📷 摘要:数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程,但是,当它遇到可视化的时候,这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图,你可能无法想象,航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 📷 l 关于洞察 图
与其他数据库不同,Teradata 通过提供大量高级分析功能而脱颖而出,从数据清理和数据探索到模型训练、文本分析以及路径和模式分析功能。
mysql:以表级锁为主,对资源锁定的粒度很大,如果一个session对一个表加锁时间过长,会让其他session无法更新此表中的数据。
在不断发展的数据科学和机器学习世界中,有一个改变游戏规则的LangChain承诺让与你的数据交谈变得轻而易举——进入。这个动态工具不仅仅是另一个玩家;它是您的伙伴,使棘手的数据分析世界变得更简单。和我一起踏上这段旅程,开始我们的设置,对我们的数据说一声“Hello World”,解开LangChain的魔力,并进行一些故障排除。
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据,那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖,现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点:1)企业也在产生越来越多需要管理的数据,而Hadoop是一个非常棒的平台,特别是它能够合并遗留的旧数据,新数据和非结构化的数据。2)很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现,促使Hadoop更适用于企业; “Hadoop作为一个开源平台自由成长,深入到企业数
作者 | Tina 近日,老牌数仓企业 Teradata 宣布将逐步结束在中国的直接运营,后续将进入中国公司关闭程序。这是继 Tableau 后,又一家 IT 外资企业宣布退出中国。 Teradata 成立于 1979 年,是美国前十大上市软件公司之一。经过三四十年的发展,Teradata 已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。IT 圈大多熟知的啤酒加尿布案例,据称就是 Teradata 公司一位经理编出来的故事。根据财报数据,2021 年,Teradata 净收入为
“机器学习基本就是线性数学,很好解释,”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布斯特(Stephen Brobst)在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。“然而,一旦涉及到多层神经
敏捷分析工厂是Teradata天睿公司推出的一套帮助企业克服在分析旅程中遇到的各种困难的解决方案。该方案包括数据科学运营项目,可提升客户体验,多渠道提升销售额,并打造运营卓越中心。敏捷分析工厂依托于Teradata天睿公司的AnalyticOps Accelerator、行业数据模型等技术,提供可重复使用的系统化分析功能,并采用敏捷的交付方式,降低数据与分析环境的复杂度。通过这些技术,敏捷分析工厂可帮助企业快速将分析项目从概念设计到投入生产,大幅缩减项目投入市场的成本与时间,并提升质量、治理、可扩展性与可审核性。同时,敏捷分析工厂也充分利用Teradata Velocity服务组合中的业务实践与专利技术,帮助企业应对复杂的分析问题,赢得企业普遍信任。
Forrester将AWS称为“云霸主”,谈到云计算领域的大数据,那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce),AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务,但它不是纯开源Hadoop,经过修改后现在被专门用在AWS云上。 Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务,有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新,Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
最近我听到了很多关于此话题的讨论。同样,这也是一个大数据领域经验不足的客户非常喜欢提问的问题。实际上,我不喜欢这个含糊不清的词语,但是通常客户会找到我们使用它们,因此我不得不使用。
对Teradata大中华区员工来说,公司退出中国早在预料之中,因为,早在2019年就已初现端倪,撑了3年多已属不易。
近日,大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布,旗下Think Big公司正式进军大中华区市场,面向客户提供开源数据分析的咨询服务,融合优秀的数据仓库方案,帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构,快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中,想要整合不同技术架构的优势,就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台,尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本,面临着很多技术与路线图规划等实际问题
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品,的确是件难事,因为很多工具具有相似的特征和功能。此外,有些工具的差异是非常细微的。所以,关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度,重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比,即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata,其中有的厂商提供的工具不
