大数据时代来临，数据集成是关键

现在．大数据时代已经到来。不久前,Facebaak宣布其用户量目前已超过75亿,每天的分享次数达40亿。这是一个非常巨大的数据。根据1DC的预测,从2009年到2020年,数据总量将增长44倍,达到35ZB（zettabyte）。其中．80％的数据都是非结构化数据。无疑,世界已经进入到大数据时代。因此．如何有效地利用大数据,以及其中所沉淀的信息,成为未来的一大竞争焦点。     

“大数据”时代决策支持系统新发展

本文在对决策支持系统发展现状及瓶颈进行总结的基础上,分析＂大数据＂带来的变革及对决策支持系统的积极影响,从系统定位、决策模式、数据处理、信息检索、系统安全等五个方面对＂大数据＂时代决策支持系统发展趋势进行了展望。     

专家观点:“大数据”与“海量数据”的区别

多年前,业界就在讨论一个话题:如何应对海量数据?特别是一些需要存储大量用户数据的行业,金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时,都有可能产生大量数据,这些行业的存储设备,必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加,很多行业用户开始想办法变"数"为宝,从海量数据中挖掘有价值的信息。     

应用“数据发现”的五项准则

突破传统商务智能系统限制，利用数据发现应用洞察所有信息源，从非结构化信息中获取价值。     

HP欲打造大数据“港湾”

大数据市场的火热引得众多国际IT巨头纷纷出手。过去一两年,包括IBM、甲骨文、SAP等在内,都在大数据领域推出了重量级产品。近日,HP公司也对其旗下与大数据相关的产品进行了组合,并推出了大数据平台HAVEn。HAVEn这一平台包含了HP的多款产品：以HadooP为代表的非结构化数据平台接口;HPIL年前重金收购的非结构化数据分析技术Autonomy;     

大内容：驯服大数据的非结构化

信息爆炸的时代正在慢慢接近尾声。企业终于能自如地管理海量的数据、内容和信息。信息创建的步伐持续加快，且基础设施和信息管理同步的能力日渐可期。现在，普遍认为大数据是一种祝福，而不是诅咒。即便如此，管理信息和充分利用信息是不一样的。非结构化内容占一个企业总信息资产的80％。虽然大数据技术和技巧非常适合探索非结构化信息，这种“大内容”仍然严重利用不足，其潜力尚未开发出来。     

大数据“在路上”

未来的Google无人驾驶汽车，一定像是一个移动的数据中心，需要同时处理着结构化、非结构化的大量数据，彼时的Big Data才算是真正用于汽车。     

释放大数据的价值

很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值,但最重要的问题在于,如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值,而无需巨额的前期投资。企业已无法应对非结构化数据和传感器数据在数量和种类上的迅速增长。因而,他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力,以保持竞争力。     

IBM怎样“吃下”大数据

着眼大数据的未来前景,IBM正在全力布局——IBM近5年10亿美元以上级别的大手笔收购多与如何有效处理大数据有关。     

大数据——如何从信息爆炸中获取价值

随着企业和政府机构试图在日益激烈的竞争中改进服务并获得业务优势,大数据的急剧增长给他们带来了严峻的挑战。截至2013年,数字数据量预计将达到4泽字节(zettabytes),比2012年高50%以上,是2010年的近四倍。因此,行之有效的企业级信息优化战略变得空前重要。由于预计2015年产生的数字内容中有90%将是非结构化数据,如短信和微博生成的信息,以及视频和音频,情况将变得越来越复杂。     

冲破大数据藩篱,重塑“统一存储”

根据IDC的统计数据,目前全球数据量正在以每年约50%的速度增长。个人和企业都依赖于各种智能设备,包括个人电脑、平板电脑和智能手机。预计到2015年,这些设备的用户将下载超过800亿次能够产生和衍生数据的应用程序。企业的IT部门面临着数据增长带来的挑战,他们需要确保数据的存储、保护、分配以及法规遵从。此外,许多企业要求IT部门寻找对已有数据资源进行创新并创造价值的新方法。     

