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很多中小型公司认为,只有大公司才能买得起大数据驱动的解决方案,它只适合海量数据,而且价格昂贵。但是其实这已经不再是事实,有几场革命改变了这种状态。
许多公司已经认识到,数据是其业务的心脏。它是能够推动竞争优势并帮助决策者了解最佳前进方向的燃料。然而,在一个数据不断变化和扩展的世界里,问题变成了 "企业如何才能充分驾驭他们的数据?"
英特尔®数据分析加速库(Intel® DAAL)是英特尔®架构优化的构件库,有助于提升机器学习和大数据分析能力,并帮助数据工程师缩短开发高性能应用的时间。本文将会详细介绍Intel® DAAL)到底是什么。
现在,企业对数据观念的转变已经将数据管理推向了新的高度。数据科学是现在数据管理的核心组成部分,但数据管理和数据科学往往被视为两种不同的活动。数据科学家工作在数据分析师、数据工程师和DBA之间,他们把时间花在为数据分析和竞争情报做好数据基础设施上。但是,在不断发展的下一代数据市场中,数据管理和分析将是市场成功的核心差异化因素,因此,数据管理和数据科学必须协同工作。
当今,充满竞争的世界为企业带来了新的机遇与挑战,因此企业需要更多的灵活性和敏捷性。他们需要利用数据和分析来形成洞察,以对新形势下的变化作出及时、灵敏的反应。下面来了解一下新常态中不容忽视的十大数据趋势以及该如何利用它们形成自己的优势吧!
数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”,根据IBM所说,“数据挖掘原理已经存在了许多年,但是随着大数据的出现,它更为流行了。”数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集,本文将会介绍5种主要的数据挖掘技术,这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。
在大数据系统平台当中,数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念,共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中,大数据存储这个环节,数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
人工智能和大数据是技术界最热门和讨论最多的两个主题。尽管如此,围绕大数据和人工智能仍然存在许多误解。这两个话题也有很多炒作,有时可能会导致更多误解。在本文中,您将了解企业对大数据和人工智能的七个常见误解。
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