-
小米大数据平台OLAP架构演进
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上，我们邀请到小米大数据平台 OLAP 负责人陈学辉分享了 Kylin 在小米大数据中的应用。
陈学辉
小米拥有[详细] -
大数据服务平台是什么?有什么用?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台，然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。
计算机俗[详细] -
工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
以工业4.0为核心的智能制造，已经成为目前全球制造业者共同发展的方向。有别于一般消费性市场需求，在工业生产制造领域的发展上，不仅有强调以工业应用为主的工业人工智能，在数据数据的搜[详细] -
大数据开发入门需要什么掌握的技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
昨天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中大数据开发，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程[详细]
-
大数据有哪些潜在风险,可以进来看看这篇文章
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-20 热度：0
随着大数据的发展，整个社会资源的数字化趋势会越发明显，未来数据能够承载的功能也将不断得到拓展，在这种情况下，数据本身的价值会逐步提升，可以说未来谁能掌握的数据也就意味着谁能掌握[详细]
-
大数据平台_大数据应用场景有哪些
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-29 热度：1138
大数据平台_大数据应用场景有哪些
大数据时代的出现，简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、[详细] -
解密百度大数据：百度是如何使用hadoop的，并且做了哪些改进？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-29 热度：9335
引读：百度作为全球最大的中文搜索引擎公司，提供基于搜索引擎的各种产品，几乎覆盖了中文网络世界中所有的搜索需求,因此，百度对海量数据处理的要求是比较高的， 要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处[详细]
-
大数据时代下的个人隐私保护建议
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-29 热度：3384
随着科技和文明的跃进，世界从未像今日这般不断产出海量可检索和可跟踪的数据。无论从数据的产生量，还是对数据处理的技术，人类已经进入大数据时代，这是毫不夸张的说法。
在文字和信息化未到来的年代，[详细] -
大数据分析具备哪些特点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-29 热度：658
大数据旨在寻求研究方法，并在结构上从更大或更复杂的数据集中获取信息，或快速处理由传统数据处理程序和软件处理的数据集。大数据涉及的数据量通常超过了传统软件在可接受的时间和成本范围内处理的能力。
[详细] -
数据思维
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-29 热度：2317
目录
一、朴素的数据价值观
二、大数据到底是什么
三、人人应有数据思维
四、各种数据分析方法
引擎再强大的车，碰到摸不着北的司机，照样开不到目的地。大数据也一样，[详细] -
用 Spark SQL 实行结构化数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：79
Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。 有了 Spark SQL，用户可以编写 SQL 风格的查询。这对于精通结构化查询语言[详细]
-
数据驱动业务的18个有效战略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：91
你老想着数据驱动业务，但发现有力无处使，或者没人鸟你，我也有同样的经历，下面有18条策略锦囊，望你笑纳。 第一条 数据驱动业务中的数据广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实)，也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户的[详细]
-
实施合理的数据收集策略的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：122
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集方[详细]
-
大数据能为建筑能源管理做些啥
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：68
近年来，对降低碳排放水平和提高能源效率的兴趣导致智能建筑技术呈指数级增长。 最重要的是，物联网扩大了互连设备和建筑管理系统的可能性，以实现更好的能源管理。然而，真正实现其潜力需要组织和分析楼宇自动化系统生成的大型数据集。 实时管理和维护大数[详细]
-
为啥不能忽视建筑物中的数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：146
想象一栋建筑，其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。 这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境，并最终让使用者更快乐。 现在，考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障，存在空[详细]
-
数据迁移 在平台之间移动数据的优秀践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：109
随着越来越多的数据从内部系统转移到访问外部 API 的应用程序，迁移数据的需求变得越来越重要。 数据迁移在不同的上下文中可能意味着不同的东西，但在实践中，当我们谈论数据迁移时，我们通常是在谈论将数据从一个平台或系统移动到另一个平台或系统。 人们普[详细]
-
使用 FlatBuffers 提高反序列化功能
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：110
最近一直在寻找一个性能和资源占用兼具的序列化和反序列化工具，大多组织都是采用的 JSON， JSON 可以做到数据的前后兼容，并且更容易让人理解和可视化，但 JSON 的性能相对更差，自身的元数据也会占用更多的存储空间。 根据官网介绍FlatBuffers是一个高效的[详细]
-
当大数据平台遇到K8s 智领云助力企业向数据驱动变型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：62
数据驱动是企业数字化转型的一个重要特点。随着企业对数据分析和使用的不断增长，数据来源多，数据工具复杂，参与数据工作的人多，数据开发的工作量越来越大，同时还要求周期短、质量高。对此，数据团队持续优化数据开发流程、应用，借鉴了DevOps、精益管理[详细]
-
区块链影响数据分析行业的五种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：148
新技术的出现比人们想象的还要快。像大数据和区块链这样的新兴技术正在成为传统。此类技术正在改变企业开展业务的方式。例如这两种技术是独立的，并且是独立使用的。然而，虽然数据科学处理的是从原始和非结构化数据中寻找见解，但区块链技术是一个共享的账[详细]
-
开发大数据应用程序企业的四个成功要点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：112
大数据技术正在以无数种方式改变我们的生活。由于数据提供的许多好处，越来越多的公司正在对其进行投资。到2026年，全球公司预计将花费超过2340亿美元。这对于为客户和企业等开发大数据应用程序的公司来说是一个绝佳的机会。 如果您有兴趣创建一个成功的大数[详细]
-
成功实行数据迁移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：103
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 什么是数据迁移？ 数据迁移是指将数据从一个存储系统传输到另一个存储系统的过程。它从数据选择和准备开始，在此期间进行提取和[详细]
-
大数据时代 是谁在监察着我们？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：176
你知道吗，有人比你更加了解你自己。 做人脸识别的公司知道我们每天晚上什么睡觉，周末早上赖床到几点。 周一早高峰时间挤在地铁里刷财经新闻的人，会在周五下班路上收到系统推送的八卦新闻。 你跟家人朋友随口一句吐槽，打开淘宝就能看到相关商品的推荐。[详细]
-
大数据在本质上不是一种科技而是一种思维方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：99
我常说，互联网并不可怕，仅仅只是一个渠道罢了，并不会生产出什么特定的价值，他只是一个渠道的扩充，只是这个渠道是指数成长罢了。 大数据在本质上不是一种技术而是一种思维方式，也仅仅只是一个渠道罢了。 比如我们通过数据可以得知很多的事情，看上去是[详细]
-
数据团队来管理数据的年代应当结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：159
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企业[详细]
-
绕过使用大数据的保护系统是不是困难
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-29 热度：123
本文将探讨网络安全中的大数据。更确切地说，探讨绕过使用大数据的保护系统的难易程度;或者换句话说，如何欺骗高级威胁检测系统。而有些营销人员声称，没有任何可疑的数据可以通过检测系统的检测。大数据分析系统可以作为检测可疑活动(如SIEM和XDR)的主要工[详细]
