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科技百科——欢迎光临全球最大的互联网博物馆>> 百科分类 >> 全球互联网历史博物馆 >> 互联网前沿技术与趋势
互联网前沿技术与趋势
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值得关注的6个大数据部署
词条创建者:高兴 创建时间:05-01 10:31
标签: 值得关注的6个大数据部署
摘要:值得关注的6个大数据部署  大数据成了难以捉摸的术语之一——毫无疑问,一些厂商从500GB硬盘升级到1TB硬盘,也许就会称其为大数据。Ptak, Noel and Associates分析师Mike Karp表示:“大数据对于IT来说没有特别的定义,时下当人们谈及大数据的时候唯一符合他们想法的就是你看待它的方式,大数据非常‘大’。”大数据最重要的特点是,传统数据处理工具或者存储管理技术并不能充分处理大数据。因此,在竞争激烈的细分行业,所有这些数据是如何转变成可利用的知识产权已经成为行业
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大数据分析项目步骤
词条创建者:土土 创建时间:05-01 01:18
标签: 大数据分析项目步骤
摘要:大数据分析项目步骤   大数据不仅是一个流行话题,更是企业中实实在在存在的需求。许多企业开始着手于大数据分析项目,但在此之前,我们需要一个良好的部署方案以确保最终的结果能够为业务服务。选择合适的技术是规划的第一部分,当企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构之后,我们就可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。    当然,我们也没必要过分夸大项目管理进程的作用,成功的大数据分析项目来自于多个方面。在本文中,我们就将介绍五个技巧,企业
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关于大数据分析的8大工具
词条创建者:土土 创建时间:05-01 01:02
标签: 关于大数据分析的8大工具
摘要:关于大数据分析的8大工具去年,IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza;EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon;Teradata收购了Aster Data 公司;随后,惠普收购实时分析平台Vertica等,这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的,大数据时代已经来临,大家都在摩拳擦掌,抢占市场先机。而在这里面,最耀眼的明星是hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Mic
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大数据时代军事情报创新
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:54
标签: 大数据时代军事情报的创新
摘要:大数据时代军事情报的创新 大数据不仅影响到商业和科技,还可能改变传统军事情报的面貌。Forbes杂志网站3月12日发表一篇文章,题目是“重新定义军事情报:战场上的大数据”,其中提到自从911事件以来美军通过无人机和其他信息采集工具收集到的数据增长了16倍,目前美军拥有的计算机已经达到7百万台,而预期到2020年还将增加1倍。大数据改变了战场情报的处理方式,但是文章中具体内容方面则语焉不详,没有多少价值。反而倒是2012年3月29日伴随美国政府大数据倡议同时发布的Big Data Acr
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资本市场热捧大数据公司
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:59
标签: 资本市场热捧大数据公司
摘要:资本市场热捧大数据公司 上个博客提到国内关注大数据的有不少是股市里的评论家们,马上就看到了现实的例证,这是纽交所真金实银的市场反应。华尔街日报(WSJ)4月20日B1版发表文章Newest Tech IPO Doubles on Day One (网络版19日发布,WSJ中文版最近打不开,不知道因为谣言太多还是因为网络问题)报道了一则消息,一家以大数据分析为号召的IT搜索引擎公司Splunk (这个公司古怪的名字有”洞穴探险“之意),在纽交所Nasdaq首日上市IPO即上涨1
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大数据分析学
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:52
标签: 大数据分析学
摘要:大数据分析学在2011年7月Gartner发布的新兴信息技术走势图(附图)中“大数据和极端信息处理和管理”首次上榜,一下子就处于社会关注度急剧上升的阶段,而且被主流接纳的年份可能只要2-5年,属于图中较短一类,当然它离开图右侧产业化的平坡还比较远。在至今源源不断的大数据文献资料中,有几篇我觉得值得注意。其中之一是《纽约时报》信息技术博客上10月24日发表的文章The Big Business of ‘Big Data’,或曰“大数据大生意”,第一是里面报道了几桩大手笔的收购,不过这次不是IBM,
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大数据分析七大最差实践
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:50
标签: 大数据分析项目中七大最差实践 大数据分析七大最差实践
