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在传统的交易数据库系统中,伴随着客户的交易行为发生,在业务系统中产生了相应的交易数据,并保存在关系型数据库系统,从而形成了业务的交易记录,各类业务应用系统都是围绕着关系型数据库打交道。
Streams集群安装并不复杂,用户可以通过参考官网的安装过程进行安装配置。然而,本文将关键步骤总结下来方便用户参考,减少走弯路的可能性,用户只需参考该文档即能快速搭建Streams集群环境。
IT架构实现云化已经是企业IT战略的大势所趋。无论是采用私有云技术还是公有云技术,都要求软件具备云环境的适应能力。作为企业最重要的数据资产,依赖于底层的数据管理软件进行有效的管理。为实现从海量数据中得到实用的知识和信息,如何高效组织数据的存储和查找的技术一直在演进。从早期的层次型数据库到关系型数据库,从SQL数据库到NoSQL数据库再到处理非结构化数据的Hadoop、图数据库等平台,一直在发展变化,现在可以说是百花齐放,百家争鸣。
在上一期的文章《用数据讲述您的故事——Cognos Analytics V11 R4 发布》中我们介绍了Cognos Analytics V11 R4在仪表板中增加的新功能。这一期,我们将继续为大家介绍一个新增的数据可视化方式——Storytelling。您可能已经在我们提供的云端版本上看到了这个新的模块
无论你的数据是存放在本地,还是云端? IBM DataWorks Forge 都能让你快速地访问数据。用户把来自于相关多个数据源的数据集中在一起,然后通过重新定义,塑造和清洗数据去完成数据转换处理并交付到目标系统,让你对数据更有信心,并在业务层面上有深刻认识。
流计算是新的数据声场场景所不可或缺的一种新计算模式,比如无处不在的移动设备、位置服务和遍布各处的传感器。人们需要可伸缩的计算平台和并行架构来处理生成的海量流数据。
上期我们讲述的是实现数据工程师梦想的一个小目标《梦想成真,只差一步》,里面提到了要实现数据超市的管理,数据工程师需要使用合适的工具将数据进行整理、组合、分类后上架,然后业务分析师和数据科学家就可以使用了。
IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性将与数据库的功能和性能相结合,同时还兼备数据库供应商提供的数据库自有算法。模型在数据库创建,然后可以借助IBM SPSS Modeler界面以正常方式浏览模型并为之评分。
大数据的概念在国内走了将近两年的历史,但更多的还是停留在概念层面,能够将大数据真正“落地”的企业并不多,一方面是自身没有足够的数据量,一方面是因为大数据技术方面的困境,当然,他们希望能够用大数据的概念让他们变得高大上。
现在,让我们一起来了解Streams V4.2新特性之一:支持使用 Python 开发 Streams 应用程序。
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