移动互联网时代的企业信息聚合——从大数据的实践到云计算的应用

难能可贵的是,不论未来技术趋势如何风云变幻、商业模式怎样演绎更迭,我们都可清晰的辨识大数据和云计算在企业应用领域交织的发展方向:以信息价值为企业的核心资产.高森明晨所提出的企业信息聚合论,正是将云计算平台所承载的大数据技术更好地应用在企业信息价值领域.移动互联网时代的企业信息聚合 不知哪天开始,知名的互联网企业、平台服务商在各类招聘渠道中增设了一个职位:大数据分析师.也许在茫茫消费者大军中我们无法感受到这个职位的重要性,但对数据挖掘、分析人才资源的竞争,却悄然拉开了大数据时代的序幕. 这个时代最为显著的特征是"数据成为企业核心资产",简单的说,企业需利用大数据更加贴近消费者,接近消费者的最真实的需求.消费者充分成为数据的提供者和分享者,这得益于现今时代的两个显著变化:第一,消费者和网民两个角色的界限逐渐消失.第二,网民因移动互联网而提升到一个全新的量级.可以说在移动互联网高速发展的基础上,大数据时代才真正到来,移动互联网用户对大数据体系的构筑、信息类别的产生、信息量的扩容都是大数据形成气候必不可少的因素.     

数据交易探索创新之上海实践

“数商”生态的发展离不开对数商本身的培育,通过“数商”协会,我们汇聚整个生态中各种类型的“数商”,通过相互协作,形成社会技术网络,协同发掘数据价值,共同推进数据要素市场发展。—上海数据交易所副总裁卢勇我想和大家分享上海数据交易所近年来积累的大数据方面的经验。与贵州相比,上海的数据交易产业起步较晚。上海在2016年成立了上海数据交易中心,通过五年的探索实践,我们积累了一定的经验。目前,各行各业都在积极进行数字化转型,在此背景下,上海要布局建立国际数据港及数据交易所,我们就需要从更高层次探索、研究建立数据要素市场的方法。     

“大数据”背景下的分布式数据仓库探讨

随着大数据时代的到来,基于海量用户的行为数据提供特定用户群落的、移动轨迹分布的数据可视化操作、创新的数据服务可以应用于各个领域,运营商抓住机遇将成为跨行业的创新信息服务提供商。分布式数据仓库的优势是对海量数据进行分析和处理,对分布式数据仓库原理、架构及关键技术的简要分析并提出应用建议。     

多课程联动的大数据技术课程实践教学方法研究

为培养和提高高校学生大数据技术实践能力,基于传统计算机学科课程体系及学时条件,提出一种多课程联动的大数据实践教学方法,以苏州科技大学电子与信息工程学院为例,从实践内容、培养目标、教学活动组织、成绩评定等方面进行探讨,说明对学生实践能力和综合应用能力培养的重要意义。     

“大数据”时代计算机数据信息整编处理技术试析

随着我国计算机信息技术的发展,以大数据时代作为背景,现阶段的信息基本实现数据化,其储存也是一项比较大型的工作,人们追求更快速的信息处理,因此,在数据信息整编处理技术上有一定的硬性指标要求。但是在现实的网络环境下,数据信息整编处理技术也会面临很多的威胁,比如,黑客的攻击,计算机不能进行彻底的病毒查杀都会导致数据信息处理技术受到潜在的威胁。因此,计算机数据信息处理人员需要从根本上检查原因,分析大数据时代背景下计算机数据信息整编处理技术所面临的现状才能科学合理的解决问题。本文从基本含义出发,最后给出一定的解决观念,以引起技术人员对数据信息整编处理技术高度重视。     

大数据:驱动一个新时代的到来

近年来,随着越来越多的年轻人(1980～2001年出生)步入社会,我们正在经历信息技术快速革新的时代。在美国这一代人约有9200万,而在中国这一数字达2.4亿,这一代年轻人有着不同的行为方式。数据显示,美国的千禧一代中75%的人热衷使用社交网络,并且也更喜欢用移动设备来访问社交媒体,而在中国,这些年轻人有着同样的特征。据IDC预测,2015年市场上的移动设备将达到17亿,智能手机销量将达9.82亿,而平板电脑将达3.26亿。移动社交已越来越广泛地渗入到人们的日常生活,由此,也产生了各种各样的数据:地理位置、文本消息、浏览历史、视频等。     

存储赋能企业业务

在广播、媒体、零售、地理信息系统等一些面临最严峻的数据存储挑战的行业里,很多企业不再将他们的数据称为“数据”,而是称其为“内容”、“资产”或“信息”。这些企业认识到,他们的员工或客户可以利用这些数据信息来为企业创造价值,进而深入地去了解如何帮助企业增加收入、促进产品上市、赢得竞争优势、并且提高利润率。