TechTarget特邀编辑。毕业于北京邮电大学网络技术研究院。熟悉软件开发测试的各个环节和流程，对操作系统，数据库，计算机网络等有较为深入的理解。现就职于中国电子科技集团公司下属研究所，从事软件研发工作。热衷于英文的学习交流，平时喜欢户外运动，音乐，电影。
企业收集了很多大规模增长的松散结构化数据，Hadoop，Spark以及其他新技术处理这些数据非常有助于改善商业智能分析效率。
数据治理团队需要建立数据质量改善目标，然后对其进行跟踪和汇报。而且它们应该是“有意义的业务目标”，而不是以数据为中心的。
一个新型的Castlight Action模块将预测分析应用于雇员页面检索、保险索赔和人口统计数据来识别雇主人群易患病的部分。
Amazon Redshift为分析查询提供数据库功能，这与该公司的其他数据库管理系统（DBMS）技术形成对照。
对于一个Azure VM来说，自动化搭建SQL Server意味着一切都不再需要手工介入。在搭建过程中，连通性，性能，安全性以及存储空间都是自动配置的。
英国天然气公司很少像现在这样需要做出规模如此巨大的改变。到2020年，英国的能源供应商需要用新型的政府指定智能仪表替换1500万个能源用仪表。
对于SQL Server 2016来说，Microsoft则致力于解决客户关于高可用性和灾备恢复功能的痛点，而不是增加新的功能。
虽然在Kafka和MapR Streams间存在不同，但是，MapR软件会将其高可用性和数据恢复特性的品牌包含在内。
在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统，而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。
SAS Rapid Predictive Modeler是SAS Enterprise Miner数据挖掘工具的组件，允许商业用户直接从Excel电子表格进行可预测性建模。