摘要:大数据分析项目中七大最差实践 大数据分析现在很火。只要你浏览任何IT出版物或者网站,你都能看到商务智能供应商和他们的系统集成合作伙伴推销帮助企业实施和管理大数据分析系统的产品和服务。这些广告和大数据分析的新闻以及供应商匆匆提供的案例研究可能会使你误认为大数据是很容易的事,误认为要成功部署只需要一种特别的技术。   如果它是那么简单就好了。当BI供应商乐呵呵地告诉你他们的客户已经成功部署大数据分析项目时,他们不会告诉你还有那么多失败的案例。大数据分析项目令人失望是有一些潜在原因的。你可以找到大量关
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甲骨文大数据机
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:50
标签: 甲骨文大数据机
摘要:甲骨文大数据机根据IDC预测,全球数据在2015年将达到10万亿TB,数据年复合增长幅度将在2020年达到38%。由于数据成本降低,数据量急速提升,再加上新的数据源和数据技术的诞生演化出多种数据类型。大数据正在向我们招手。伴随大数据而至,大数据分析和管理得当与否将对企业数据中心产生极大影响。作为全球最大数据库软件公司,甲骨文应时而行,推出针对大数据的众多技术产品来满足企业需求同时提升自身的价值。“Oracle大数据机同Oracle Exadata数据库云服务器、Oracle Exalytics
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大数据分析
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:36
标签: 大数据分析 大数据分析的四类陷阱
摘要:  根据The Data Warehousing Institute (TDWI) 的一份报告显示,随着技术的日新月异,公司能够对海量和复杂多样的数据集熟练进行分析。  该报告采访了来自不同规模企业的325名IT经理人、技术顾问和企业用户。有超过三分之一的受访用户表示他们目前正在进行某种形式的大数据分析工作——大部分应用于商业智能、预测分析、数据挖掘和统计分析任务上。  调查发现,接近45%的人认为大数据分析将有助于为商业决策提供更准确的信息,而38%的受访者则更关注能挖掘更多市场商机并为销售提
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大数据处理瓶颈
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:30
标签: 大数据处理瓶颈 大数据处理三大瓶颈
摘要:大数据处理瓶颈 越来越多的大企业的数据集以及创建需要的一切技术,包括存储、网络、分析、归档和检索等,这些被认为是海量数据。这些大量信息直接推动了存储、服务器以及安全的发展。同时也是给IT部门带来了一系列必须解决的问题。  信息技术研究和分析的公司Gartner认为海量数据处理应该是将大量的不同种类以及结构化和非结构化的数据通过网络汇集到处理器和存储设备之中,并伴随着将这些数据转换为企业的商业报告。  海量数据处理的三个主要因素:大容量数据、多格式数据和速度  大容量数据(TB级、PB级甚至EB级
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Hadoop架构解析
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:37
标签: Hadoop架构解析
摘要:Hadoop架构解析随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联
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大数据时代融合存储
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:23
标签: 大数据时代融合存储
摘要:大数据时代融合存储IDC的统计显示,2009年到2014年间,全球数据复合年增长率将达到49.8%;到2020年,全球数据量预计将增加44倍,达到35.2ZB,而中国的数据增长率将是全球的两倍。存储需要敏捷和效率在日前召开的“惠普融合存储新品发布会”上,《计算机世界》报总编辑许传朝在主持“话题讨论”时表示,数据已经成为企业生产力的重要组成部分,未来企业或商业变革就是基于数据的价值挖掘和商业模式创新。伴随而来的是数据给存储、处理和应用等信息系统带来的压力和挑战。惠普亚太和日本地区副总裁、存储产品部
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大数据管理
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:22
标签: 大数据管理
摘要:关于大数据项目,有一个好处经常被提及——那就是从过去无法取得数据的地方(至少是无法以划算的方式取得数据的地方)切入,深入理解企业的运营状态,来激发业务的活力。这牵扯到了社会化数据、移动数据以及云数据,当然也包括从管理得当的传统关系型数据源中获取的历史数据。从基于文本的数据以及对关系的挖掘中,可以了解您的客户及合作伙伴对您的企业有着怎样的感受,比如说,通过对搜索索引和网页访问的分析。如果您知道这些数据之间的关系历史,就可以作更深入的了解。这里要再强调一下,关键在于测试那些能转化为更好的“行为模式”
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部署大数据项目十件事
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:19
标签: 部署大数据项目十件事
