在2015年，行业研究显示，88%的企业在使用某种云技术。尽管如此，仍然有很多种方法可以利用还没有被广大企业开发的云。下面就是其中10种方法。 1、应用开发和测试 通过将应用开发和测试活动外包到云中，一些大公司已经可以推迟甚至取消他们自己数据中心内昂贵的硬件升级。方法是在云上按需地、租赁的基础设施中进行应用开发和测试，然后在应用可以安装在生产环境中的时候导入这些应用。 2、用于灾难恢复的备份选择 大公司必须有资源在全球设置多个数据中心用于灾难恢复和故障转移。但是大多数中小企业却做不到这一点。即使你的数据中心
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【大数据】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
大数据时代下，科学大数据已经成为科技创新和社会经济发展的新动力。生物信息学经过近30年的发展，从最初的基因组数据的收集和存储，到利用数学建模和人工智能思想，挖掘数据背后的生物学意义、对样本数据进行合理分类、建立合理的二级和三级数据库，再到利用比较基因组学的方法，通过短读序列拼接、基因预测和功能注释，已有一定的能力用于处理庞大复杂的基因组数据。2019年，科技部、财政部对原有国家平台开展优化调整工作，通过部门推荐和专家咨询，经研究共形成20个国家科学数据中心，其中包括国家基因组科学数据中心、国家微生物科学数据中心、国家人口健康科学数据中心等。我国是生物数据生产大国，生命大数据是人口健康和国家安全的重要战略资源。然而我国生物数据面临因存储零散，缺乏系统监管而丢失和流失的问题，亟需建设我国自己的生命大数据保存和管理体系。
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
清华数为大数据应用开发工具DWF是一款数据模型驱动的低代码应用开发工具。2021年，以工业大数据应用系统用户的需求为牵引，DWF团队共发布6个主版本，分别在移动端应用定制、异构数据源管理、交互设计功能完善、第三方组件集成等方面进行了扩展。下面是清华数为大数据软件栈DWF团队主要工作回顾。 DWF系统架构 一、 2021新版发布 1.移动端应用定制功能的发布 DWF移动端的应用建模复用了已有的PC浏览器端建模工具，在新建表单时选择“移动端表单”类型，即动态加载候选移动端控件； 基于模型生成的移动应用
西安作为西部最大的国家中心城市和“一带一路”战略重要支点城市，具有承东启西、连接南北的重要战略地位。近年来，随着西安常住人口和机动车保有量的不断攀升, 然而受棋盘式路网格局、城市快速通道少、平面交叉路口多、立体交通格局尚未形成等因素影响，城市交通供需矛盾较为突出，交通管理面临严峻挑战。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
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在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
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问题导读 1.大数据如何应用于电力能源项目，带来效益？ 2.数据可视化有哪些应用？ 3.是否可以将可视化应用于空气污染？ 4.大数据如何应用于各种（手机）应用？ 5.你认为大数据还可以应用于那些场景？ 小编翻译了意大利大数据应用10个项目案例例,供感兴趣的读者享用： 一、数据分析 案例1： 题目：感测人类行为，预测能源消费 应用领域：能源消费预测模型 项目负责人：Andrey Bogomolov 项目简介：项目致力于优化意大利Trentino省
传统企业在数字化转型中，大数据分析技术对数据有效的展示能够极大提高对信息的洞察力。目前虽然已有大量的大数据可视化工具可供使用且很多大数据企业也正在使用这些工具，但在企业中能有效使用大数据可视化工具的还是很少。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超认为,虽然大数据可视化分析技术已经得到了深入发展，企业对于数据可视化的投资和意识都在不断增加，但是可视化工具的长期采纳以及企业的投资回报依然很难实现。现在虽然大数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。
1．Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。 Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
根据国际数据公司（IDC）的估算，到2015年，全球的数据增长率将会是2012年的两倍，年数据量将达到5.6泽字节（1ZB = 1024的3次方 TB）。那将会有非常庞大的数据需要消化，尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍，这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被察觉，但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此，复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里，看一些非常棒的复杂数据的可视化。 亿万富豪榜：世界富豪今日排名 这个
4月25日，清华软件学院师生校友相约云端，共贺清华大学109周年校庆，软件学院建院19周年。
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
