无论您是从Square One开始，还是试图确定简化混合迷宫的最佳选择，理想的行业合作伙伴都可以在整个旅程中为所有成熟的操作和指导提供支持。而且，该指南不仅应满足最低标准和要求，还应通过整个生命周期的经验来提供充分的信息。

2020-05-26 14:28:49.133 105

许多企业数据科学团队正在使用Cloudera的机器学习平台进行模型探索和培训，包括使用Tensorflow，PyTorch等创建深度学习模型。但是，训练深度学习模型通常是一个耗时的过程，因此采用GPU和分布式模型训练方法来加快训练速度。

2020-05-26 14:10:37.143 259

Cloudera 一年一度的数据影响力大奖按时开启，该奖项旨在表彰企业或组织使用 Cloudera 的平台和服务释放数据力量，并产生巨大业务和社会影响力。

2020-05-21 17:01:41.240 108

当今全球化的组织需要一种用于交流和共享信息的新标准。其中包括在环境、网络和语言环境中移动的丰富数据内容。从存储、分析和共享，到在环境之间快速有效地移动，再到在集群中分解并通知无尽的应用程序，数据比以往任何时候都更为关键。

2020-05-21 16:46:11.493 106

在此文中，我们将探讨大型企业如何使用智能、集成工具和现代数字基础架构来重塑和提高业务效率，以应对未来的挑战。

2020-05-21 15:03:52.390 164

HBase支持键值和宽列NoSQL数据库，并且被广泛的企业使用。Cloudera在生产中有500多个客户，使用它的用例包括关键任务事务应用程序、数据仓库、机器学习和数据工程。我们的客户选择HBase是因为它具有弹性（某些客户能够在多年内实现100％的应用程序正常运行时间）、稳定性、性能以及较低的运营成本。

2020-05-21 14:10:28.203 169

金融服务越来越多地使用数据，分析和机器学习来帮助促进增强的数字体验，包括预测和预期客户交互。这些组织从多个来源收集客户数据，将实时移动银行或市场数据流与帐户活动、借贷历史记录、核心银行业务、投资和呼叫中心数据进行组合和关联，以形成对客户和客户的需求更全面的了解。通过这样做，他们可以更好地满足客户对个性化体验的期望，个性化体验已成为其数字生活其他领域的常态。

2020-05-20 13:37:29.517 191

时间序列数据和实时数据采集的增长速度比静态、潜在或历史数据快50％。在某些方面，它比任何其他类型的数据都变得更加重要，因为它提供了实时决策，可以在边缘进行自主决策，并支持更复杂的机器学习（ML）应用程序。时间序列数据和实时数据采集在工业用例中占主导地位，因为它在制造过程中无处不在。人们会发现，在大多数制造过程（即使不是全部）中都找得到它的身影。

2020-05-20 11:34:24.257 231

领先的生物技术公司通过单个整合Qlik Sense®应用程序增强了战略、分析和运营角色。

2020-05-20 10:42:00.337 222

Qlik和Cloudera的视觉工厂。 直接从机器传感器和其他来源提取数据，以提高效率并降低风险。一起来了解这家全球医疗器械、药品和消费品包装制造公司每年如何节省约35-40百万美元。

2020-05-20 10:27:03.483 100