作为企业级大数据平台，各厂商在集成开源技术的同时，也会在其基础之上发展各种针对性的技术，满足企业各方面的需求。下面我们就简要给大家介绍IBM在BigInsights大数据平台中，针对企业的备份恢复、多租户等需求所进行的一系列扩展。

2016-07-26 09:33:31.000

现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。

2016-07-25 09:54:01.000

自从互联网问世以来，网络攻击和威胁一直存在。恶意的攻击会给企业带来物理上和经济上的的损失。随着技术的发展，恶意的网络攻击不断增加，而且越来越危险。因此，防范网络攻击变得异常重要。

2016-07-25 09:30:44.000

谈到算法，大家都觉得挺神秘的，对没有学过统计学相关知识的朋友来说，太多的数学公式没法理解，很多书籍介绍的也比较表象，看得云里雾里的，那么今天，我们将尝试给大家介绍SPSS Modeler里面所涵盖的一些算法内容，既不那么地表象，也不那么地难以理解。

2016-07-22 11:30:18.000

SPSS Modeler包含了多种决策树算法，包括C5.0、CHAIN、QUEST、C&R和决策列表，他们都可以通过构建树来生成分类规则。那么他们在使用过程中到底有些什么样的区别呢？

2016-07-22 10:46:44.000

IBM InfoSphere CDC 是一款功能强大的数据实时复制软件，不仅广泛应用于传统ODS、数据仓库、数据集市及BI系统的异构平台集成，同时也提供对Cloud的全面支持；对于各种 Cloud 应用场景，CDC 不仅能提供低影响、近实时的海量数据复制，同时还可确保数据在传输过程中的完整性和安全性。

2016-07-21 10:35:47.000

就拿ETL过程来说吧，你要把原始数据从各种数据库、各种服务器的不同业务日志归一化到同一类格式，要约定好分隔符，然后导入到分布式文件系统HDFS，甚至你还要和业务系统定义数据格式出规范，数据收集完

2016-07-21 09:46:53.000

据国际领先的分析机构（Forrester Research）估算，在使用业务分析的所有用户中，80%的业务分析应用将会是业务人员自助完成的，而剩下20%分析应用由专业的数据分析师完成。大家都知道，这80%的业务人员都基本不懂IT的，所以他们的使用体验很大程度决定了他们对业务分析系统的评价口碑。

2016-07-20 10:41:14.000

当前，整个互联网正在从IT时代向DT时代演进，大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

2016-07-20 09:23:09.000

SparkBench的测试项目覆盖了Spark支持的四种最主流的应用类型，即机器学习、图计算、SQL查询和流数据计算。每种类型的应用又选择了最常用的几个算法或者应用进行比对测试，测试结果从系统资源消耗、时间消耗、数据流特点等各方面全面考察，总体而言是比较全面的测试。

2016-07-19 09:49:05.000