导读:大数据已然成为当今最热门的技术之一,正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术 十大开
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者,不过在他眼中,给开源贡献存在着很多的方式,就比如Teradata通过将平台开放出来,让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年,Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台,它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景,时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此,在Spark飞速发展的当下,Teradata提出的以统一数据架构(
在中国软件市场,欧美尤其是美国软件巨头一直占据重要地位,从底层的操作系统、数据库等基础软件,到上层的ERP、CRM、BI、数仓等应用软件,欧美公司的市场份额都不小,甚至在部分领域还占据近乎垄断的优势。但近几年,欧美软件巨头从中国市场撤退的态势愈发明显。
在过去的 12 个月里,笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧,其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边,看他们怎么在战壕里挖掘数据,再把所做的事情进行简化以上报给管理层。 很少有真正独具一格的 IT 项目,那些听起来比较特别的项目最终也只是大同小异。不过你们今天有眼福了,因为我决定出来冒个泡儿,跟大家分享一下过去 12 个月里接触到的8大项目类型。 1 探索交易周期 那些做电子商务的公司想当然地认为,装几个工具就能掌握网页访客从销售到付款的成交情况。但是很多公司处理的数据集远远不止网页成交率,而且这些数据集
20世纪90年代,使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle,IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战,并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
近日,在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展,继阿姆斯特丹Teradata Universe后,中国是全球范围内第二次展出的国家。这些美轮美奂的图画让参观者感叹数据分析竟然如此之美。 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片,它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。通过这种艺术展览的形式,人们可以用一种全新的方式与分析技术互动。这些令人惊奇的图画同时也是美丽的艺术
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进,它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示,70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作,其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果,该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年,这一比例上升了16%。 R 是什么? R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进,它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示,7
在interactive的旗帜下的不仅仅有Google的Dremel或者是打着Dremel的开源项目的Drill,以及曾经打着Dremel的开源项目现在说自己是MPP的没有毕业的Impala。2013年初的时候,Facebook放了一炮,开源了一个叫做Presto的东西,号称是内部的开源的interactive query。 我必须说Presto我只是玩过,和Drill的使用经验差不多。有关这个东西的体系架构有很多东西分析了,基本上是一个分布式内存计算引擎,主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其
【编者按】随着大数据被更多的企业采用,大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中,开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中,人气急剧上升。 以下为译文: 通过与大数据工具整合,R提供了大数据集的深度统计能力,包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中,R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示,R已经成为当下最流行的统计分析工具,至少有70%被
毫无疑问,大量的数据已经到来。到处都是数据,也有大量的数据。数据集的典型大小已经从giga字节猛增到Peta字节,并增加了复杂性。多方面的增加。数据来自不同的来源–无论是Twitter更新还是不断的社交媒体数据,这些数据在形式上都是高度非结构化的。传统关系数据库用来将所有数据存储在关系表中的时代已经过去了。公司越来越多地将Java开发角色外包给其他方面。
(1) 设置行宽,set linesize 200,表示行宽被设置为200个字符。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数,这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
作为一名数据行业从业者,经常会关注市场行业的一些变化。特别是近期,明显感觉到数仓这一分支领域正在悄然发生一些变化。从其最大的头部玩家-TeraData的变化可见一二。下面谈下我对这个现象的个人看法。
