与其他数据库不同，Teradata 通过提供大量高级分析功能而脱颖而出，从数据清理和数据探索到模型训练、文本分析以及路径和模式分析功能。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce)，AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。 Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大
喜欢海淘的朋友应该对eBay并不陌生，如果你还不了解，可以把eBay+PayPal理解为淘宝+支付宝的组合，当然eBay不仅有C2C还有B2C的模式。虽然介绍了背景，但今天要说的并不是电子商务的发展，而是大数据在电商内如何发挥价值。 因为不论国外还是国内的电子商务企业，他们的相同点都是以业务为导向。eBay的做法是用数据驱动商业，其上所有的数据产品都是针对业务而生，数据部门需要对不断变化的用户需求找到解决之法，也就是从客户的行为数据中来寻找价值。 行为数据用混合的手段来处理 数据是eBay发展的基础和价值
导读：大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术 十大开
两会期间，中国建设银行行长张建国委员半开玩笑地说：“银行也是弱势群体啊。”当时包含李克强总理在内的所有人都笑了。但仔细品味，“弱势”一词固然指的是利率市场化改革对金融的影响，另一方面也折射出互联网金融等创新模式给金融产业转型带来的压力。 在银行的发展中，ATM、实体分支银行、呼叫中心和数字化银行代表了四类渠道。而从不同行业的对比来看，尽管传统观点总是认为由于种种因素，银行对新技术的采用比较慢，但实际上，却远超其他行业的速度。尤其是在中国。“从新技术采用程度来看，数字化银行增速猛，目前已经超过其他渠道的总和。
“机器学习基本就是线性数学，很好解释，”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布斯特（Stephen Brobst）在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。“然而，一旦涉及到多层神经
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
对Teradata大中华区员工来说，公司退出中国早在预料之中，因为，早在2019年就已初现端倪，撑了3年多已属不易。
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数
在不断发展的数据科学和机器学习世界中，有一个改变游戏规则的LangChain承诺让与你的数据交谈变得轻而易举——进入。这个动态工具不仅仅是另一个玩家;它是您的伙伴，使棘手的数据分析世界变得更简单。和我一起踏上这段旅程，开始我们的设置，对我们的数据说一声“Hello World”，解开LangChain的魔力，并进行一些故障排除。
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
作者 | Tina 近日，老牌数仓企业 Teradata 宣布将逐步结束在中国的直接运营，后续将进入中国公司关闭程序。这是继 Tableau 后，又一家 IT 外资企业宣布退出中国。 Teradata 成立于 1979 年，是美国前十大上市软件公司之一。经过三四十年的发展，Teradata 已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。IT 圈大多熟知的啤酒加尿布案例，据称就是 Teradata 公司一位经理编出来的故事。根据财报数据，2021 年，Teradata 净收入为
在中国软件市场，欧美尤其是美国软件巨头一直占据重要地位，从底层的操作系统、数据库等基础软件，到上层的ERP、CRM、BI、数仓等应用软件，欧美公司的市场份额都不小，甚至在部分领域还占据近乎垄断的优势。但近几年，欧美软件巨头从中国市场撤退的态势愈发明显。
数据被称为21世纪的石油，其中客户数据又是数据中最为重要的。大数据中与客户数据有关的，包括社交媒体数据、电子邮件、调查、客户服务数据等，很 多组织都拥有很多数据。但是，很多数据还处在原油阶段，没能得到处理、提取、和加工，客户数据还不能产生业务价值。只有组织采取行动，深挖数据，客户数据 才能有所贡献，而不止是一堆0、1和文本。
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
标题有些噱头，不过这里的重点是: speak SAS in 7days。也就是说，知识是现成的，我这里只是要学会如何讲这门语言，而不是如何边学SAS边学模型。顺便发现我最近喜欢写连载了，自从西藏回来后..... 之所以下定决定学SAS，是因为周围的人都在用SAS。为了和同事的沟通更有效率，还是多学一门语言吧。R再灵活，毕竟还是只有少数人能直接读懂。理论上语言是不应该成为障碍的~就像外语一样，多学一点总是好的，至少出门不发怵是不是？ 最后一根稻草则是施老师传给我的一个link：http://blog.so
在interactive的旗帜下的不仅仅有Google的Dremel或者是打着Dremel的开源项目的Drill，以及曾经打着Dremel的开源项目现在说自己是MPP的没有毕业的Impala。2013年初的时候，Facebook放了一炮，开源了一个叫做Presto的东西，号称是内部的开源的interactive query。 我必须说Presto我只是玩过，和Drill的使用经验差不多。有关这个东西的体系架构有很多东西分析了，基本上是一个分布式内存计算引擎，主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其
导读：大数据公司是现在最火热的行业之一，目前全球大数据企业主要分为两大阵营：一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，以实力和创新力为市场带来新方案并推动技术发展;另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。 让我们一起来看看今天最有料的十五家大数据企业，其中十家早已名满天下，另外五家则属初来乍到。 10大老牌 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司IBM过去一年
<数据猿导读> 数字医疗公司 Progyny宣布完成1470万美元融资；英国企业Digi.me完成610万美元融资，实现数据价值完全交换；Teradata天睿为BI及可视化工具颁布认证，增强Prest
近日，在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展，继阿姆斯特丹Teradata Universe后，中国是全球范围内第二次展出的国家。这些美轮美奂的图画让参观者感叹数据分析竟然如此之美。 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片，它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。通过这种艺术展览的形式，人们可以用一种全新的方式与分析技术互动。这些令人惊奇的图画同时也是美丽的艺术
