关注商务智能及虚拟化领域技术发展，专注网站内容策划、组稿和编辑， 负责《数据价值》电子杂志的策划和撰稿。喜欢桌游，热爱音乐，吃货一枚。
根据Deloitte集团的一份新报告，非结构化数据和其他所谓的黑暗数据类型的分析可以提供重要的业务价值。
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。
时隔一个月，数据库市场经过一轮“洗牌”，旧的市场格局是否会被打破，曾经占巨大市场份额的企业是否可能失去优势？
单纯地雇用数据科学家并不意味着企业能够充分利用数据科学带来的优势。来看看这些企业如何通过数据科学团队让数据价值最大化。
如果应用程序开发人员不关注数据准确性和一致性，使用Hadoop，Spark和其他大数据技术的数据收集过程虽然要快得多，但效果并不一定很理想。
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。
如今，越来越多的公司采用数据驱动的商业模式，这样可以充分利用公司收集的大量数据来获得竞争优势。
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。
分析型数据管理解决方案（DMSA）市场不断需要更多创新技术和更强的执行能力，以满足云端和本地部署以及云端与大数据产品组合的各种需求。
