基于Cognos的商业智能系统设计和实现
一、引言 随着银行管理精细化程度不断提高,为了适应激烈的市场竞争环境,商业银行要充分了解自己的经营信息,对业务数据查询分析报表要求也急速膨胀,原有各种统计查询...云存储厂商选择十问十答
你已经决定要针对具体的数据集和用例使用公有云存储了。如果你是一位正在构建Web能动的应用开发者,对于云对象存储可能会感兴趣,比如亚马逊S3或者OpenStack对象存储(ObjectStorage...- 0
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甲骨文推管理企业云计算新工具Exalogic
甲骨文CEO拉里·埃里森(LarryEllison)周日在2010全球技术与应用大会上发布了新的一体化产品ExalogicElasticCloud,旨在帮助企业管理云计算。 ExalogicElasticCloud集服务器、存储、联网技术和甲骨...- 0
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企业采用云计算失败的7个原因
根据调查机构Gartner公司的研究,到2020年仍然采取“无云”政策的企业将会像目前没有采用互联网的企业那样罕见。而调研机构IDG公司估计,目前有70%的企业在云中运行至少一个应用程序,预计未来一年内...- 0
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商务智能体系介绍——数据挖掘相关理论
信息时代的到来,使得人们在实践中积累的数据越来越多。大量信息给人们带来方便的同时也带来一大堆问题,如信息过载,难以消化;信息形式不一致,难以统一处理;信息真伪难辨等等,导致...- 0
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异构终端在云存储下的实现及应用
1云存储的发展现状及技术特点 1.1云存储概念 云计算意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通,作为从云计算概念衍生和发展出来的一种新的技...- 0
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移动BI颠覆人与人沟通方式
千万别以为移动BI只是一种不同的用户界面。实际上,移动化完全是一个全新的范畴,彻底颠覆了人与人之间的沟通方式和消费信息。 正因如此,数据仓库研究所(TheDataWareho...- 0
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大数据时代,云计算如何为仿真技术插上“翅膀”
前《连线》杂志主编克里斯?安德森曾经说过:“数字革命已经进入了真实世界的核心部分,而且可能已经产生了最深远的影响。”毫无疑问,信息科技发展所带来的创新与变化可谓翻天覆地,而利用云计算及数据...- 0
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重视大数据引领数据管理变革
供应商在每发布一款产品时都往往会有这样一种偏好,将其产品和最新的一些热炒的话题结合起来。而这次,厂商们又开始在每项产品中增加“大数据”的概念。如果你是一位存储管理员的话,你...- 0
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云计算拉动10GbE需求持续增长?
根据NetworkInstruments公布的第六次年度《网络状态》调查,由于带宽需求的增长,组织和企业正继续稳步地在部署10GbE。 这份调查发现,59%的受访企业已经部署了10GbE。另...- 0
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大数据人才供不应求
VMware全球高级副总裁范承工介绍说:“我们公司已经拥有一支数据科学家团队。这个团队既为公司内部服务,也会为客户提供大数据服务。”在美国,CDO、数据科学家等与大数据相关的专业人才...- 0
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混合与联合云计算
现在许多企业正处于云应用的不同阶段。新生的市场趋势和新兴的商业模式正在把整个计算机行业聚焦到那些由不同的提供商所带来的,更为广泛的云服务类型之上,从而为客户带来更多的商业价值。那些企...- 0
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甲骨文与英特尔上演现实版盗梦空间
现实版盗梦空间正在上演。不等英特尔IDF的硝烟散去,甲骨文的战局就已拉开。甲骨文要做的是正是英特尔现在做的,而英特尔要做的,也是甲骨文正在做的。 甲骨文(Oracle)的高调与嚣张,是硅谷出了名的。...- 0
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制造业云计算面临的挑战
制造业云计算面临的挑战 当前,云计算应用已经在很大程度上被制造企业所接受。因为这种这种新型架构及应用模式能极大的降低制造企业对于IT资金的投入以及IT运维的压...- 0
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电力数据中心寻求热控制
解决这个数据中心的产热增加的方法之一,便是要实现一个更有效的散热冷却设施[1],使用以下新兴的最佳做法进行热监测与控制。 建立实时热数据中心地图 启用每...- 0
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云计算对于制造业的价值
云计算对于制造业的价值 在六年前云计算概念刚刚提出之时,我们完全没有预料到云计算会给制造企业的IT应用带来如此大的变革,在今天看来,这些变革体现在制造业信息化...- 0
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中国服装企业信息化市场再掀BI热潮
BI一个看似陌生又熟悉的名词,近期不断在中国服装企业信息化管理软件行业频繁现。BI这个及“天使”与“恶魔”特性于一身的软件,是否将席卷中国的软件市场?BI,即:(BusinessIntelligence...- 0
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工信部:务实推动云计算产业发展
国新办今日举行新闻发布会介绍2017年前三季度工业通信业发展情况,信息通信发展司司长闻库表示,下一步工信部将务实推动云计算产业的发展。一是要做好《云计算发展三年行动计划》的落实工作,...- 0
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【干货】大数据量惯用优化方法
优化人员工作时免不了要接触到大数据量的问题,下面就将平时收集的一些关于大数据量的优化方法整理记录一下,也是和大家一起共享哦。 1.应尽量避免在where子句中对字...- 1
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