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为了继续推进大数据工程,团队需要非常认真地追求DevOps的信条,尤其是要求数据工程师和IT架构师负责将创新思想运用到生产过程中。
将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务,但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
预测模型竟然可以帮助美国电视台Jewelry Television的主持人销售商品?这得益于将数据集成到分析应用程序中的数据集成和准备流程。
比起传统分析应用程序,建立预测模型和机器学习算法的数据科学家通常需要完成更多的数据准备工作。
数据准备过程可能是企业从高级分析技术获得商业利益的绊脚石。随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
Oracle公司的执行董事长和首席技术官Larry Ellison尝试在若干领域适应公司的产品组合,希望吸引新的和现有用户系统移动到Oracle云。
大数据的发展已经让许多精通SQL的数据专业人员不知所措。微软的U-SQL编程语言试图让这些人回归数据查询游戏。
Oracle表示将通过在未来六个月内开放三个新的数据中心或云可用性区域来支持其整体云产品。
当Alexander Culiniac和他的同事在TickTrade系统公司建立一个基于云的交易平台时,面临一些基本的约束。那就是,系统必须在云上工作良好并且经济实用。
在图形数据领域,一些企业开始逐渐关注语义技术。语义方法有助于改进数据分析的关联方法,但使用者还必须克服一些障碍。