如今的企业必须向顾客提供始终如一的高价值体验，否则会失去顾客。他们正在求助于大数据技术。通过大数据分析，组织可以更好地了解他们的客户，了解他们的习惯，并预测他们的需求，以提供更好的......

今天，情形已经大不一样。有了云，警方只需要把这些视频数据放在云上，所有干警就可以同时来看。另外，随着人脸识别技术的进步，警方将逐步告别原始的人工识别，解放疲劳的双眼。......

人们总说，一旦我们使用了合适的分析工具，就能弄清楚如何正确地分析数据，并将这些知识转化为更好的商业决策。这在理论上听起来不错。但实际上，即使你拥有世界上最好的数据，在做出决定时也会......

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。......

企业现在的设备几乎都在监测和测量，并创造了大量的数据，通常比企业处理的更快。其问题是，而正因为大数据定义为“大数据”，所以数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不......

数据分析越来越得到各大公司的重视，但很多公司的数据分析人员都面临着一个问题：如何让数据分析真正在公司内得到有效的推广和使用，真正帮助到业务的发展......

运维服务体系由运维服务制度、运维服务流程、运维服务组织、运维服务队伍、运维技术服务平台以及运行维护对象六部分组成，涉及制度、人、技术、对象四类因素......

对医保数据进行数字化和共享的新标准和激励措施–以及商用硬件产品在存储和并行处理方面的改进和价格的下降–正在导致医保行业的的大数据革命，其以更低的成本提供更好的服务为目标。......

对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。......

在后摩尔定律时代，为了满足计算需求和计算能力的缺口，一种方式是尝试各种新的芯片架构，而另一种方式便是通过增加服务器的数量来满足计算需求，这就需要更多的数据中心承载服务器。......

一个真正企业级大数据平台能建立起来，不仅仅是技术问题，更多是管理问题.虽然在后续数据采集和整合过程中，会有大量的沟通协调问题，甚至争论，这些都很正常，不同专业的人员，面对不同域的数......

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河.首先，我们的数据显示，数据科学家应该是T形人才，具有多样技能，需要在技能互补的团队中最有效率。......

互联网公司往往会有各种类型的工作任务，比如有对外提供的各种服务，也有内部的挖掘与数据管理系统。即使是内部数据系统也可能需要多种不同类型的计算系统：适应实时计算的挖掘系统、适合交互杳......

本文分享链家网大数据部成立后，在发展变革中遇到的一些问题和挑战，架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取数据的效率问题，如何构建多层次系统来组建大数据架构体系。......

所有大数据技术的目标，都是消化处理结构化和非结构化的数据，生成新的数据环境类型。实际上，大多数保险公司都是在利用大数据技术消化他们核心系统中的结构化数据。......

当我试图阐明我见过的一些机构是如何恰当使用大数据的，但通常更迫不得已的是解释另外一些人是如何在大数据上错的离谱。......

数据服务体系建设目标是实现数据资产向价值载体的转变，解决好“数据在哪里”和“数据如何使用”的问题，为经营管理提供决策支持。......

大数据可能被破坏或中断，但供应链管理不在其中之列。这不是说供应链没有改变。人们如何收集和分析数据，改变了供应链的沟通方式。事实上，供应链发生了巨大变化......

大数据时代下的今天，数据井喷似的增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，相信没有几个人能耐心看下去，所以我们就需要将数据可视化......

无论是哪种职业和应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。......

所谓数据可视化是指把数据以图形动画及地图等形式呈现出来，这样既直观又美观，易于理解从而看出数据背后的问题。......

传统的虚拟化可能会造成无法预知的挑战，同时也会带来许多机会。本文中，我们将探索虚拟化的给我们带来挑战与机遇。......

大数据在银行业的应用深度和广度还有很大的扩展空间。银行业的大数据应用依然有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛问题严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据整......

越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力，大数据已经成为当今的“流量担当”。这是一个最坏的时代，因为我们需要持续掌握更......