摘要:部署大数据项目十件事   怎样才能使企业运营中产生的大数据变得更少,而不是让企业必须要保留下数百TB的信息?这主要取决于客户的需要和处理优先级。广告及调研公司Interclick认为,一个快速的平台能够使得生产更加高效,同时还可以提供近乎于实时的数据洞察力;哈佛医学院认为,一些理论上经年不变的数据,比如说病人总数以及数年的研究数据,实际上也会不断增长。另外,数字媒体监测公司comScore拥有12年的数据压缩经验,其主要通过一种列存储数据库(column-store databases
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盘点6大数据分析服务公司
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:12
标签: 盘点6大数据分析服务公司
摘要:盘点6大数据分析服务公司  云计算和数据分析是天造地设的一对。云的模型允许用户可以通过网络使用服务提供商的基础设施,在云端处理大量数据的同时,还需要强大的数据分析软件才能使其发挥完全的威力。值得庆幸的是,海量的数据与云已经彼此融合,以下几家公司已经形成了自己的基于云端的数据分析服务服务。1、Quantivo: Quantivo刚刚于星期二宣布推出云计算为基础的分析平台。该平台从多种来源组合业务数据,并对其进行充实和改造,然后让客户与通过Quantivo的专业接口进行。Quantivo有
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大数据时代信息管理
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:12
标签: 大数据时代的信息管理 大数据时代信息管理
摘要:大数据时代信息管理  去银行产生一笔交易很简单,但留给银行的信息管理却是冗杂的。如何获取有效数据信息?如何进行数据归档和分析?如何随时抽取有价值的数据?如何保护数据不被盗取……围绕着数据命题,客户的需求千差万别。  IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权:从管理、整合、分析到治理,IBM在信息生命周期管理的各个层面,皆有布局。  我们正迎来“大数据”时代。无论是结构化数据还是非结构化数据,都在以想象不到的速度增长着,且需要实时根据这些数据做出决策。“信息管理有生命周期,是从管理
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大数据与海量数据
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:08
标签: 大数据与海量数据
摘要:大数据与海量数据 很多年前,业界就在讨论一个话题:如何应对海量数据?特别是一些需要存储大量用户数据的行业,金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时,都有可能产生大量数据,这些行业的存储设备,必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加,很多行业用户开始想办法变“数”为宝,从海量数据中挖掘有价值的信息。  如果仅仅是海量的结构性数据,那么解决的办法就比较的单一,用户通过购买更多的存储设备,提高存储设备的效率等解决此类问题。然而,当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型
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IBM大数据战略
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:03
标签: IBM大数据战略
摘要:IBM大数据战略“计算速度越来越快,企业却越来越笨……今天很多企业能弄懂7%的企业数据,但这个数字很快会下降到4%,然后继续螺旋式下降。”IBM实体分析首席科学家、杰出工程师Jeff Jonas的言论绝不是危言耸听。 全世界每天有超过250兆字节的数据,从传感器、移动终端、网络交易、社交网站等形形色色的地方产生;过去两年内产生的数据量,就占了有史以来的90%。 数据分析一直是业界热点,社交媒体、移动计算等兴起后,对非结构化数据的处理成为焦点,大数据成为热词。2009年4月,IBM提出业务分析与优
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大数据时代节省存储成本
词条创建者:土土 创建时间:05-01 00:01
标签: 大数据时代节省存储成本
摘要:大数据时代节省存储成本 下面的七个存储解决方案的建议不是基于任何技术的“新生事物”,而只是更具实用性并让企业的花费更具价值。这七个建议应使管理者考虑从新制定他们在2012年的存储预算。根据现有的存储基础设施、资源、数据的特点和所需的访问重新审视市场上存储的关键点,当今正是非常恰当的时机。而存储的关键就在于在提高存储性能的同时减少或至少维持经营成本和资本的支出。  1.精简配置  在3Par被惠普收购之前。自动精简配置技术在配置存储容量方面起着极其重要的作用。在SAN的初期,企业实际花费更大的力气
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应对大数据挑战的十大绝技
词条创建者:土土 创建时间:04-30 23:59
标签: 应对大数据挑战的十大绝技
摘要:应对大数据挑战的十大绝技  IBM提供了一系列平台应对大数据带来的三方面挑战大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)。无论是能源公司分析气象数据,还是司法机构在众多视频资料中分析有价值信息,亦或是银行为审查资产判别客户级别分析多年的交易数据。IBM大数据平台,都可以帮助企业将数据当成战略资产进行管理。IBM研究机构在大数据领域工作有超过3年时间,目前已经拥有100个大数据项目客户。在商业分析领域IBM已经投入巨资140亿美元其中包括24项收购以及集聚了8000
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