Apache Hadoop 2.0正式发布，这是Hadoop领域巨大的里程碑，因为它开启了史无前例的数据存储方式革命。Hadoop保留它典型的“大数据”基础技术，但它是否适合当下数据库及数据仓库的使用方式？又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢？

2016-10-11 10:04:01.000

BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析，从中寻找到数据之间的相关性。简单而言，大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。

2016-09-08 10:29:19.000

就本身而言，Hadoop 不是很有用的东西，原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码，难以治理，也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题，主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等，而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。

2016-09-08 09:57:50.000

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2016-09-07 09:56:02.000

你可能准备在公司启动一个大数据项目，但是你对Hadoop并不熟悉，并且不确定这样的项目是否可以带来价值。别着急，许多企业都会遇到类似的问题。

2016-08-26 10:09:23.000

想迁移现有的数据仓库到Hadoop平台？想在Hadoop上重用其他RDMBS的SQL技能？有何方案能帮助您解决这类问题，答案是IBM Big SQL。

2016-08-25 09:49:42.000

随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。以下是是2016年我国能源行业大数据的发展现状及市场分析。

2016-08-10 09:16:20.000

在某些场景下，Hadoop平台上的数据分析需要用到RMDBS上的数据，每次从数据源移动或复制数据到Hadoop是不现实的，因为您要考虑移动或复制数据的频率、时间成本、管理成本等等。这样，利用Federation技术直接、透明地访问远程RMDBS数据源成为解决问题的有效途径。

2016-08-09 10:05:48.000

“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。“

2016-08-05 10:02:14.000

所谓大数据，是指数据量庞大、产生数度快、结构多样的价值密度低的数据。其中，数据量庞大是指数据规模超出了1,2台高性能主机所能处理范围;结构多样性是指除了关系型数据库能够处理的结构化数据还包含半结构化数据

2016-08-03 09:25:19.000