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大数据时代的网络安全挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：977
随着大数据时代的到来，网络安全问题变得越来越突出。在这个信息爆炸的时代，数据已经成为了一种宝贵的资源，因此保护数据的安全就变得尤为重要。
首先，我们需要认识到大数据时代网络安全的重要性。随着数据量的不[详细] -
大数据与物联网：无限可能
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：9376
大数据和物联网的结合带来了无限可能。随着物联网设备数量的不断增加，产生的数据量也在飞速增长。这些数据涵盖了各种类型，包括结构化数据、非结构化数据、流数据等，它们都在我们的日常生活和工作中发挥着重要的作[详细]
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利用大数据优化业务流程
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：9865
在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为企业优化业务流程的重要工具。通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求，提高产品质量，降低成本，并最终提高业务效率和客户满意度。
在生产环节，企业可以利用大数据[详细] -
大数据在供应链管理中的角色
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：7544
随着科技的飞速发展，大数据技术正在逐渐改变供应链管理的传统模式。在大数据的驱动下，供应链管理能够实现更加高效、精准和智能的决策，从而为企业带来更大的商业价值。
一、大数据技术提升供应链透明度
供应链中[详细] -
大数据与金融：风险管理与创新的结合
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：7742
在当今这个信息爆炸的时代，大数据技术正以其巨大的潜力，不断推动着金融行业的发展。其中，风险管理与创新显得尤为重要。
一、大数据与风险管理
1. 提升风险识别能力：大数据技术可以实时分析海量数据，帮助金融机[详细] -
教育领域的大数据：个性化学习的潜力
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：8953
随着大数据技术的不断发展，教育领域也开始享受到了大数据带来的好处。个性化学习是当前教育领域的一个重要趋势，而大数据则为个性化学习提供了无限的可能性。
大数据可以帮助教育者更好地了解每个学生的学习情况和[详细] -
大数据在医疗健康领域的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：2380
在医疗健康领域，大数据的应用已经越来越广泛。它可以帮助医生和医疗机构更好地了解患者的病情和需求，并提供更加精准和个性化的治疗方案。
首先，大数据可以用于疾病预测和预防。通过对大量病例数据和健康信息的分[详细] -
大数据时代的隐私问题：挑战与解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：1976
随着大数据技术的不断发展，个人隐私保护问题日益凸显。在大数据时代，个人信息被广泛收集、存储、分析和共享，这为不法分子提供了可乘之机，也给个人隐私带来了极大的威胁。因此，如何在享受大数据技术带来的便利的[详细]
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大数据与人工智能：新的伙伴关系
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：5437
随着科技的快速发展，大数据和人工智能已经成为现代社会的两大重要支柱。这两个看似截然不同的领域，实则相辅相成，共同构建了当今信息时代的基石。大数据提供了海量的信息，而人工智能则提供了处理这些信息的能力，[详细]
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大数据驱动的决策：实时、精准、预测
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-29 热度：9589
在当今的数字化时代，大数据已经成为企业获取竞争优势的关键因素之一。大数据不仅可以帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势，还可以优化业务流程、提高运营效率，以及发现新的商业机会。其中，大数据驱动的决策更是[详细]
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如何使用大数据驱动业务增长
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：145
大数据在商业中的作用日趋凸显，数据驱动已经成为企业发展的核心竞争力。 在领导的推动下，很快成立了跨部门的融合增长团队，下面和大家分享这段融合团队的工作经历，一同洞察数据在业务增长方面的实践。 一.切入点 当时融合团队的切入点选得很不错，增加[详细]
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抽丝剥茧 深入的数据分析咋整
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：133
很多同学总觉数据分析做得不深入，到底该怎么做？今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别：0级 某天，你收到一个需求：看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）。这问题太简单了，直接跑个数丢[详细]
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DataOps 是现代数据堆栈的将来吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：115
在DevOps掀起软件工程风暴之前，一旦他们的应用程序开始运行，开发人员就被蒙在鼓里。工程师们不是在第一时间知道故障发生，而是在客户或利益相关者抱怨 网站滞后 或503页面太多时才会发现。 不幸的是，这会导致了同样的错误反复发生，因为开发人员缺乏对[详细]
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数据管理的几个奥秘
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：195
