- 星期四, 3 5 月, 2012, 3:33
- 动态, 大数据
云数据分析更“便宜、部署快速、智能、易用、面向协作”，可以让中小企业无需操心Hadoop之类的后台技术以数据分析专业人士的匮乏，实现“一个人的BI”。
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- 星期五, 27 4 月, 2012, 15:51
- 动态, 大数据
近来大数据市场的火爆表现为两个方面，一方面是以Splunk为代表的大数据创业公司IPO，另一方面则是IT巨头们则纷纷通过收购完善自己的大数据解决方案。
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- 星期四, 26 4 月, 2012, 5:54
- 动态, 大数据
IBM和Oracle两大巨头先后选择与Cloudera合作本身传递出一个强烈的信号——Cloudera将成为Hadoop商用领域的领导者和首选。
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- 星期三, 25 4 月, 2012, 6:23
- 大数据
本文将介绍七种能帮你驯服Hadoop的顶级汇报、分析、可视化、集成和开发工具。
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- 星期六, 21 4 月, 2012, 23:34
- 动态, 大数据
在过去一年，数据分析公司ComScore将数据处理速度和能力提高了一倍，此举为该公司赢得了金伯利克拉克（Kimberly-Clark）、好事达（Allstates）和福特等大客户。
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- 星期五, 20 4 月, 2012, 19:22
- 大数据
Khan的文章的标题很吓人，但其实并不是为了否定大数据的概念，而是针对日前甚嚣尘上的”大数据危机论”进行了批判，认为企业通过改进计算架构，已经完全能够驾驭大数据并从中获益。
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- 星期五, 20 4 月, 2012, 3:32
- 大数据, 观点
大数据正在改变我们运作企业、制定决策、创新商业模式、管理风险的方式，同时也推动人类科学研究进入“第四范型”。
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- 星期四, 19 4 月, 2012, 7:19
- HR, 动态, 大数据
电影《点球成金》的故事给很多求才若渴又不愿意花大价钱的企业家以灵感。宝贵的数据就在尘封的简历里，这不，有些企业已经行动起来了。
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- 星期五, 13 4 月, 2012, 17:21
- 动态, 大数据
谷歌用来分析网络流量以作出模型预测的方法正日益被应用于其他领域。其中生物学是一个吸引力日益增强的领域。
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- 星期五, 13 4 月, 2012, 15:47
- 大数据
2017年Hadoop将处理超过50%的全球数据。在接下来的这一年，Hadoop出现在您所在企业的几率非常大。在有限的预算下，本文提供的建议可以帮助中型企业CIO克服海量数据的挑战。
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- 星期五, 13 4 月, 2012, 15:36
- 大数据
对于大部分企业，在“大数据”管理工具和技术方面马上进行重大投资是错误的选择。
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- 星期四, 12 4 月, 2012, 4:12
- 大数据, 招聘, 职场, 领导力
大数据最大的问题不是工具，而是人才短缺。但在招募数据分析人才之前，企业必须了解优秀数据人才的价值、特质和对应的管理方法。
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- 星期三, 11 4 月, 2012, 6:17
- 动态, 大数据
《华尔街日报》的核心论据是：人们都在使用“廉价的硬件和开源软件”来存储数据，言外之意是Oracle的昂贵的关系型数据库产品在大数据时代OUT了。
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- 星期二, 10 4 月, 2012, 18:27
- 动态, 大数据
大数据是大挑战也是大机遇，我们汇总了来自Forrester、Gartner、O'Reilly等知名市场研究公司对2012年大数据趋势的十大预测。
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- 星期一, 9 4 月, 2012, 4:13
- 大数据, 报告
对于CIO们来说，将数以T计的客户、销售、服务和合作伙伴数据进行商业智能分析是头等大事。因此，Hadoop的热议和流行也就不足为奇。
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- 星期五, 30 3 月, 2012, 17:24
- 人物, 大数据
在爆发式增长的大数据分析市场，Elbaz可能是最具影响力的发明者，他创办的Factual正致力于成为数据服务领域的埃克森美孚、高智发明、GPS，一个伟大到让人害怕的梦想。
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- 星期五, 30 3 月, 2012, 9:08
- 动态, 大数据
美国联邦政府将投入巨资推动大数据计算的研究，包括大数据分析、以及大数据在医疗、天气和国防等领域的应用。根据本周四官方发布的新闻通稿，有多个政府部门参与该计划，总计投入2亿美金。
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- 星期三, 28 3 月, 2012, 19:43
- 创业, 动态, 大数据
数据科学家如今是被硅谷热捧的新兴职业，数据分析竞赛网站Kaggle让我们看到一种趋势：优秀的数据科学家将和高尔夫球星和摇滚巨星挣得一样多！
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- 星期一, 26 3 月, 2012, 19:52
- 大数据, 热点, 零售
通过分析社交媒体产生的”大数据“和”快数据“，零售巨头沃尔玛正在“重新发明”零售业。
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- 星期日, 25 3 月, 2012, 7:42
- 动态, 大数据, 汽车
一小撮完全不懂业务的爱好者，仅仅依靠厂商提供的有限的数据（具体车型被符号代替），已经能够预测不同汽车品牌产品的事故几率，其结果的准确性比厂商自己的预测高340%。
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