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浪潮管理软件对于大数据的思考:核心问题能否落地?

大数据一词很早就在IT行业中兴起,但是随着产业进程的不断推进,大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云,没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病,特别是管理软件行业,大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄,无论是数据驱动企业,还是决策驱动数据,都要从用户的角度出发,切实的为企业服务,否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下,浪潮在特定行业的地位,使得浪潮与金用两家格格不入。但是,最近浪潮管理软件表示相当活跃,除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外,还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为

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京东大数据走进北大:揭秘电子商务大数据平台技术架构与产品架构

4月20日,京东大数据来到了北京大学光华管理学院,这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座,为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关,实现产品创新,建设高效、安全、稳定的大数据平台,并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中,葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发,全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时,胜利总提到,大数据平台在京东集团中的战略地位很重要,因为京东的公司运营是由

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什么是集中管控式大数据安全架构?

大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长,包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而

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直播|大数据平台开发论坛 预约报名中

现代商业竞争已经从渠道、资源向系统整体效率倾斜,而效率的竞争很大程度上来自于数据能力的支撑。 当我们从数据平台方的视角出发会发现演进路上存在着诸多挑战,比如: 1. 数据领域的生态非常庞大,针对不同场景在资源、数据规模、时效的权衡下会衍生出不同的架构和组件,以及随之带来的团队碎片化,设备资源的重复投入,数据一致性的焦虑,技术选型的困难和迁移的潜在风险; 2. 在伴随业务扩张的过程中,如何平滑而透明地解决伸缩性,用好自建以及混合多云资源;如何建设一站式多租户的数据工具链,在开发生产以及租户之间做好共享和隔离的

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顺丰、京东等专家分享大数据平台升级与迁移经验 | ArchSummit

随着数字化转型的不断深入,在企业中,大数据平台建设是许多技术人关心的内容。随着企业的发展,数据量不断增长,原有的数据平台和数据库已经无法满足企业的需求。这时,企业需要对数据平台和数据库进行升级或迁移。但是,这个过程并不容易,需要耗费大量的时间和精力。 在大数据平台升级或迁移过程中,企业需要考虑很多因素,如数据的安全性、可靠性、稳定性等。同时,企业还需要考虑如何保证数据的一致性和完整性。如果在升级或迁移过程中出现问题,可能会导致数据丢失或损坏,给企业带来不可估量的损失。 为你给你提供更多可靠的实践案例,在即将

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4960 万元、贵州农信(GaussDB、服务器、操作系统):华为是赢家

2021年8月20日,贵州农信行社数据仓库软硬件采购项目单一来源采购公示发布。 拟采购商品信息:行社数据仓库软硬件(GaussDB数据库及大数据软件License部分) 采用单一来源采购方式的原因及相关说明:大数据平台由贵安迁移至观山湖数据中心时,使用了华为泰山服务器和大数据产品,用于搭建观山湖数据中心大数据平台。现由于数据量增长大数据平台需进行扩容,鉴于后续应用扩展及行社数仓项目建设,为保持服务延续性及前后软硬件产品的一致性,同时考虑到系统兼容性,便于投产后运维,拟继续采购华为系列产品用于扩容大数据平台

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胖子哥的大数据之路(11)-我看Intel&&Cloudera的合作

5月8日,作为受邀嘉宾,参加了Intel与Cloudera在北京中国大饭店新闻发布会,两家公司宣布战略合作,该消息成为继Intel宣布放弃大数据平台之后的另外一个热点新闻。对于Intel的放弃早在预料之中,对于Intel与Cloudera合作也在意料之中,但是没有想到的是居然那么快。壮士断腕的Intel反倒让我看出几分勇气可嘉来,Cloudera的顺势而为,也被我所认同,Intel借助Cloudera的技术能力,Cloudera借用Intel的商务平台,然后彼此合作真的就能够成功?换句话说,就一定能在中国成功吗?倒是需要时间的检验?因为到现在为止,大数据应用其实已经不再只是一个平台问题,而是如何与业务应用相结合的问题。

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剖析大数据平台的数据源

我在一次社区活动中做过一次分享,演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中,我主要分析了大数据平台架构的生态环境,并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解,并结合具体的技术选型与需求场景,给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统,内容涵盖非常丰富,涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中,除了一些最基础的平台框架之外,针对不同的需求场景,也有不同的技术选择。这其中,显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角

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