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使用基于Hadoop的数据湖为业务分析提供新的实践

为了从大数据和其他新数据源中获得全部业务价值，许多组织使用Hadoop之上的数据湖来捕获，处理和管理大规模数据，以进行业务分析，管理多样化的大数据很重要，但这仅仅是达到目的的一种手段。精明的经理的终目标是从数据中获取业务价值并提高组织效率，而不仅仅是将其捕获在成本中心中，达到这一价值的主要途径是通过分析，在这种情况下，以下是基于Hadoop的数据湖提供的一些新的分析实践。
2020-12-02
管理数据和工作负载方面出现了新的挑战

随着云计算应用的加速发展，用户希望获得所有可能的世界中的-灵活性和易用性以及数据周围的严格安全性，虚拟公共云可能是答案，在过去的一年中，随着向云（和多云环境）的转移变得越来越大，在管理数据和工作负载方面出现了新的挑战，公司希望在自己的帐户和环境中保持数据安全，但仍要利用云进行分析，他们希望对数据湖进行快速分析，他们还希望在不同的云环境中利用其应用程序的容器，我相信这是2021年我们将看到的主要数据趋势。
2020-12-02
AI的企业应用程序所称赞的有形的商业价值几乎总是来自于数据科学

作为企业学科，数据科学是人工智能的对立面。一个是不受限制的领域，其中创造力，创新和功效是的限制；另一个则受到有关工程，治理，法规和众所周知的底线的无数限制，尽管如此，AI的企业应用程序所称赞的有形的商业价值几乎总是来自于数据科学。当今认知计算的趋势在数据科学家领域内具有至关重要的独特关联。
2020-12-02
当数据中的关系比数据本身更重要时

强大的图形数据库如何使如此庞大的数据文件的挖掘成为可能，如果没有图形数据库技术的强大力量，挖掘数据本来可以用了几年，非技术记者使用图技术查找模式，您可能会惊讶地发现，这些数据不是由经验丰富的数据科学家筛选和收集的，而是由不会将自己描述为技术性的记者网络进行的。
2020-12-01
当前大数据驱动AI激增所面临的一些道德和社会挑战

科技行业的终于开始公开承认与当前大数据驱动人工智能（AI）激增有关的一些挑战以及机遇，这些问题包括技术人员和其他专家在过去一年或更长时间广泛指出的一系列伦理，经济和社会影响，对我们的领导人对这些挑战有些迟来的愤世嫉俗的看法表明，他们对过去一年来广泛的民粹主义和民族主义政治趋势做出了回应（出于自我保护）。
2020-12-01
大数据流失了可穿戴传感器的潜力

腕上的物联网提供了广泛的可能的好处，但需要解决隐私问题和道德用途，物联网（IoT）即将来临，通过创新一步步改变我们的生活，可穿戴式传感器虽然不是技术和小工具领域的新手，但它代表了物联网的趋势，而且眼前一亮。尽管起步比较摇摇欲坠（将太多的腕式显示器遗弃在橱柜中，但被更便捷的智能手机应用所取代），无源传感器应用和可穿戴技术并不会很快消失。
2020-12-01

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