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普通用户应该如何理解大数据技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
我们在前几期的文章中给大家简单介绍了大数据技术的技术应用以及结构层次等内容，而今天我们就再来简单分析一下，普通用户应该如何理解大数据技术。
1、大数据究竟有多大
掌握更多的数据对[详细] -
怎么理解大数据？以及大数据就业的方向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
大家好，互联网时代大数据的应用涉及到的生活是方方面面的，比如你在网站上购物，商家就会根据你的喜好给你推荐出合适的产品，手机定位数据和交通数据，可以帮助城市规划等等，大数据不等于[详细]
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大数据时代丨人类需要怎样的数据中心
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引[详细] -
小米大数据平台OLAP架构演进
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上，我们邀请到小米大数据平台 OLAP 负责人陈学辉分享了 Kylin 在小米大数据中的应用。
陈学辉
小米拥有[详细] -
工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
以工业4.0为核心的智能制造，已经成为目前全球制造业者共同发展的方向。有别于一般消费性市场需求，在工业生产制造领域的发展上，不仅有强调以工业应用为主的工业人工智能，在数据数据的搜[详细] -
大数据开发入门需要什么掌握的技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
昨天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中大数据开发，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程[详细]
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大数据有哪些潜在风险,可以进来看看这篇文章
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
随着大数据的发展，整个社会资源的数字化趋势会越发明显，未来数据能够承载的功能也将不断得到拓展，在这种情况下，数据本身的价值会逐步提升，可以说未来谁能掌握的数据也就意味着谁能掌握[详细]
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大数据服务平台是什么?有什么用?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。
计算机俗[详细] -
为啥云原生数据湖值得关注
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：192
最近几年，数据湖正在被越来越多人提起，尽管各方对数据湖的定义并不统一，但这不妨碍企业纷纷下水实践，比如亚马逊、阿里、腾讯、华为等，都在探索建设数据湖。为何众多企业在数据湖是什么上还没有达成共识的情况下，就开始着手进军数据湖领域呢？一个可能[详细]
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大数据如何通过销售自动化创造更多的机遇
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：193
大数据技术如今在各行业领域的业务方面非常重要。销售行业是受大数据影响最大的领域之一。仅在2020年，全球各地的企业就在营销分析上花费了28亿美元，这个数字每年都在大幅增长。 这就是数据分析将发挥重要作用的地方。销售公司可以仔细查看数据，了解渠道不[详细]
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高考结束 用 Python 来解析下哪里的高考是地狱级难度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：69
一年一度的高考，可以说是广大学子必经的磨练，正所谓十年寒窗苦，一朝天下知。而高考，也成为了当前中国最为广泛，最为公平的晋升之路，可以说考上了一个名牌大学，那么未来的道路会好走很多。 但是又由于我国幅员辽阔，各地的教育资源又不尽相同，从而导致[详细]
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何为数据湖？用于大数据分析的大规模可扩展存储
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：118
从那时起，数据湖技术不断发展，现在正在与数据仓库争夺大数据存储和分析的市场份额。各种工具和产品支持数据湖中更快的SQL查询，而全球三个主要云计算提供商都提供了数据湖存储和分析。甚至还推出了将治理、安全性和分析与成本更低的存储结合起来的数据湖屋[详细]
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不良数据会造成更严重后果的几个原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：55
现在回想起来，这是有道理的。当时不仅存在基础设施方面的挑战，而且使用网络的人并不多，网站也没有那么有价值。随着云计算、电子商务和SaaS的兴起，这种情况发生了变化，确保可靠性成为企业的关键任务，站点可靠性工程(SRE)应运而生。 数据如今处于相似的[详细]
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数据分析常见的误区有哪几种
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：153
数据分析常见的误区有哪些？ 1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该[详细]
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如何管理高度可扩大系统中的元数据
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：159
元数据过去对数据中心架构的影响很[详细]
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做数据治理前 应该明白并避开的几大坑
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：97
Gartner 的一项调查显示，超过90%的数据治理项目都以失败告终。 这个数据可能会劝退一大波正准备做或者正在观望数据治理的企业：既然这笔投资90% 的概率失败，那为什么要继续。 1. 目标不明晰 数据治理是一个复杂的系统工程，一个明确合理的目标，能让数据治[详细]
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大数据平台核心架构图鉴 提议收藏
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：114
大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 01数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种[详细]
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新时代开源数据调度在1000+企业的进化之途
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：148
近年来，随着互联网的飞速发展，业务量在短时间内呈现爆发式增长，对应的数据量快速从数百 G 涨至数百 T。无论数据存储还是数据调度，当前数据量已经远超处理能力的上限。若信息处理技术仍渐进式发展，数据处理能力的提升将远落后于指数级增长的数据量。 可[详细]
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为何很多人宁可用 Excel 也不用 Python
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：170
有人说，Python即使不是最好的编程语言，也是最受欢迎的语言之一。因为它简洁易用，功能强大，对初学者也很友好。在众多培训机构的小广告中，学了Python就能批量处理Excel表格，Python是实现办公自动化的利器，从此告别996之类的口号随处可见。但实际工作中[详细]
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云数据仓库中的数据安全思虑
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：148
近年来，由于云计算与云存储具有一定的廉价性和可扩展性，云数据仓库（Cloud data warehouses，CDW）得到了广泛的应用并飞速发展。同时，CDW不但能够存储比本地数据库更多的数据，而且可以通过现代化数据管道，简化了ETL的各种流程，因此许多企业都开始用它[详细]
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终于有人把MPP大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：98
本文首先回顾并行硬件架构的发展，并进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。数据库一体机系统在银行等大型企业中采用广泛，一体机的优点是开箱即用、功能丰富、稳定、售后服务好，缺点是价格昂贵、扩展不灵活。基于普[详细]
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数据科学家应对的几大挑战及解决方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：124
每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来探[详细]
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使用Java和Python进行数据统计和剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：145
Java 和 Python 是当今最流行的两种计算机语言。两者都非常成熟，并提供了工具和技术生态系统，帮助我们解决数据科学领域出现的挑战性问题。每种语言都各有优势，我们要知道什么时候应该使用哪种工具，或者什么时候它们应该协同工作相互补充。 Python 是一种[详细]
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云迁移之后 企业凭什么充分挖掘数据潜力
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：133
近年来，基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等业务模式正飞速发展，也推动着云投资屡创新高。根据GlobalData的报告，2024年亚太地区云计算市场规模预计将达到1918亿美元，2019至2024年期间的复合年增长率为7.7%。 然而，云迁移[详细]
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字节跳动数据平台技术揭晓
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：197
ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一，拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀，ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂query场景下，ClickHouse容[详细]
