全球大数据发展的新动向与新趋势 目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。 瑞士洛桑国际管理学院2017年度《世界数字竞争力排名》显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出高度 ...
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代 什么是人工智能 人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判 ...
一份关于数据科学家应该具备的技能清单 大数据时代，什么职业比较吃香?答案可以从今年的校招薪资列表上知道——算法工程师、人工智能研究员、数据分析等职位。其实这几个职位有一定的交集，那就是需要处理大量的数据，尤其是作为一名数据科学家，主要的工作在处理数据和分析数据上面，也有部分工作与算法工程师和人工智能研究员相重叠，其所占的优势在于对数据更加敏感。 ...
将企业数据分析移至云端并非易事 如果企业希望在云计算的新平台上实现数据仓库和数据集市的现代化，那么请注意，这并不像人们想象的那么容易。 在企业的数据仓库和数据集市中，他们的数据通常太旧，处理过于繁琐，而且成本太高。 当今基于云计算的数据分析有能力实时处理，数据库能够以“需求速度”运行，甚至小型企业也可以将数据分析处理与最新的新兴技术结合在 ...
学习大数据有什么用？大数据当前和未来的优势是什么 大数据分析如今已不能再称之为新技术。大多数移动应用程序开发人员已经明白，他们需要挖掘他们的数据来积极获取日常的见解。许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。亚马逊，微软，甲骨文等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供最好的服务 ...
浅析商业智能的主要研究内容 BI是以现代管理理论为指导，信息技术为支撑的集成系统。近年来，它的研究热点主要集中在三个方面：支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的研究。 1.支撑技术。BI支撑技术主要包括两个方面：一是计算机技术，主要包括数据仓库、数据集市技术；数据挖掘技术；OLTP、OLAP、Legacy等分析技术；数据可视化技术；计算机网络技术。二是现代管理 ...
大数据离不开效益型数据中心的构建 在大数据价值日益凸显的背景下，企业需要首先提高数据中心的成本效益，以满足不断变化的业务需求，加大大数据的应用和相关基础设施的构建，满足对于大数据环境下数据中心高性能、高可扩展性、高安全性和高可用性的要求。 大数据核心分析能力需要强大的后台支撑 大量非结构化数据带来的是数据量爆发式的增长，对存储容量、传输速率、计 ...
什么是大数据问题 在我们看来，计算机科学经常谈的是对资源的管理。最典型的资源就是时间、空间、能量。数据在以前并没有被认为是一种资源，而是被认为是一种使用资源的物品。但是，我们看到现在的数据已经被认为是一种资源，这是我们可以利用并从中获得价值和知识的一种资源。我们将数据资源同我们所用的时间、空间资源结合在一起形成一个系统，从而使我们做出适时的、节 ...
大数据自上而下提升统计和算法的效率 我们在去开发这些计算体系时，不管是软件、计算，其实都是在谈大数据分析的概念性，什么时候出现问题，我们如何达到高准确度，这只是这个问题的开始。其实作为一个计算科学家，我们经常会遇到很多的问题，有些是统计学方面的问题，但是我们没有联合统计学家一起考虑和解决这些问题。 比如说这个结果的一致性，那么还有引导程序的理 ...
我国中小企业实施BI分析 我国中小企业实施BI分析 （一）我国中小企业实施BI过程中遇到的共同问题 国内中小企业信息化建设的主要特征是只有10％左右实施了ERP和CRM方案，6％左右实施了SCM方案，进入了信息化的高级阶段，而绝大多数企业的信息化水平停留在文字处理、财务管理等办公自动化及劳动认识管理阶段，局域网的应用也主要停留在信息共享层面上。生产控制方面的应用 ...