有人称数据为新石油，也有人称其为新黄金。抛去这些比喻的合理性不论，毫无疑问，对于任何希望兑现数据驱动决策承诺的企业来说，组织和分析数据都是一项至关重要的工作。 1、非结构化数据难以分析 企业中有80%-90%的数据为非结构化数据，随着数字化转型逐[详细]
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为何大数据为NFT创造了一个巨大的市场
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：188
大数据技术带来了其他一些重大的技术突破。我们已经详细讨论了大数据在营销、财务管理甚至刑事司法系统中的应用。然而，大数据还有其他一些不太受关注的好处，尽管它们也很显着。 大数据的较新应用之一是NFT。NFT的整个概念实际上是基于大数据的。 大数据[详细]
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架构迭代无法一蹴而就 做开源亦是这样
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：126
Apache DolphinScheduler是基于Apache开源社区理念打造的知名DataOps 领域开源项目。作为一个分布式去中心化，易扩展的可视化工作流任务调度平台，Apache DolphinScheduler目前已累计在1000多家公司生产环境中作为企业的核心调度系统。在近日的【TTalk】系[详细]
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10亿+ 秒 看阿里如何达成实时数仓高吞吐实时写入与更新
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：63
数据实时入仓所面临的挑战：高性能、可更新、大规模 大数据场景下，实时数据如何写入实时数仓永远是一个比较大的话题，根据业务场景需求，常见的写入类型有： Append only：传统日志类数据（日志、埋点等）中，记录（Record）和记录之间没有关联性，因此新[详细]
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善用企业数据策略 无惧混合云和多云环境挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：63
混合云和多云架构具有高度的可控性、易扩展性和成本效益，因此企业可以自由选择独立的云产品，以满足几乎任何业务需求。员工可以通过混合云轻松分享和访问数据，推动发展以数据驱动的文化并帮助企业更快地获得洞察。通过混合数据平台，企业能够访问和分析[详细]
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Python 取得旅游景点信息及评论并作词云 数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：81
今天将手把手教你使用线程池爬取同程旅行的景点信息及评论数据并做词云、数据可视化！！！带你了解各个城市的游玩景点信息。 首先新建一个线程并开启线程后线程进入就绪状态，就绪状态的线程不会马上运行，要获得CPU资源才会进入运行状态，在进入运行状态[详细]
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万字详解大数据平台异地多机房架构践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-02 热度：54
随着B站业务的高速发展，业务数据的生产速度变得越来越快，离线集群规模快速膨胀，既有机房内的机位急剧消耗，在可预见的不久的将来会达到机房容量上限，阻塞业务的发展。因此，如何解决单机房容量瓶颈成为了我们亟待解决的问题。 目前，针对机房容量问题[详细]
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终于有人把Hadoop大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-29 热度：196
传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉价商业硬件，通过数百甚至数千个低成本服务器协同工作，可有效存储和处理大量数据。 1.Hadoop生态体系 Google通过三篇重量级论[详细]
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交通领域的物联网如何使大数据之于企业产生价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-29 热度：145
全球物流市场不断增长，科技正成为发展的主要触发器。 企业正在寻找用于运输的物联网解决方案，以帮助他们提高供应链的可见性、改善物流各个阶段的运营并节省资源。 这可以通过使用物联网设备收集有关物流过程的数据并将其转换为有价值的业务信息来实现。[详细]
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怎样用好数据科学
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-29 热度：126
很长一段时间以来，数据科学一直被视为科技和商业领域的下一次重大革命。最近几年增加了不少使用数据科学应用的企业。根据Statista的数据，截至2021年，近60%的公司在其团队中拥有至少50名数据科学家。 然而，如果客观地看待，数据科学提供的结果与它的期[详细]
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浅析大数据的数据灾备建设
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-29 热度：167
大数据时代，数据呈爆炸趋势增长，很多企业都从大数据中获得了利益，推动各自的业务上升了一个台阶。通过大数据技术的完善尤其是大数据和云容器技术相结合，各个企业已经把自己的重要业务迁移到了大数据平台。与此同时企业对数据可靠性和业务连续性保证的[详细]
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未来已来 Cloudera拥抱混合数据年代
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-29 热度：96
我们生活在一个混合数据的世界中。在过去十年间，世界创建、捕获、复制和使用的结构化数据量已从2011年的不到 1ZB 增长到 2020 年的近 14ZB，这已经很惊人了，但还有另外更巨大的 50ZB数据非结构化数据、云数据和机器数据。 对于Cloudera来说，这是一个回[详细]
