在大规模的情况下，大数据分析技术和技术允许分析数据集并获取新的信息，从而帮助组织做出明智的商业决策。商业智能(BI)查询可以回答有关业务运营和绩效的基本问题。

2021-01-04 10:10:37.350

每一个企业组织，无论大小，都需要有价值的数据和洞察力。当涉及到了解你的目标受众和客户的喜好时，大数据扮演着非常重要的角色。它甚至可以帮助你预测他们的需求。正确的数据需要得到有效的呈现和正确的分析，它可以帮助企业组织实现各种目标。

2020-12-23 10:25:36.623

本文的目的是展示如何使用Cloudera机器学习(CML)，运行Cloudera数据平台(CDP)，建立一个基于高级机器学习概念的预测性维护模型。

2020-12-22 13:23:47.700

随着制造业等领域转型升级的深入推进，近年来有色金属行业也展开了智能化升级行动。根据《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《新一人工智能发展规划》等重要政策，以及《国家智能制造标准体系建设指南》的总体要求，工信部编制了有色金属行业智能加工工厂建设指南(试行)，以促进行业技术进步和规范发展。

2020-11-19 15:11:03.090

互联网时代，数据已成为公司的重要资产，许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用，有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。然而，若这项技术被恶意利用，没有适当的数据安全策略，就有可能对用户隐私造成重大威胁。因此，公司必须意识到大数据的安全问题及其负面影响。下面，我们就来深入解析大数据存在的五大安全问题。

2020-11-18 11:16:56.827

随着智能制造的强势推进，中国制造业亟需构建自己的大数据分析平台，深入连接用户和工厂数据，驱动产业升级和创新，提升竞争力，占据全球产业链更高端。

2020-11-17 11:44:11.630

数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”，根据IBM所说，“数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。”数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集，本文将会介绍5种主要的数据挖掘技术，这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。

2020-11-13 10:42:49.110

Advaiya首席执行官Manish Godha谈到了数字化转型的五个“ D”。

2020-11-11 10:06:23.213

在大数据系统平台当中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中，大数据存储这个环节，数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。

2020-11-09 10:13:21.363

人工智能和大数据是技术界最热门和讨论最多的两个主题。尽管如此，围绕大数据和人工智能仍然存在许多误解。这两个话题也有很多炒作，有时可能会导致更多误解。在本文中，您将了解企业对大数据和人工智能的七个常见误解。

2020-11-05 15:32:10.283