熟悉金字塔原理的人都了解一个事实，人脑的短期记忆最大能够保持7个左右的元素，这意味着在分析工作中只能跟踪非常有限的数据。 而可视化作为探索、展示和表达数据含义的一种方法，充分利用人的视觉系统特点（视觉是向大脑输入信息最直接、数据带宽最大的方式，每秒可以接收相当于100 万字符的信息），可以让人在更高层面上去观察和理解数据，可以比其它方式让人们更好的利用大量的信息去思考更复杂的问题。可视化在分析复杂数据时必不可少，自然在大数据安全分析中同样发挥了至关重要的作用。 笔者不是可视化方面的专家，也因深知其重要意义，
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
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大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
腾讯启动“疼爱医疗”战略 用大数据构建互联网+医疗连接器 近日，腾讯公司副总裁丁珂在“互联网+慢病管理”发布会上宣布正式启动“腾爱医疗”战略，将利用腾讯的社交基因和大数据能力，搭建“互联网+医疗”
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
作者：Ross Crooks | @rtcrooks 数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop“……可能在其商业价值转化与功能实现上面临相当大的挑战”。 作为研究大数据的主要工具，Hadoop暴露出的资金链风险可能昭示着整个大数据领域的资金问题。寻找到能够实现精准分析能力的资源在业界一直是一项巨大的挑战，与此同时它也是新一代商业友好型大数据工具研发的目标，而获取商业价值，则是
近年来，以移动互联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代数字化技术正在改变人们的生产和生活方式，重塑许多行业，新技术一边催生了新的商业模式，一边也对企业的经营提出了挑战，也因此“数字化转型”这个词渐渐成了许多企业的战略优先级，成了许多企业寻求业务发展和运营优化的战略选择。
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
导读： 美国国防部长卡特曾赴硅谷招募顶尖科技人才。近年来的信息大爆炸使得五角大楼不得不将目光聚焦硅谷，以打击反恐。神秘的大数据平台Palantir就是美国CIA、FBI等寻求的合作对象。Palant
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
十年前，在信息化“十二五”规划中，提出建设一个令人激动的“智慧型校园”概念。这幅蓝图描绘的是无处不在的网络学习，融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop“……可能在其商业价值转化与功能实现上面临相当大的挑战”。
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，
陶建华, 巫英才, 喻纯, 翁冬冬, 李冠君, 韩腾, 王运涛, 刘斌. 2022. 多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987
最近有段视频很火，《CCTV重磅新闻：美国超级间谍潜入中国！就在你身边》！描述了借助iPhone手机的定位功能，记录了您的所有行踪。
营销自动化是指专门为营销部门或组织设计的软件平台和技术，可以更有效地在线进行多渠道营销并使重复性任务自动化。营销部门和销售人员通过制定任务和流程的操作标准，然后由IT系统进行解释、存储和执行，从而提高效率并减少人为错误。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本
作者：沈浩老师，中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
老蒋平时较多的时候VPS、服务器用Linux系统，只是有些需要在远程运行软件的时候会用到Windows系统。在前几天的腾讯云系列文章中老蒋有介绍到Linux系统的添加数据硬盘并挂载的过程，有网友提到是否可以写一篇关于Windows系统的挂载盘教程。这个网友使用的是WIN系统建站的，与很多网友一样喜欢看到可视化的界面。
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
8月，在满是酷热的上海，阿里云携手驻云在上海云基地举办了“云时代，企业如何轻松上云”的专题活动， 活动邀请了阿里云市场部总监金杰就目前的云市场和新技术展开了分享和讨论。 用数据说话：45% VS 4%？ 云计算是IT时代的转战互联网+的一大进化，计算能让一个公司在大数据的浪潮中也拥有像阿里巴巴、腾讯一样的技术支撑能力，但在这之前，企业一定要的理解和选择品牌云计算厂商。 阿里云运营总监金杰表示：云计算成为国家基础设施从IT到DT（Data Technology），近几年，云服务增长率为45%，传统 IT整
随着物联网、大数据等技术不断完善，智慧化教育的优势凸显出来。教育部发布的工作要点指出推进信息化技术与教育教学深度融合，推动教育信息化转段升级，提升师生信息化素养。随后国务院印发《中国教育现代化2035》，其中要求加快信息化时代教育变革，建设智能化校园，统筹建设一体化智能教学、管理与服务平台。尤其是在今年特殊情况下学生分批次返校，对校园内人员甚至环境精细化管理变得尤为必要。智慧校园运维是一个发展趋势，时代所向。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
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