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数据机遇还是忽悠?

持反方观点,为技术时代到来欢呼,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据增大,研究准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者喜好,但从供应到购买链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 他说,大数据不仅分散了人们注意力,甚至是“危险”,因为海量数据意味着决策制定将更加“集权化”,而科学本身是应当以人为本,强调自主性。 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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贵州专题:大数据机遇

大会围绕“共生·共赢,开启国家产业园区新模式”、“应对·挑战,创造IDC产业未来新价值”、“技术·创新,迎接未来大数据时代”三个主题进行专题讨论。 贵州计划2015年数据相关产业规模达1100亿元 贵州省政府印发了《关于加快大数据产业发展应用若干政策意见》和《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014—2020年)》。 发展目标:到2015年,三电信运营商数据中心等大数据产业基地基础设施基本建成,1-2个重点领域数据服务平台初具雏形,大数据应用服务初步形成布局。 引进10家左右大数据存储管理、分析处理先进企业和若干电子信息产品制造业龙头企业,培育200家大数据保障、系统集成服务、数据服务软件研发中小企业,基本形成大数据产业配套体系,初步建立以大数据应用为基本业态产业发展模式 、科研机构和高等院校合作,大力引进国内外数据存储、分析和应用服务高端企业,逐步集聚一批国家部委信息分析中心和国内外龙头企业研发、服务、交易、结算总部,吸引和培育一批数据分析和数据应用企业,打造形成以数据分析

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 从内容上来讲,几乎都是各处摘录和引用,没有太深入内容,很多浮光掠影般介绍和概念定义。概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月工作时长。然后根据大量用户实际使用数据,来判断市场是否有过剩风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化数据集合,用于支持管理决策。 主题:指数据仓库内信息按主题进行组织,而不是像业务支撑系统那样按照业务功能进行组织。 集成:指数据仓库中信息不是从各个业务系统中简单抽取出来,而是经过一系列加工、整理和汇总。

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    链池 -- 区块链时代机遇

    chainpool 在阿里讲座 引文 区块链是目前最火行业,在这么火行业里,充满了投机分子,也出现了许多创业者。 但太多创业者是为了投机而创业, 能把握当下区块链发展趋势却很少。 链池创始人兼 CTO 郭光华认为,顺势而为,量体裁衣是我们创业准则。链池主要奋斗方向:做所有优秀 PoS 链权益池,以及帮助所有有创新共识区块链顺利落地,如 Filecoin 。 ? 技术沉淀与爆发是必然, 这时有许多人会问下一个机遇在哪里。 我们也一直在思考, 从以 Bitcoin 为首全球数字货币,到以 Ethereum 为首智能合约 ,下一个爆发点在哪里。 我们需要学习所有牛逼链技术, 怎么才能做到呢? 链池, 做所有优质链权益池, 学习世界各种优秀链精华, 组建世界优秀区块链学习团队和区块链研究联盟。 总结 链池本着做所有优秀链基石, 学所有优秀链技术,组世界最优秀区块链团队,迎接区块链下一个风口。 ? chainpool

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    容器化时代对测试机遇 | TW洞见

    对于工作在复杂系统上测试工程师,我们眼前浮现都是这些人屏幕上开着N个远程桌面,N个虚拟机,他们在每个交付迭代周期内都疲于奔命,顾此失彼地应付着各种不同环境、浏览器和操作系统。 过去几年里,测试工作似乎变得完善和高效,成熟敏捷实践使很多测试工作得以自动化,这无疑降低了企业成本,也使得测试本身变得更有趣,人们有时间去做一些创造性工作,而把重复、了无生趣工作交给了机器和脚本 传统硬件化虚拟占用资源比一个容器要多不止10倍。我们不敢想象在一个物理机上开上百个虚拟机是什么效果,但是要实现同样数量容器是很正常。 从一个测试人员角度来讲,这恰恰为我们运行测试脚本提供了丰富土壤,我们不必担心一些依赖包悄悄地破坏我们环境,也不再担心多人在相同虚拟机或者硬件环境中操作污染了环境,使defect无法重现,同时, 大部分测试人员对日新月异技术并不是很敏感,很多时候,我们可能会认为,这些技术发展,并不会也并不想知道这些技术能对日常测试工作带来多少影响,但其实很多时候看似孤立领域,碰撞在一起会有意想不到火花

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    云计算时代机遇 促五职业需求暴增

    随着云计算在当前巨大需求,部署和管理所需技能也在增多,未来以下五职位可能将是一个需求暴增职业。当然他们收入也将会迎来暴增。 1. SQL SQL是结构化查询语言,是目前高科技领域应用最广泛编程语言之一。他经常被用来数据查询与沟通,如Oracle和Microsoft SQL Server进行通信。 SQL相关工作将会在未来需求增大。 2. Java Java是一种可以撰写跨平台应用程序面向对象程序设计语言。 Java 技术具有卓越通用性、高效性、平台移植性和安全性,广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网,同时拥有全球最大开发者专业社群。 在职业技能Java需求被提到越来越多。 3. Microsoft SQL Server 微软SQL Server是由微软开发关系数据库管理系统。

