上班的人，有种说不出来的悲凉。不到10年，大数据这一茬被收割的差不多了。我们
最近在考虑新一年的架构的时候，我就在想一个大数据平台核心竞争力到底是什么？每个平台发展的阶段可能不太一样，所以所需要的核心竞争力不同。但是做架构，做设计的朋友一定要常常思考下你负责的平台到底核心竞争力是什么。 我们现在做的平台不是自用的，是销售给第三方。我觉得排在前三核心竞争力分别是： 1、业务敏捷性 敏捷：汉语中解释反应迅速快捷。核心思路就是快，学习成本，构建成本低。软件开发模式中相对于传统的瀑布模型也有敏捷开发，讲的就是回归开发的本质，抛弃瀑布中低效重型的东西。 大数据产业目前还存在一个快速蜕变和成长阶
余额宝一周年大数据报告 余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一年有余。短短一年间，用户数过亿，一年为宝粉赚得118亿，规模达到5742亿，宝粉平均年龄只有29岁！ 余额宝一周年大数据图说之一：余额宝全景图。 余额宝大数据图说之二：宝粉地域分布在哪？ 余额宝一周年，用户遍布哪些省市？哪个省的宝粉最多？哪个城市的宝粉又最多？普天之大，东
互联网到移动互联网最大的变化莫过于用户“随时随地”地接入互联网。不过，还有一点正在悄悄发生的是，“内容和服务的实时性”正在变得重要起来。 一、实时直播 中秋节，百度联合国家天文台在北京、台北、拉萨、
大数据文摘作品 作者：Aileen、龙牧雪、魏子敏 “Make Good Things Together . 一起让世界更美好。” 在刚刚开幕的Google I/O 2018开发者大会上，谷歌CEO Sundar Pichai在keynote演讲中，用这样一句话总结了谷歌2018年的愿景，并开启了这个全球开发者盛会。 去年，Google I/O提出了“Mobile first to AI first”的主题，很显然，谷歌已经将人工智能融进了各大产品中，并积极搜寻更多 Google assistant的AI
今年以来百度产品动作频频，成熟的网页搜索在先后推出极简首页、知识图谱等功能之后，昨天又进行大版本升级：上线极速智能搜索，在用户一边输入时一边呈现结果并可进行个性化的搜索预测。 百度此前的极简首页或许只是为了此次改版提供铺垫，整个搜索现在变化非常大，这让我看到百度离“情景感知计算”又近了一步，其不断豪赌新技术，试图通过渐进式技术改良谋求未来。 解决“不够快”的问题 一边输入一边呈现搜索结果，从理论上来说搜索关键词越长，结果集越小，不断逼近用户目标。然而如果键入一个字就能找到结果，自然可以节省时间。 这样的效
本文介绍了日志易产品如何帮助用户解决海量日志搜索问题，通过全文搜索引擎、分布式日志存储、实时日志处理、日志分析可视化等方案，大大提高了日志管理效率。同时，日志易还提供了丰富的日志分析功能，如日志关联分析、实时分析、日志预警等，可以满足各种业务场景的需求。此外，日志易还提供了日志易分析系统、日志易可视化系统等工具，以帮助用户更方便地使用日志易产品。
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一
5月22日，在腾讯举办的全球数字生态大会上，腾讯云与Elastic签署战略合作协议，将在产品、技术、生态三个维度展开合作，携手打造云端大数据实时搜索的企业服务。Elastic创始人，首席执行官Shay Banon，全球副总裁Craig Griffin、腾讯云副总裁王龙、腾讯云战略合作总经理庆雪辉出席了签约仪式。双方的战略合作将基于Elastic领先的大数据搜索产品和腾讯云在云计算和大数据领域卓越的技术能力，结合腾讯云覆盖全行业的企业客户，进一步提高双方的市场竞争力和品牌影响力，促进彼此业务发展。
12月14日，Elastic与腾讯云合作三周年线上峰会圆满落幕，此次峰会以“开放共赢，重塑搜索的力量”为主题，汇聚了众多优秀的技术专家、企业大咖，双方共话合作历程，探讨未来的业务发展。Elastic公司创始人兼CTO Shay Banon、渠道及生态联盟全球VPScott Musson 与腾讯云副总裁 黄世飞、腾讯云副总裁 刘煜宏、腾讯云副总裁 陈平出席峰会。 会上，鉴于腾讯云在Elasticsearch开源领域的卓越贡献，Elastic中国区合作伙伴联盟高级总监 张昱代表Elastic公司为腾讯云颁发20
百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）曾经说，深度学习的前沿正转移到高性能计算（HPC），NVIDIA、AMD及Google、阿里巴巴等公司也确实都在为深度学习研发HPC的新能力。那么，深度学习任务为HPC注入了哪些新的东西？除了深度学习，HPC还有哪些值得关注的技术趋势？在9月24日的2015高性能计算用户大会（HPCUF2015）上，北京航空航天大学教授、国家863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项总体组组长钱德沛，浪潮集团高性能计算总经理刘军，以及IDC 副总裁、IDC HPC User F
在前面的第一节，我们讲到了ELK平台，提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司，有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式，才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多，那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下：以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 ：https://www.elastic.co/cn/
在“资本寒冬论”喧嚣的2016年，我们终于可以在年终回顾这一年，风投的集体动向，和无数创业项目的死亡和崛起
