数据时代，大数据计算已经渗透到了各行各业，业务沉淀数据，数据计算产生新的业务价值，大数据计算正不断地用这种方式推动业务向前发展。电商双11，商家与消费者狂欢的背后，同样离不开大数据计算带来的价值贡献，特别是应用越来越广泛的“实时计算”。

2017-11-13 09:38:03.000

虽然Hadoop被设计为可以运行在标准的X86硬件上，但在选择具体服务器配置的时候其实没那么简单。为已知的工作负载或者应用场景选择硬件时，往往都要综合考虑性能因素和性价比，才能选择合适的硬件。

2017-11-10 09:44:32.000

在本文中，我会带领大家仔细区分这些“类型”有何不同，并且如何利用这些“类型”在开发预算中确保我们的优势资源放在何处。

2017-11-10 09:36:30.000

随着企业安全边界的扩大化模糊化、各类威胁新出速度越来越快、影响越来越广，视企业安全边界为静态、仍然依赖各种特征码技术的传统安全思路早已落后，无法实际解决安全问题。必须通过各种创新，整合大数据、人工智能、可视化等领域的最新技术进展，安全产品才能解决目前和将来的企业安全难题。

2017-11-09 16:30:00.000

一个成功的预测分析项目不仅仅涉及软件部署，使用软件分析数据。了解下面这些步骤可以帮助你为分析项目打下坚实基础。

2017-11-08 09:39:00.000

关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗?

2017-11-08 09:32:46.000

从国家战略来看，未来一段时间内，人工智能和制造业的结合将成为推进智能制造的主要手段。从产业发展情况来看，人工智能产业架构已经初具雏形，主要包括基础支撑层、技术驱动层和场景应用层，笔者将主要从这三个层面对人工智能产业链进行梳理和解析。

2017-11-07 10:27:43.000

弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的分析师Mike Gaultieri指出，机器学习并不像传统的商业情报工作那样，其结果是确定的。他说：“如果你在寻找一种机器学习模式，可以说‘我会尝试’，但你可能无法成功实现。企业应该明白仅仅因为希望拥有预测股市的模型，并不意味着就会实现愿望。”

2017-11-07 10:17:26.000

在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。

2017-11-06 09:37:08.000

在多年工作中，Amanda Richardson一直专注于数据研究。她发现，越来越多的公司会利用数据来进行决策。但同时，她也发现，在各种数据趋势和方法中，低效与误导问题非常严重，甚至可能会让公司错失很多机遇。

2017-11-06 09:28:56.000