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    数据时代挑战与机遇 傲腾生态填补产业鸿沟

    文/在前线 老凉 数据爆发正在向数据智能演变,全新数据时代正面临新存储难题。 图为英特尔公司中国区非易失性存储事业部总经理刘钢 英特尔公司中国区非易失性存储事业部总经理刘钢表示,内存与存储是英特尔六技术支柱重要组成部分,在新数据时代,这已经成为英特尔以数据为中心转型战略性基础设施 如今,英特尔与用户、伙伴一起打造了傲腾生态,与产业一起开启新数据时代。 三瓶颈:直面新数据时代存储难题 数字产业是未来经济建设基础,而作为新时代数字经济“原材料”,数据战略地位日益凸显。 IDC指出,新数据时代场景向企业提出新关键需求和挑战,具体来看主要有新数据形态、新部署环境、新应用模式以及新价值需求四特征。在这些特征需求下,企业数据存储面临多方面挑战。 同样,时延问题也是新数据时代存储领域瓶颈,相较于DRAM,NAND在容量上可以满足数据增长需求,但时延反而是降低趋势。

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    编程有感,Web 新时代机遇与挑战

    一般来说,一项新技术是否会随着时代推进而被快速地迭代和发展,要看这项技术所应用在实际业务场景中是否有相应技术需求,毕竟没有任何技术是会被凭空创造出来。 在这十年时间里,首先是NetScape、Opera和Internet Explorer(IE)三浏览器开始逐渐走入人们视野。 自2002年开始,Web技术发展便到了其整个发展历程“下半场”。从2003年开始一直到2012年这将近十年时间里,新型Web技术出现逐渐呈现出了爆炸式增长。 XMLHTTPRequest2技术为 Web应用数据传输提供了更方便和高效传输方式;WebRTC技术为Web应用实时在线视频/语音直播提供了底层基础技术解决方案;WebGL技术为Web 应用提供了一种可以通过 IndexedDB技术为前端应用存储结构化数据并且对数据进行高性能数据检索提供了支持。

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    《中国SaaS产业时代变革和投资机遇

    来源:叶盛读书笔记 ---- 摘要: 目前,中国企业SaaS产业仍然在发展初期。根据艾瑞咨询数据, 2018年中国企业级SaaS市场规模达到了243.5亿元,同比增长了47.9%。 根据艾瑞咨询数据, 2018年中国企业级SaaS市场规模达到了243.5亿元,同比增长了47.9%。 相比之下,提升效率降低成本则难度会很多,而且不易被量化。 从客户价值角度出发,收入端软件价值排序会优先于成本端软件价值。 4.3.4 客户价值低,标准化难度SaaS赛道 客户价值低、标准化难度软件往往本身市场空间就不大,再加上标准化难度,所以SaaS化可能性很低。 ? 5. 本文节选自东兴证券研究所已于2020年3月2日发布《中国SaaS产业时代变革和投资机遇》报告,具体分析内容(包括风险提示等)请详见报告。若因对报告摘编产生歧义,应以完整版报告内容为准。

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    数据时代下,保险业迎来了怎样机遇与挑战?

    数据发展越来越迅速,渗透到各行各业, 保险业也不例外。大数据不仅为保险业发展提供了新机遇和视角,也为保险业提出了新挑战。 首先,我们来了解大数据给保险业带去机遇。 保监会副主席王祖继就表示,,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展前提,大数据和互联网发展使保险业能够更好地满足客户需求。 大数据分析在保险业切入点综合大数据分析各项优势,可看出大数据分析在保险业中存在四主要应用切入点,如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用优势性: (一) 助力产业结构化 总结,大数据商业应用是移动互联网时代趋势,未来时代特征,任何行业都无法回避。 挖掘“小而美”市场 由于经济形势变化、金融业开放和市场化,形成了许多小而美的机遇

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    数据时代医院信息化建设之机遇与挑战

    来源:51CTO 作者:王雪燕 编者按:由51CTO举办WOT”互联网+”时代数据技术峰会上,就职北京大学人民医院院长助理、信息中心主任、医疗大数据研究中心副主任、骨关节科副主任医师刘帆做了以《大数据时代医院信息化建设之机遇与挑战 慢慢发展到现在,对一个人健康和疾病诊疗做全流程化管理。这样一来,在我们去医院看病就越来越复杂,除了主治医生以外,还有很多在为同一名患者服务。这是一种协同办公,在医院里共同围绕一个人解决问题。 针对这样情况,就会出现极度资源占用问题。 为什么这样说呢?想必很多人都经历过大医院人满为患现象。刘帆表示,这里有一个82现象,80%该在社区看或者在二级医院看病,全都跑到医院去看。 5领域73系统204子系统 做成CDR集成平台平对于医院来说并不是一件容易事情,甚至比任何组织企业都要复杂。 刘帆展示了他在2014年做一次总结,在那个时候已经有五领域,73个系统,204个子系统,到现在二百二十多个,还在不断增加,只有这样后台技术架构集中平台才能够支撑如此复杂医院运行。

