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视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：150
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案： 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸[详细]
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数据分析的12个神话被揭露
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：120
从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会[详细]
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为何企业必须采用大数据战略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：82
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利[详细]
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数据分析，如何赐能业务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：123
做工作规划的时候，有很多公司都提出要求，要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能，咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：59
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：119
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？ 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 源自于Google的GFS论文，发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HD[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：78
在过去的七年里，我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年，许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性，尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在，随着云原生[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：59
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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详解数据管理发展的五个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：152
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。 从历史的视角看，数据管理是一个不断进化发[详细]
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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：117
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接，一个不需要连接可以直接收发数据，这两[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：125
在当今数据为王的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当代信息技术间的相互关系；以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：199
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻[详细]
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数据管理的现实和商业智能的将来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：156
无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行[详细]
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数据剖析的几个误区
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：122
在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：116
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：164
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生，大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用，如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
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大数据在智慧城市建设中有什么应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：133
智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、信息主导、改革创新，推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。 智慧能源[详细]
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数据分析和数据科学的几大不一样之处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：67
在大数据的世界里，您可能会经常听到两个词语：数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似，但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面，我将从职业决策与规划的角度，和您讨论两者之间的差异。 一、[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：72
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是，如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息，信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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供应链分析 保持物流顺畅的五个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：101
事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)。 专业服务和咨询机构毕马威公司在最近发布的一份研究报告中指出，目前有几项重大中断正在影响供应链。其中包括由于新冠疫情而导致的全球物流持续中断，这些中断将继续影响[详细]
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2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：192
数据似乎总是需要迁移，无论是从内部部署设施迁移到云平台，还是从操作系统到长期存档，数据始终在移动。 以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势： 1.非结构化数据迁移 2022年，首席信息官将会继续关注基础设施的现代化，以支持由于下一代应用程序、云计[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的3个步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：109
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从[详细]
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需要避免的7个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：63
如今的每个数据交易都是一种商业交易，这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道，处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因，也就[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何使用大数据提高驾驶安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：88
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展，而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面，数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据，为提高交通安全提供帮[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：65
在各行业领域中，很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语，而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念，但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功[详细]
