大数据的概念已经存在多年了。现在，大多数企业都知道，如果他们捕获流入其业务的所有数据，则可以应用分析并从中获得可观的价值。但是即使在1950年代，也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候，企业仍在使用基本分析（本质上是电子表格中的数字进行人工检查）来发现洞察力和趋势。
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本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
人工智能国家队云从科技国际科技合作项目正式立项，将与英国华威大学与华南理工大学合作研发跨媒体大数据智能计算关键技术及应用平台。
大数据分析与机器学习已成为当今商业决策和科学研究中的关键组成部分。本文将深入探讨大数据技术的背景和原则，并结合实例介绍一些常见的大数据分析和机器学习技术。
2015年11月18日，“工业4.0智能制造主题活动”上，上海交通大学智能制造与信息工程研究所副所长张洁教授分享了制造业大数据的思考与实践，令在座与会人员大开眼界。 当前，大数据作为新一代信息技术的关键，逐渐成为新一轮产业革命的核心。在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业，激发生产力的关键技术。在我国提出的中国制造2025中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。前
韩光祖，腾讯云 TVP，现任上海腾展长融董事 & CTO。美国南加州大学企管硕士，曾任富邦华一銀行总部渠道与数字银行部副总裁及总部信息科技部副总裁、纬创集团 WistronITS 全球总部首席信息官 、企业资安主委、子辰国际开发(央企港银博源基金)技术顾问兼任 COO (投资）、新蛋网全球科技及委外服务总监、外资银行科技一级部主管 12 年。有 20 余年企业 IT/MIS/IS 营运经验，有 DD、私募债权融资、工业地产交易与股权转让、跨境金融财务、科技发展与创新经验。并且也拥有多年大型电商行业从业及银行核心系统更换经验, 熟悉信息化、数实化、商业系统分析、云架构及云迁移、电信公有云建置及开发、整合; 并熟悉研发、产品、售前、交付、售后等业务；甚至包括专业的服务解决方案、规划、实施、建立大型资料分析、资料采集及深度学习图像物件侦测的AI工艺辅助决策和熟悉企业整体战略规划与实施。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
趋势：大数据将被更广泛地应用到印度医疗健康领域
根据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40%多的增长速度呈直线上升趋势，2020年，全球的数据量将达到35ZB（35,000,000PB），是2010年的40倍。换句通俗的话说，也就是每过1分钟，全世界就有1820TB的新数据产生。
关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“
1．Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。 Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据
原作者 Andrew Brust 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗如今围绕着 Hadoop 缺陷的争论和当初对其的大肆追捧一样激烈。 在这些喋喋不休的争论中，你可能已经得出结论，Hadoo
9月25日，工业和信息化部信息化和软件服务业司将“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”进行公示。
来源｜腾讯SaaS加速器二期项目-神策数据 继神策数据正式成为北京市信创工委会成员单位后，近日又正式获批成为国家级信创工委会成员单位。这是信创工委会对神策数据在大数据分析与营销科技领域的充分肯定与认可！ 中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工作委员会（简称“信创工委会”）成立于 2016 年 3 月，是由从事软硬件关键技术研究、应用和服务的单位发起建立的非营利性社会组织，其宗旨在于发挥产业组织和行业自律（市场规范运作、有序竞争）方面的作用，为应用推广工作提供技术、标准、人才等方面的支撑服务；
📷 金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术，也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术，重要性并不下于区块链。 以笔者的观察，基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料，这是大数据分析的基础设施。问题是，拥有大数据后要分析什么？这个问题并没有标准答案，所以，十家公司可能有十种截然不同的分析应用，发挥的效用及衍生的价值也有高下之别。 商业智慧（business intelligence）通常是在建置资料资储系统时会同时导入的平台，
在当今的数字化时代，大数据已成为驱动创新和变革的关键力量。无论是在商业、医疗、教育，还是在科学研究中，大数据技术都在发挥着至关重要的作用。本文将全面介绍大数据理论的基础概念、关键技术及其在实际中的广泛应用。
存内计算技术是一种新型的计算架构，它将存储器和计算单元融合在一起，以实现高效的数据处理。存内计算技术的优势在于能够消除数据搬运的延迟和功耗，从而提高计算效率和能效比。目前，存内计算技术正处于从学术到工业产品落地的关键时期，随着技术的不断进步和应用场景的不断催生，预计存内计算技术将成为AI计算领域的主要架构。