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    2020 SSR落地开花机遇

    hydration 性能损耗 难题 6:数据请求 这些问题是 SSR 一直以来远不如 CSR 应用广泛主要原因,但时至今日,Serverless、low-code、4G/5G 网络环境三机遇让 SSR 出现了新转机,落地开花正当时 第一机遇:Serverless 无服务器计算(serverless computing)将服务器相关配置管理工作统统交给云供应商去做,以减轻用户管理云资源负担 对云计算用户而言 P.S.基于边缘计算 SSR 更多信息,见前端性能优化:当页面渲染遇上边缘计算 第二机遇:low-code 如果说 FaaS 解决了 SSR 落地最核心服务可用性问题,给 SSR 插上了双翼,那么 low-code 开发模式下,数据依赖以配置化形式录入,天然剥离,客户端公参、数据协议等均可通过 low-code 平台来配置,比如配 HTTP、RPC 两套协议,按环境自动选用 第三机遇:4G/5G 网络环境 移动时代早期,离线 H5 是业界最佳实践,因为在线页面意味着秒级加载时间,离线页面有着巨大加载速度优势 但随着网络环境发展,离线页面的加载速度优势已经不再是决定性因素(小程序爆发足以说明问题

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    对话工业4.0时代投资策略与机遇

    对此,笔者分别请来博时工业4.0与博时产业新动力基金基金经理兰乔、蔡滨,一起对话工业4.0时代投资与机遇。 ?   兰乔:我认为工业4.0是第四次工业革命,目测会对市场产生非常深远影响。前三次工业革命是蒸汽机、电力革命以及信息技术所带来工业革命,这一次工业4.0会把智能化,大数据等应用在产业上面。 在第三次自动化互联网时代,商业环境互联网已经渗透,工业互联网信息处理也已经具备了一定技术条件,即工业化和信息化两化融合。 ?   中国现在有很强工程师红利。 ,八对策,十领域等细化东西。    机遇和挑战是并存,现在我们面临全球和国内经济增速放缓,国内人口结构变化,以至于经济增速放缓,处于转型期,预计过程会维持比较久时间。

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    数据时代:十最热门数据技术

    随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布指数,这里给出最热十个大数据技术。 搜索和认知商业:当今时代数据与分析已经发展到一个新高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单数据分析与展示,它更多是上升到一个利用数据来支撑人机交互一种模式,例如前段时间围棋大战,就是一个很好应用 之前开源S4,流式计算研究在互联网领域持续升温,流式分析可以对多个高吞吐量数据源进行实时清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中数字格式信息流进行快速处理并反馈需求 数据可视化:数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上海量数据以及实时和接近实时分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示产品很多,如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos , 数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ,ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要数据、同时还可以保障数据安全性以及完整性、关于ETL产品推荐使用 datastage

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    数据时代热门IT岗位

    下面分别为大家介绍着十IT技能所体现工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好算法和更短代码关键路径。” 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大数据和数学分析背景IT人才,在将来IT职场上更能获得大型企业青睐。 数据挖掘价值由此可见一斑。 四、咨询顾问(专家) 任何业务部门和任何行业企业,都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代,业务面临挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。 移动应用开发,由于存有多个平台系统,因此不同平台开发者其所面临机遇和挑战也不尽相同。 比如分布式、面向海量数据管理数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域非关系型数据流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业看重特点,并希望有足够多优秀IT

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    数据时代 云安全4策略

    云计算与大数据结合可以说是天作之合。大数据需要灵活计算环境,而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据,基础设施。 在将大数据转移至云上时,以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算灵活性又能获得严格云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你云基础设施建起一堵“虚拟墙”。 在涉及大数据安全性时,用户应当根据数据敏感程度进行分类,然后对它们采取相应保护措施。在一些案例当中,结果往往是戏剧性。 并不是所有的大数据基础设施是安全,如果处于风险当中数据非常敏感或是属于管制数据,那么用户可能需要寻找替代方案。 总结 只有为数据建立了最为严格安全标准,大数据才能够不断地享受着由云计算提供可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云()数据首要步骤。

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    数据时代热门IT岗位

    下面分别为大家介绍着十IT技能所体现工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好算法和更短代码关键路径。” 数据挖掘价值由此可见一斑。 四、咨询顾问(专家) 任何业务部门和任何行业企业,都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代,业务面临挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。 移动应用开发,由于存有多个平台系统,因此不同平台开发者其所面临机遇和挑战也不尽相同。 比如分布式、面向海量数据管理数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域非关系型数据流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业看重特点,并希望有足够多优秀IT 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、

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    数据时代热门IT岗位

    下面分别为大家介绍着十IT技能所体现工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好算法和更短代码关键路径。” 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大数据和数学分析背景IT人才,在将来IT职场上更能获得大型企业青睐。 数据挖掘价值由此可见一斑。 四、咨询顾问(专家) 任何业务部门和任何行业企业,都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代,业务面临挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。 移动应用开发,由于存有多个平台系统,因此不同平台开发者其所面临机遇和挑战也不尽相同。 比如分布式、面向海量数据管理数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域非关系型数据流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业看重特点,并希望有足够多优秀IT

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