大数据

大数据是新的机会，对于运维也是重新的开始，未来的挑战很大，与大家共勉

在《未来简史》这篇书评中，作者Yuval Noah Harari将把重点放在“数据主义”(Data-ism)上。它也是书中的另一个主题。具体地说，关于世界各地的非500强企业如何能够采用数据主义去获取见解以及商业优势。

聚天下之天才而观察之。把各行各业中的天才们收集起来，看看他们哪个星座人数多，哪个星座人数少。

在当今的大数据时代，如何利用好海量的大数据来为理财服务，是财富管理机构共同思考的问题。

划重点： 1、在“大数据、共享、开放”的主题背景下，如何让数据从封闭、孤立的应用系统中“流动”起来，打造以 “提升政府治理与公共服务能力”目标的政务数据资源“管网”，因特睿应用全球领先的自主创新“管网技术”成功地支撑政务用户实现“跨层级、跨部门、跨系统”的数据与应用资源集成共享工作。 2、颠覆了传统的信息孤岛资源开放以数据库为着眼点的思路，开辟了新的数据集成…

9月26-27日，2017第四届中国国际大数据大会期待与您交流互鉴，携手发展前行，共享数字经济新机遇。

大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。

关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗?

优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工具。

在经分的年代，数据仓库推倒重来了几遍，构建了很多的专题项目，经历了上万次取数，制作了成百上千的报表，但在支撑了当初的业务发展的同时，到底给如今的企业留下了多少资产？

这半年，采集、建模、运维、运营、培训、新员工、实习生各类事情交杂在一起，每项工作其实都可以做得更好，但都落下了很多遗憾，现在做个简要总结，特分享于你。

2017年7月，Gartner公司发布了年度新兴技术成熟度曲线。Gartner认为，2017年技术成熟度曲线揭示了未来5-10年的三方面技术趋势，一是无处不在的人工智能、二是身临其境的体验、三是数字化平台，这三个方面的汇聚会带来有竞争力的商业生态。

你周围的人是否都在谈论着“机器学习”？而你是否也听说过一些算法技术却仍旧缺乏一个全局的认识？本文也许就是一个好的起点……

有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑

2009年开始到2013年，美国硅谷迎来了第一轮密集的大数据创业潮，嗅到了大数据风口的人选择离开老东家，转而成立自己的大数据公司。最为典型的就是Hadoop三剑客Cloudera, Hortonworks, Mapr，其创始团队均带有纯正的硅谷基因。