导读： 美国国防部长卡特曾赴硅谷招募顶尖科技人才。近年来的信息大爆炸使得五角大楼不得不将目光聚焦硅谷，以打击反恐。神秘的大数据平台Palantir就是美国CIA、FBI等寻求的合作对象。Palant
一、大数据研究中心简介 清华大学大数据研究中心于2018年9月成立，是清华大学建设世界一流大学、鼓励大数据领域的学科交叉的重要举措，是深入推进科研体制机制改革的重要里程碑。大数据研究中心发挥清华大学多学科的优势，面向全球数字经济转型的迫切需求，服务国家大数据发展战略，聚焦信息科技前沿，促进数据科学理论、大数据技术与大数据领域应用等多个层次的深度交叉与融合发展，建设国际数据科学与大数据技术创新研究平台。突破大数据系统软件性能瓶颈，研究自主可控的领先关键技术，形成产学研用的国家大数据系统软件创新平台，力争为跨学
机器学习（ML）和人工智能（AI）正在迅速变革教育行业，从个性化学习到智能辅导系统，这些技术正在改善教育质量、提高学习效率和促进教育公平。本案例分析将探讨机器学习和人工智能在未来教育行业的发展，并通过实际案例和代码示例展示其应用。
大数据技术涉及内容庞杂，应用领域广泛，各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大。本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核心技术什么。
本周一，IBM宣布将对开源实时大数据分析项目Apache Spark进行大规模资助，蓝色巨人宣称，其资助的力度之大相当于每年数亿美元的投入。 Hadoop技术出自Google、Yahoo这些互联网公司
裴健加入京东是“数据AI”之战，也是新零售的内核之战
近日，大批依托企业、科研机构、科研院所或高校而设立的国家工程实验室纷纷落地，旨在加快中国产业发展和技术进步。本文深入浅出地分析了大数据类国家工程实验室的特点，及其背后强有力的推手。 背景： 为贯彻落实国家“十一五”中产业基础设施相关纲要和规划，作为国家科技创新体系的重要组成部分，加强和规范国家工程实验室建设与运行管理，国家制定了《国家工程实验室管理办法（试行）》。 该管理办法列出二十六项明确规定，来规范实验室的组织管理、申报与审理、监督管理等工作，为了真正做到“建有所用”国家也是操碎了心。 目前国家工程实验
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
本文介绍了大数据在交通旅游领域的应用，包括旅游交通大数据平台建设、交通旅游大数据应用、交通大数据应用平台构建等方面。同时，还分享了同程旅游大数据在旅游交通领域的应用实践以及南京智慧旅游大数据分析应用实践。
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
在当今数字化时代，数据的价值变得前所未有地重要。随着越来越多的业务流程和交互活动发生在在线和数字环境中，大数据分析已经成为实现业务增长和创新的关键因素之一。本文将探讨大数据分析在驱动业务增长方面的作用，以及如何利用数据洞察力来开拓新的机会。
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
新一代信息技术产业包括：大数据、云计算、互联网+、物联网、智慧城市等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新也态，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。
导读：SoftServe是全球领先的技术解决方案提供商，近日发布了自己的Big-Data-Analytics-Report，研究显示62%的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月，Vanson Bourne为SoftServe进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。 该数据显示，大数据分析技术尽管相对较新，仍然有86%的公司运用了大数据系统。此外，大中型公司认为大数据分析是必须的，并且接受基于大数据分析的新技术。 调查对象被问到，与传统系统
这篇文章中的这些引文，详细阐述了GLISTRboost工具的由来与应用，正是这项技术将影像学灰度值与基因的突变信息联系到了一起，也正是这项技术极有可能成为改善GBM诊疗过程的关键技术。
序言 2016年4月27日至28日，由工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办的"2016大数据产业峰会"在北京国际会议中心盛大召开。在27日大数据技术与产品创新分论坛中，中国信息通信研究院知识产权中心副主任张俊霞女士来给我们做《大数据关键技术专利态势报告》的分享。 中国IDC圈4月27日报道，互联网的发展使得大数据引起人们广泛关注。现如今大数据技术早已渗透到金融、通讯等行业以及生物学、物理学等领域。大数据在容量、多样性和高增速方面的爆炸式增长全面考验着现代企业的数据处理和分析能力，与此同时也为各个行业
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
一、大数据研究中心简介 清华大学大数据研究中心于2018年9月成立，是清华大学建设世界一流大学、鼓励大数据领域学科交叉的重要举措，是深入推进科研体制机制改革的重要里程碑。大数据研究中心发挥清华大学多学科的优势，面向全球数字经济转型的迫切需求，服务国家大数据发展战略，聚焦信息科技前沿，促进数据科学理论、大数据技术与大数据领域应用等多个层次的深度交叉与融合发展，建设国际数据科学与大数据技术创新研究平台，突破大数据系统软件性能瓶颈，研究自主可控的领先关键技术，形成产学研用闭环的国家大数据系统软件创新平台，力争为跨
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