预言2011:Oracle硬化深入存储与网络
“我成功并不重要,重要的是其他所有人都失败了,那时我才是真正的成功。”这是偏执狂拉里·埃里森的“名言”。不可否认,虽然他偏执、口无遮拦,但是他成就非凡。当年他曾扬言要击败微软,做软件行业老大。到...大数据不是关注大 而要关注有用
近些年,大数据的理念被谈论的越来越多,特别是对于电子商务行业还说,从客户的需要出发是很多决策的重要关键,对于大企业来说,数据模型越好,数据越全面越好,但是对于小企业来说,用...- 0
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虚拟化数据中心需要添加自动化能力
如果你所在的公司也像大多数企业一样,虚拟化已经在你的数据中心里成为现实。那么数据中心的很多方面也在发生着变化,比如系统利用率提高,应用软件可用性提升,硬件采购成本和能耗成本降低等。出于...- 0
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八步应付数据中心未来能源及空间增长
现有的节能技术大都没有顾及电力需求增长的主要因素,只考虑如何降低整体能耗成本。企业为数据中心节省能源同时提高效率,其实还有更有效的办法。只要实现高效存储数据,减少机器及磁盘数量,就能解...- 0
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优化数据中心常见技巧
一个数据中心不管规模有多大,可用空间有多少,总会有更多的地方能够完善和优化。也许有的数据中心会觉得当前自己的运行环境没有什么问题,不过这并不意味着数据中心不需要进行调整。优化数据中心可...- 0
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电信运营行业商业智能(BI)解决方案
随着整个行业格局的不断调整,政府和机关管制的逐步减弱,以及中国加入WTO的日益临近,我国的电信运营企业,正面临激烈的竞争和前所未有的挑战。如何提高对市场的快速反应能力,改善企业...- 0
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数据也会说谎:常见的数据造假三种形态!
日常生活工作中,处处都会与数据打交道,但你知道数据是会“说谎”的,即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。 一、图表欺骗 &nb...- 0
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2011BI展望:移动商业智能决胜未来
商业智能目前已经转变为企业的一个关键系统,企业并通过它来驱动整个企业进一步增长。传统的商业智能更多的是事后报表,只针对少数执行层或分析人员,部门级或功能级使用,向及时洞察客户价值,商...- 0
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甲骨文同意支付4600万美元和解针对Sun指控
北京时间2月1日消息,据国外媒体报道,美国司法部周一宣布,甲骨文已经同意支付4600万美元,和解针对Sun的指控。美国司法部在一份声明中表示,指控称Sun向系统供应商支付回扣,以换取他们...- 0
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大数据为企业打开通往信息的大门
随着企业中存储的数据量向TB甚至PB级别进发,越来越多的组织开始关注“大数据”这一话题。然而,存储这些数据已经是极具挑战性,更不要说去利用大数据进行分析了。如何将结构化与非结构化...- 0
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中国文化视角下商务智能(BI)
一、中国文化视角下商务智能(BI) 在电子商务中应用研究的意义在信息时代,如何把电子商务企业(包括实施电子商务的传统企业)利用信息技术和实施电子商务所积累的大量的数...- 0
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浅析数据挖掘中常见的错误
按照Elder博士的总结,这几大易犯错误包括: 缺乏数据(LackData) 太关注训练(FocusonTraining) 只依赖一项技术(RelyonOneTechnique) ...- 0
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数据挖掘师角逐大奖
足智多谋的数据挖掘师很认真地为300万美元大奖竞标。 澳大利亚的三个团队进入一场竞赛,去为努力帮助医生积极治疗病人并节省数千万的美元而去获得加利福尼亚医疗保健机构...- 0
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马云:互联网和大数据将彻底改变制造业
IT(信息技术)时代是让自己更加强大,DT(数据技术)时代是让别人更加强大;IT时代是通过对昨天信息的分析掌控未来,是控制未来,而DT时代是去创造未来。未来制造业要的不是石油,未来制...- 0
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数据中心如何做好数据质量管理
数据是企业数据中心的重要资产,获取并维护高质量数据,对高效的IT和业务运营至关重要。面对复杂度不断增加的业务数据,如何全面保证数据质量?借助完备的Informatica数据质量平台,无论何时何地,您...- 0
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浅析商业智能的主要研究内容
商业智能的主要研究内容 BI是以现代管理理论为指导,信息技术为支撑的集成系统。近年来,它的研究热点主要集中在三个方面:支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的...- 0
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商务智能提升中小企业竞争力分析
在信息技术高速发展的今天,信息技术使企业经营环境发生了革命性的变化,改变了企业的生产、经营及服务方式。为了应对激烈变化的市场,企业必须充分利用信息技术提高其竞争力。但由于...- 0
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大数据=大商机
现在到处都在大肆宣传“大数据”,即博客、社交网站、论坛、金融交易、电子邮件、文件、日志文件和不计其数的其他来源等创建和传输的大规模数字信息。互联网是大数据快速增长的巨大驱动力,它...- 0
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浅析“数据挖掘”与“知识发现”的区别
数据库知识发现(KDD)是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。它由九个步骤组成,从开发与理解应用领域开始到知识发现的行动。数据挖掘是其中...- 0
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