大数据文摘底部菜单上线，[推荐]栏目收集了40篇精华文章，欢迎大家点击阅读。 大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者｜Frank Alfieri 翻译｜姚佳灵 校对｜Nana 1、Cookies改变了你的客户？ 如果你正在读这篇博文，就意味着你通过电脑、笔记本、平板电脑或移动设备被数字化地智能连接。更有可能的是，在设备上存储的本地数据知道你曾读过什么，也能预知你读完这篇文章后回去看什么其他的文章。 总有个人能通过电子简历知道你是谁，通过IP地址和地理定
从贵阳的大数据交易所开始，各地陆续上线了很多数据交易所，但显然都没有掀起多少浪花。没有具体了解过这些交易所是干嘛的，但是就数据交易而言，谈何容易，至少目前为止很难。
从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户「口味」的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。 四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000 多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的
作者简介：诸葛子房，目前就职于一线互联网公司，从事大数据相关工作，了解互联网、大数据相关内容，一直在学习的路上。
原创作者：曾勇，Elastic工程师。 数据如今对企业来说可谓是头等大事。使用欺诈检测来降低财务风险或是建设推荐系统来改善用户体验，都需要数据来为企业解决这些日益复杂的问题提供支撑。 既然数据已成为企业的重要元素，那我们这几年在数据这个领域都学到了什么？市面上有多种不同的软件模式，包括私有专属软件、云端SAAS软件和开源软件，因此，现在开展大数据分析项目时，开发者、架构师及数据科学家要在众多软件中进行选型，某些软件可能需要昂贵的前期投资或需要投入庞大资源，当然也有一些工具恰到好处，既容易部署又为构建原型(p
除了关注大佬们长什么样子，打了什么领带，我们更应该关注的是互联网大会上展示了哪些世界领先的科技成果。 又是一年世界互联网大会，互联网公司的大佬们又聚在一起涮涮火锅、吹吹牛、聊聊人生。 那么问题来了，上面两桌加一起值多少钱呢？ 粗略算了一下，两桌（各家公司）的市值（或估值）至少超过5万亿元。 不过除了大佬和饭局之外，还有14个领先科技成果可能比5万亿元更值得聊聊。 在世界互联网领先科技成果发布会活动中，发布了14项世界领先科技成果。从这14项独立成果中，我们可以看出未来互联网发展的趋势。 先来看看，是如何评选
1月24日，“AI赋能，智联万物——开发者沙龙·南京站”正式圆满落幕，此次活动由涂鸦智能主办、镁客网承办、InnoSpace协办，旨在通过技术干货分享来打通线上线下专家和开发者的连接，展现人工智能与物联网的科技蓝图。
最近有幸研究到了这块领域的内容，而我本人也对于这块非常的感兴趣，所以打算写一篇文章记录一下…
本文共10000字，建议阅读时间20分钟 讲座选自清华大学苏州研究院大数据处理中心首席技术官赵勇于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《大数据驱动的个性化财富管理》的演讲。 我简单介绍一下自己，我是清华硕士，在美国芝加哥大学读博士，后来在美国微软公司工作几年，主要做广告大数据平台。2012年和我们中心的林辉主任一起创立清华大学苏研院大数据处理中心，主要做央企，国家部委大型中央数据统计，后来做用户端行业大数据。 先讲一下大数据爆发原因。实际上数据的问题，包括大数据问题，是
清华大学经济管理学院30周年院庆活动于3月12日至4月27日举行。两场围绕大数据与金融体制改革的“引领·创新”系列学术论坛于23日展开。本文是IBM大中华区电子商务部战略总监毛春景在《大数据时代的商业模式创新》做主题发言。原文标题：精准营销意味着所有人的行为都会暴露。 今天我想给大家带来一个题目，叫做精准营销与认知计算。我想回顾一下精准营销这件事情，从它产生到今天是什么样一个状况，我个人也参与好多项目，都是实实在在的项目。之后我想分享一下表达我的观点，就精准营销这件事，因为营销本身对企业来说产生效益，产生
“大数据”概念的最早出现，是从2012年2月份纽约时报一篇文章开始的。到目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，该领域企业越来越多。但是，有多少公司到底真正使用的是大数据?我相信几乎没有太多，这
Tesla入华了，马斯克成为科技节顶礼膜拜的神，谁都可以遇见，汽车与科技的结合是下一波浪潮。除了Tesla之外，Apple CarPlay和Google无人驾驶汽车之后，国内百度、腾讯都要做车载系统了，这是DCCI互联网研究院院长刘兴亮的新鲜观点，分享之。 【亮观点】百度的目光开始向汽车转移，就在车联网大热的情况下，他能够打出什么牌？ 就在前一段时间用百度地图热力度来说清明小长假后，百度又在北京车展上出没，不仅推出了实时搜索热榜，还顺势推出了2013年中国汽车行业报告。报告也亮点多多，譬如，你能想像四线城
一、风口浪尖的即刻搜索和邓亚萍 虎嗅网今天的一篇匿名文章，作者借着春节回家偶遇的“飞机哥”的口，曝光了邓亚萍领导的即刻搜索的种种内幕。包括邓亚萍不懂搜索、与云云搜索的合作乱象、花了数亿也没鼓捣出啥来。即刻能量强大，目前被李开复等大佬转发的该文已不见踪影，李开复也自行删除微博。 笔者认为李彦宏去做即刻搜索也做不成。打乒乓球是个人技巧，做搜索靠的是技术、产品和市场三个方面的能力。技术形成门槛、产品体验留住用户、市场运营创造收入。这几个问题不是靠邓亚萍还是李亚萍能解决的。 即刻如果要走百度的老路去
