HCR慧辰资讯收购瑞斡咨询，布局大数据应用层 自去年8月HCR以大数据商业应用第一股登陆新三板后，近日又与瑞斡咨询上海有限公司达成收购协议，将瑞斡正式纳入旗下。瑞斡是一家新型的数据应用型CRM公司，此次收购行为，预示慧辰资讯正加速其在数据应用层面的布局，在既定的大数据战略上再进一步。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 四个大数据项目拟落户贵州白云区，投资额达73.5亿元 截至目前，白云区在“2016云上贵州·大数据招商引智再出发”活动中，对接大数据招商引资项目4个，拟投资金额高达73.5亿元，已完成目
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
近年来，数字化转型的重要性已经被越来越多的公司所认识。在十四五规划中数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术所并列的六大要素。如何充分挖掘数据资产价值，运用各类大数据分析工具来驱动业务发展，已成为企业管理者所关注的最重要的问题之一。国际著名咨询公司麦肯锡认为，构建大数据及高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。加大数据分析能力的建设，从企业业务的各环节入手，有助于企业整体运行效率提升。
金融科技&大数据产品推荐：神策分析——可私有化部署的用户行为分析平台
大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源，大数据对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段，正日益受到关注。而在大数据分析领域，云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响，同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建，是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店，总部位于浙江杭州。其产品有三个特点：非品牌、时尚和低价。为此，Club Factory整合了上百万供应商，无需提前备货。在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
【编者按】如今，大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT，快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未
昨日，IBM与腾讯达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作，通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持，为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地，同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中，IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据，进行精准的大数据分析，获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个
大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable Insight），数据分析就是其中的核心技术，包括数据收集、处理、建模和分析，最后找到改进业务的方案。
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
原作者 Maruti Techlabs 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 大数据每天都在发展，并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它，但他们知道它的真正含义吗？ 大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式，因为数据集通常是巨大的，有时是数十兆字节，有时甚至超过了PB级别。大数据这个术语出现之前用的是大型数据库（VLDB），由数据库管理系统（DBMS）进行管理。 大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点，我们需要利用大
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
本文介绍了电力大数据分析在电力行业的应用，包括电网监测、运营效率提升、客户体验改善、减少损失和降低成本等方面。电力企业正在利用大数据技术进行数字化转型，以更好地满足客户需求、提高运营效率和降低运营成本。永洪科技的一站式大数据分析平台为电力行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助电力企业实现数据驱动的决策和创新。
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
导读：SoftServe是全球领先的技术解决方案提供商，近日发布了自己的Big-Data-Analytics-Report，研究显示62%的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月，Vanson Bourne为SoftServe进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。 该数据显示，大数据分析技术尽管相对较新，仍然有86%的公司运用了大数据系统。此外，大中型公司认为大数据分析是必须的，并且接受基于大数据分析的新技术。 调查对象被问到，与传统系统
大数据主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 📷 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司，可以拥有关键信息优势，从而在第四次工业革命（也称为数字时代）中蓬勃发展。
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。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
电力大数据平台拥有数据采集、数据存储、数据加工处理、数据分析挖掘、数据管控、平台管控、安装部署等功能，但是平台在组件融合、权限控制、对外接口封装等方面还存在不足， 不能够满足企业未来不同类型的大数据应用。
当企业迈进大数据时代，信息安全面临多重挑战。数据大集中的安全隐患重重，而大数据不仅被用来找出潜在威胁，也被黑客用来实现更精准的打击。大数据来袭，企业不仅要学习如何挖掘数据价值，使其价值最大化，还要统筹安全部署，以免遭到更强有力的攻击，降低企业风险。 大数据会捅大娄子？ 毫无疑问，企业正在拥抱大数据，并且将大数据挖掘和分析能力作为企业核心竞争力的关键。Gartner一个悲观的预测认为：到2015年，超过85%的财富500强企业将无法有效利用大数据带来的竞争优势。Garnter认为，大数据不仅是
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。
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
引言： 大数据分析是当今互联网时代的核心技术之一。通过有效地处理和分析大量的数据，企业可以从中获得有价值的洞察，以做出更明智的决策。本文将介绍使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
导读：随着社交媒体、移动化和云计算的发展，数据分析及相关的技术已经作为一款具有颠覆性的技术在这个数字时代占有了一席之地了。在过去的2015年中，我们已经看到对大数据的分析利用正被一股强大的利用新的数据
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 素材来自：《大数据供应链》 中国人民大学出版社 【成功的诺基山】 2003年，钢铁制造建筑领军企业诺基山（Rocky Mountain） 钢铁公司迫于价格压力不得不关闭其钢管工厂。2005年，由于石油成本提高，潜在的客户、石油钻井公司纷纷涌现，公司需要重新制定策略。需不需要重开钢管工厂？如果要，什么时候重开？是马上开始生产
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，
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
静则思，思则变，变则通，通则达。当前在移动互联网云计算、大数据、人工智能技术冲击下，各家西安软件公司都在寻求能跟得上时代步伐的业务转型。基于这样的大背景，我们有幸采访了正在转型道路上的西安弈聪信息技术有限公司(简称：弈聪软件)，听听CEO卓建超谈谈西安软件企业转型的独到见解。
制造业是一个国家综合国力最重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就，连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家，中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。配套“互联网+”和“供给侧改革”等多项措施，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。 一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业
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时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
数字化转型是一个庞大的体系、漫长的过程，尤其是对于制造企业，所涉及的业务范围较广，在转型过程中，由于时间、资金、人力等资源的有限，许多制造企业采取了按业务或按部门分阶段执行，这种方式在一定程度上减轻了短期内转型的压力，对于部门来说提升了转型的效率。
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