当前,深度学习扛起了人工智能的大旗,让我们了解到了智能机器的能力有多大,但是有个问题就是:没有人知道它内部究竟是怎么运作的。
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝”进行变现?这也就有了运用数据产生跨界效应的想法。 电信大数据变现带来的跨界效应 从左至右:Teradata天睿公司大中华区通信及公共行业总经理吴传宇;Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra;沃达丰荷兰公司商业智能经理Bart Cl
准确地说,多伦多大学计算机科学家Alex Krizhevsky、Geoffrey Hinton和Ilya Sutskever都不知道他们要发布的是什么。那是2012年,他们刚刚向运行ImageNet竞赛的人们提交了关于他们的新机器学习模型的细节,其称为卷积神经网络(CNN)。
当地时间10月15日,2018 Teradata全球用户大会在美国拉斯维加斯举行。来自15个国家的3000多位数据人参与了本次峰会。
大数据在各行各业中取得了迅猛发展,许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据,当然这么做的目的不只是管理和控制数据,而是要分析和挖掘其中的价值,来促进业务的发展。着眼大数据,过去几年内产生了许多颠覆性技术,比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等,了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然,想了解一件事物,首先要了解与该事物有关的人。因此,要想了解大数据,光了解技术是远远不够的,本文中大数据领域的十个巨头,将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
喜欢海淘的朋友应该对eBay并不陌生,如果你还不了解,可以把eBay+PayPal理解为淘宝+支付宝的组合,当然eBay不仅有C2C还有B2C的模式。虽然介绍了背景,但今天要说的并不是电子商务的发展,而是大数据在电商内如何发挥价值。 因为不论国外还是国内的电子商务企业,他们的相同点都是以业务为导向。eBay的做法是用数据驱动商业,其上所有的数据产品都是针对业务而生,数据部门需要对不断变化的用户需求找到解决之法,也就是从客户的行为数据中来寻找价值。 行为数据用混合的手段来处理 数据是eBay发展的基础和价值
Snowflake已于2020年9月16日正式上市,市值超过700亿美元。该公司成立于2012年,致力于为企业提供数据云平台,帮助客户打破数据孤岛,方便企业运用和分享数据,并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然,它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。
针对关系型数据库,FlinkX-RDB封装了基于JDBC规范的查询与插入等公共操作,各个数据源可通过继承FlinkX-RDB模块实现各自逻辑,目前已支持绝大部分市面上的RDB数据源:
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | 钱天培 5月19日,Teradata天睿公司在上海举办主题为“数据分析 卓越业务”的2017大数据峰会”。本届峰会围绕数据分析和业务咨询在各个行业的应用,尤其探讨了数据分析在人工智能、机器学习等前沿领域的应用和趋势。 天睿公司首席技术官、全球数据仓库技术的一流专家Stephen Brobst在会上做了演讲,Stephen Brobst主要谈到了机器学习和人工智能在过去的20年间是如何改变商业决策模式的,以及如何更好地在这次浪潮中获益。他指出,运营智能化正逐渐成为了一
数据仓库得建模方法同样也有很多种,每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点,代表了一种归 纳,概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多,这里主要介绍范式建模法,维度建模法,实体建模法等几种方法,每种方法其实从本质 上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题,不管从技术层面还是业务层面,其实代表的是哲学上的一种世界观。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
参考文档:http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝
2022年过得真快,12月了,我还有几个技术相关的话题一直想写却没写。今天本来是写其中一个技术话题的,结果,查资料发现,还是先写写八卦吧。
其实就算将信息多处备份,写下来的纸张可能会被焚毁,电脑可能会被黑,DVD可能会无法读取。威胁无处不在,从简单的一盆水到复杂的网络攻击,都有可能让我们的记录化为乌有。据估计,到2020年,全球数字化档案估计将达到44万亿Gb,数字化海啸马上就要席卷而来。
据了解,互联网上每一秒钟传输的视频,需要花费一个人5年的时间才能看完。可以说,用“海量、爆炸性增长”来形容大数据,已经不是什么新鲜事了。(以下数据来自:2015年中国大数据交易白皮书)
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
两会期间,中国建设银行行长张建国委员半开玩笑地说:“银行也是弱势群体啊。”当时包含李克强总理在内的所有人都笑了。但仔细品味,“弱势”一词固然指的是利率市场化改革对金融的影响,另一方面也折射出互联网金融等创新模式给金融产业转型带来的压力。 在银行的发展中,ATM、实体分支银行、呼叫中心和数字化银行代表了四类渠道。而从不同行业的对比来看,尽管传统观点总是认为由于种种因素,银行对新技术的采用比较慢,但实际上,却远超其他行业的速度。尤其是在中国。“从新技术采用程度来看,数字化银行增速猛,目前已经超过其他渠道的总和。
在大型数据仓库和数据湖中,完整的数据血缘关系可以用来进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。
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