现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样......

大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。除了为应对长期存在的业务挑战提供解决方案之外,大数据还为流程、组织、整个行业、甚至社会本身......

电力供给是数据中心的命脉，而各数据中心对电力的需求正逐年增加。这是因为数据中心增加了功能强大、数量众多的服务器，而这意味着所需电能也更多。......

管理大量数据流的能力攸关企业成败，其重要性达到了前所未有的高度。但即使出现了数据管理职能部门以及首席数据官（CDO），大多数公司的数据管理还是严重滞后。......

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据......

建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。......

在互联网信息时代，科技飞速发展，随着时间的推移，大多数的企业办公都已经全部实现了网络化，任何企业都建立自己的内部网络和数据存储中心，如何进行企业内网数据安全建设是当今非常重要的话题......

如果你初来乍到，大数据看起来很吓人！根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。......

企业是否担心依靠第三方在线服务提供商存储其业务数据？那么需要了解如何为内部部署数据中心设置自己的服务器机房。......

大多数制造商发现他们的数据是孤立的，而特别是他们的制造业数据在很大程度上与他们的业务流程失联。原因有很多，但主要源于制造业测量的不兼容性和与环境不相融。......

CDO还应负责制定清晰的数据战略，治理和管理数据资产，交付集中的可信数据来源，在数据分析方面与公司内部的不同业务部门及外部合作伙伴建立深入的协作关系，同时开发和拓展数据工程与数据科学......

培训分为基础概念篇、数据能力篇、应用产品篇及智慧运营篇四大部分：基础概念篇：主要讲大数据的基本概念，全部用图和案例的形式，概念听了就忘，只有这个能留存很久。......

运营商等大多企业营销为王，新的时期，随着企业的成本控制、客户满意度提升等要求的加强，精确营销越来越成为其实现高效低成本运作的一种手段，这就好比广告产业，也经历了从传统的广撒网向程序......

在不同类型数据中心的应用和结构体系上，面临着不同的挑战，所选择的数据中心架构也不尽相同。而选择这些标准的差异，是根据数据中心的发展规模，日益增加的业务需求以及用户的要求来确定的。......

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术......

如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么？适不适合你？如何实施？简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。......

前，大到国家，中到企业，小到个人，都掀起了一股认识大数据、理解大数据、利用大数据的热潮。国家，把大数据上升为国家战略，尝试用大数据来进行社会管理和经济治理......

大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。......

数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战，从事数据分析的从业者希望在数据分析之前，来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。......

数据中心机房内部，按照送、回风口布置位置和形式的不同，可以有各种各样的通风形式，大致可以归纳为以下五种：上送下回、侧送侧回、中送上下回、上送上回及下送上回。......

谈起数据中心的PUE值，一直是很多数据中心管理者很关心的话题，大家都知道数据中心是高耗能的产业，管理好能效就相当于控制了数据中心的支出成本，但如何才能有效的控制数据中心的能耗呢?......

金融大数据是大数据技术在金融行业的应用，也指在经济和金融活动之中产生的海量数据。金融大数据的应用带动了金融行业的转型，成为了行业新的驱动力和增长模式。......

据中心管理人员正在不断地与面临的风险进行战斗。除了使用有限的电力和制冷系统将计算资源在有限的空间发挥到极致之外，他们的工作还要确保计算资源能够不间断性运作。这意味着需要识别和管理各......

数据中心的服务器即使具备现代服务器的性能和冗余功能特征，增加的工作负载整合和可靠性预期也可能对您的企业的业务造成损失。......

当前已然把全球各地的人和企业组织机构连接在一起的超高速互联的网络为各地的数据中心提供商们带来了机遇和挑战。......

数据中心管理人员需要更多的传感器来监控现代数据中心基础设施，新一代应用程序旨在通过将机器学习应用于物联网传感器网络来来填补这一空白。......