参考文档：http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
2022年过得真快，12月了，我还有几个技术相关的话题一直想写却没写。今天本来是写其中一个技术话题的，结果，查资料发现，还是先写写八卦吧。
作为一名数据行业从业者，经常会关注市场行业的一些变化。特别是近期，明显感觉到数仓这一分支领域正在悄然发生一些变化。从其最大的头部玩家-TeraData的变化可见一二。下面谈下我对这个现象的个人看法。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
在很久很久以前，世界上生活着许多种族，有人类，有矮人，有精灵......他们有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安无事。可是，有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。
敏捷分析工厂是Teradata天睿公司推出的一套帮助企业克服在分析旅程中遇到的各种困难的解决方案。该方案包括数据科学运营项目，可提升客户体验，多渠道提升销售额，并打造运营卓越中心。敏捷分析工厂依托于Teradata天睿公司的AnalyticOps Accelerator、行业数据模型等技术，提供可重复使用的系统化分析功能，并采用敏捷的交付方式，降低数据与分析环境的复杂度。通过这些技术，敏捷分析工厂可帮助企业快速将分析项目从概念设计到投入生产，大幅缩减项目投入市场的成本与时间，并提升质量、治理、可扩展性与可审核性。同时，敏捷分析工厂也充分利用Teradata Velocity服务组合中的业务实践与专利技术，帮助企业应对复杂的分析问题，赢得企业普遍信任。
当前，深度学习扛起了人工智能的大旗，让我们了解到了智能机器的能力有多大，但是有个问题就是：没有人知道它内部究竟是怎么运作的。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁？爱人、家人通通都不是，最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据，这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想，如何将这些数据“变废为宝
📷 摘要：数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程，但是，当它遇到可视化的时候，这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 📷 l 关于洞察 图
声明：本文指的是做数据挖掘这行，不是数据仓库。 我干这行有几年了，见了很多人，干了很多公司，爆一爆这个行业的状况吧……让后来人有所了解，也让猎头挖人挖的有点方向，起码和candidates聊天的时候不至于什么也不清楚谈不明白，不清楚价值，等等。 个人的经验，干这行最重要的第一是人，第二是项目，绝对的人才加上做合适的项目才能成长起来，其余都是扯淡的，就算理论知识再完备，没有机遇也难以成长。 目录： 1-哪些公司主要招这个行业的人 2-这个行业的基本待遇如何 3-以后的发展之路
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 钱天培 5月19日，Teradata天睿公司在上海举办主题为“数据分析 卓越业务”的2017大数据峰会”。本届峰会围绕数据分析和业务咨询在各个行业的应用，尤其探讨了数据分析在人工智能、机器学习等前沿领域的应用和趋势。 天睿公司首席技术官、全球数据仓库技术的一流专家Stephen Brobst在会上做了演讲，Stephen Brobst主要谈到了机器学习和人工智能在过去的20年间是如何改变商业决策模式的，以及如何更好地在这次浪潮中获益。他指出，运营智能化正逐渐成为了一
当地时间10月15日，2018 Teradata全球用户大会在美国拉斯维加斯举行。来自15个国家的3000多位数据人参与了本次峰会。
其实就算将信息多处备份，写下来的纸张可能会被焚毁，电脑可能会被黑，DVD可能会无法读取。威胁无处不在，从简单的一盆水到复杂的网络攻击，都有可能让我们的记录化为乌有。据估计，到2020年，全球数字化档案估计将达到44万亿Gb，数字化海啸马上就要席卷而来。
编者按： 1）并不是所有工具都要学习，一般入门熟练掌握1个，进阶掌握2-3个即可； 2）下图是不是知识的学习顺序，而是从薪酬待遇进阶方面考虑的；你也不必要从第一个工具开始。 最受欢迎的工具 调查显示，最受欢迎的工具是Excel和SQL(69%)，接下来是R(57%)以及Python(54%)。超过90%的被调查者表示会花时间在编码上，80%至少会Python、R以及Java中的一种，8%的人会使用全部三种语言。上述的常见工具在模型中都转化为了独立系数，Python、JavaScript、Excel的系数分别
据了解，互联网上每一秒钟传输的视频，需要花费一个人5年的时间才能看完。可以说,用“海量、爆炸性增长”来形容大数据，已经不是什么新鲜事了。(以下数据来自：2015年中国大数据交易白皮书)
我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”（Leaders）和“黑马”（Challengers）中的明显改变，其中包含IBM, SAS, RapidMiner, KNIME, MathWorks, Microsoft 和Quest等公司。
在过去的 12 个月里，笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧，其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边，看他们怎么在战壕里挖掘数据，再把所做的事情进行简化以上报给管理层。 很少有真正独具一格的 IT 项目，那些听起来比较特别的项目最终也只是大同小异。不过你们今天有眼福了，因为我决定出来冒个泡儿，跟大家分享一下过去 12 个月里接触到的8大项目类型。 1 探索交易周期 那些做电子商务的公司想当然地认为，装几个工具就能掌握网页访客从销售到付款的成交情况。但是很多公司处理的数据集远远不止网页成交率，而且这些数据集
根据最新的Forrest报告，有很多公司都在努力挖掘他们拥有的大量数据，包括结构化、非结构化、半结构化以及二进制数据等，探索对数据的深入利用。下面是报告结论的其中一点： 大多数公司估计他们只分析了已有数据的12%，剩余88%还没有被充分利用。大量的数据孤岛和分析能力的缺乏是造成这种局面的主要原因。另外一个难题是如何判断数据是否有价值。尤其是在大数据时代，你必须采集并存储这些数据。一些看起来与业务无关的数据，如手机GPS数据，将来也可能是座金矿。 所以，大量公司都寄希望于使用Hadoop解决如下
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
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