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北京OA协同办公系统

大数据三个重要的技术问题

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当今,大数据的到来,已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候,大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时,大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战,首先是三个重要的技术问题:..

大数据分析架构需权衡四要素

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通过提供对更广泛信息集的访问,大数据就可以为数据分析师和业务用户产生分析见解提供一臂之力。成功的大数据分析应用程序会揭示某些趋势和模式,以此来为决策制定提供更好的服务,并会指出新的创收机会和让企业领先于他们的商业竞争对手的方法。但首先,企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。..

破除大数据的四大常见误区

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大数据概念自诞生以来,与之相关的争论之声就不绝于耳。如今似乎每一家软件供应商、咨询服务企业以及意见领袖都在以自己的理解为其进行“正确”定义。尽管笔者一直认为这种所谓“正确”的定义根本不存在,本文将专注于为大家破除最常见的大数据认识误区。..


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大数据市场被看好的原因

作者:佚名  来源:网络
知名分析机构Forrester最近预测,未来五年,大数据技术市场的年复合增长率将达到12.8%。Forrester将大数据市场分为六大部分:企业数据仓库、NoSQL、Hadoop、大数据集成、数据虚拟化和内存数据结构。Forrester调研发现,在2016年,有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用,另有30%计划在未来12个月内应用大数据。内存数据结构正在崛起,Forrester数据显示,内存数据结构在预测期内每年将增长29%。对非关系型数据库(NoSQL和Hadoop)的兴趣亦正在增强。NoSQL和Hadoop在预测期内每年将分别增长25%、33%。在受访者中,41%正在实施和扩大NoSQL的使用,另有20%计划在未来12个月中实施。有30%的受访者在今年实现了Hadoop,这一数字在2015年仅为26%。而采用Hadoop实现的云端非结构化数据存储的增幅将从2015年的29%增至35%。

此外,市场增长因行业而异。未来五年中,制药、运输和初级生产行业将最大限度地采用大数据技术。目前,专业服务、电信、政府和金融服务业则是最大的用户。

另一家分析机构ABI Research也预测。到2021年,移动运营商将投入超过500亿美元用于大数据和机器学习。ABI认为,机器学习技术将令运营商深刻改变管理电信业务的方式。

用于网络性能优化和实时管理的预测性机器学习应用,将带来更多的自动化和高效的资源利用。即使是销售、市场和客户体验团队也将受益,因为机器学习有助于创新和重新设计业务流程。

电信大数据解决方案包括商业IT套件、开放源代码、基于Java的Hadoop生态系统、SQL/NoSQL数据管理和编排平台。到2021年,这部分基础设施支出将超过70亿美元。但是最大的增长和最大的价值来自提高电信业务绩效的预测分析,基于机器学习的预测分析将以近50%的年复合增长率增长,到2021年将达到120亿美元。
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