大数据这个关键词从去年红到今年，早已成为科技业的重要趋势，研调机构IDC便预测2015年将有超过25％的企业导入大数据方案，而美国专业招聘公司罗致恒富（Robert Halt）公布的《2015薪资指南（2015 Salary Guide》更把大数据工程师列为今年薪资涨幅最大的六大行业之一，预计薪资年成长率9.3%，平均年薪119,250美元至168,250美元。 据美国大数据分析与储存技术公司Teradata首席CTO宝立明（Stephen Brobst）表示：他认为大数据这个词将会在五年内消失，并认为从
Y 总是一个年轻的90后创业者，花两年时间做了一款主打娱乐的App，还有一套 SDK 。
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
今天是“2014214”，被网友称作代表“爱你一世又一世”的“超级情人节”。在这个特殊的日子里，哪个地域的人“最浪漫”呢？通过新鲜出炉的中国情人节大数据图谱——百度浪漫指数显示，截止到2月14日12:
“数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。”在维克托看来,数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分则隐藏在表面之下。 大数据
一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适，第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
©原创2015-02-16罗超 70亿人民币相当于多少钱？ 这是百度去年在研发上的投入，相当于小米最新一轮的融资额，魅族在2014年全年的营收，当红公司Airbnb或者tumblr的估值，又或是“小男孩”和“胖子”——1945年美国在日本投下那两颗原子弹的开销。临近春节百度交出的2014年成绩单显示，2014年全年百度研发投入达到69.81亿元，较2013年增长70%，研发投入占比高达14.2%，甚至超过google，更不要说阿里腾讯。总之，这无疑是一笔庞大开销。 百度如此任性花钱的原因为何？除了要完成移动
传统企业如何才能在互联网+时代跟上大潮，成功转型并保持基业长青？ 《飞轮效应：数据驱动的企业》作者团队历时近两年的实地调研，观察和总结了国内外百余个企业互联网化转型的典型前卫案例，提炼出了“数据飞轮”的企业互联网化转型模型。用180种盈利模式告诉读者，在互联网+大数据时代，如何洞悉企业、商业模式的本质，如何发现、收集并打通数据，帮助企业实现质的飞跃！
中国移动苏州研发中心大数据部总经理，高级工程师钱岭在主题演讲《大数据研发历程的回顾和思考》中分享了一个大数据实践者所走过的历程，主要包括三方面内容，（1）对大数据理解的变化；（2）大数据实践历程回顾；（3）大数据发展方向思考。 一路走来，中国移动苏州研发中心对大数据理解在不断深化。2007年，将大数据称为大规模并行计算、云计算。2010年之后，大数据被按照3V~7V来定义。3V，即规模大（Volume）、种类繁多（Variety）、处理速度要求高（Velocity）。而到了2014年前后，开始跳出技术的视角
数据猿导读 最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的增长模式，『买』 的模式：买流量、
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
经过十多年的发展，云计算已经从概念阶段逐步走向了实践。一批互联网巨头企业迅速抢滩布局产业基础研究与核心技术领域，以BAT为代表，在云计算领域布局迅猛，外资云如AWS、甲骨文、微软、IBM，也都希望通过合作模式进入中国市场。
微博（@数说工作室网站）滚动播报大数据动态、咨询、行业最新解读，以及一些数据分享。 以下是本周微博内容的汇总， 一、大数据应用： 看看大数据如何在生活购物、家庭健康、军事农业上改变人类的未来。 生活购物 【新奇加美味：当大数据走进小厨房】 IBM的一群研究人员认为会。他们已经开发出一套软件，能够利用数学、化学和海量数据，炮制出前所未有而又不同寻常的食谱。 为了构建他们的算法，研究者们将我们开发创意时可能会采取的步骤建立了模型。“我们自己创造的食谱中有一些确实非常好吃，比如奶油烤肯尼亚球芽甘蓝
前言 如今，数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致： 增长的数据生产能力 —— 环视四周，数的出多少个能产生数据的设备呢？如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个，如果身边有智能手机（以及安装的APPs）的话再加一个，如果带了健身手环的话还要加一个，驾驶的汽车（有些情况下）也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景，你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器，不断向数据科学家（和数据库）传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse，全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时，还针对大模型场景，率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本，以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC，免运维、轻量化、低门槛等新特性，助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
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