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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:147
整个请求交互过程分为了几个部分,首先最上层就是应用程序,接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了,这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接,一个不需要连接可以直接收发数据,这两者[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:186
在当今数据为王的时代,数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产,其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题:1. 数据管理的全生命周期;2. 传统数据治理的弊端;3. 当代信息技术间的相互关系;以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理过[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:184
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展,使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻击[详细]
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数据管理的现实和商业智能的将来
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:96
无论企业在哪个行业工作,拥有多少员工,或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销,都不再重要。无论来自哪里,数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践,对他们收到的信息进行优[详细]
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数据剖析的几个误区
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:117
在IT领域,炒作越大,误解越多,数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一,可以带来巨大的商业收益,但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转,从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时,以下是他们可能要记[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:178
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手,它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题,促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看,元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构,如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:153
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生,大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用,如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
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大数据在智慧城市建设中有什么应用
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:113
智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标,通过体系规划、信息主导、改革创新,推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进,实现国家与城市协调发展的新生态。 智慧能源[详细]
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数据分析和数据科学的几大不一样之处
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-21 热度:114
在大数据的世界里,您可能会经常听到两个词语:数据科学(Data Science)和数据分析(Data Analytics)。它们虽然从字面上有些相似,但是在大数据的背景下它们强调的是不同的能力和技能方面。下面,我将从职业决策与规划的角度,和您讨论两者之间的差异。 一、知[详细]
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2022年企业必须关注的几个大数据应用战略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:104
大数据是一个通用术语,指的是结构化和非结构化数据集合,它们对于典型的数据处理工具和系统来说过于庞大和复杂,因此难以处理。预测分析、用户行为分析以及其他从大数据中提取价值的高级数据分析方法,通常由大数据解决方案提供支持,并且很少局限于特定数[详细]
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您是不是在楼宇安全中使用大数据?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:149
谈到大数据,物理安全有点姗姗来迟。企业已将各种数据源用于多种目的,例如向消费者进行营销(如谷歌、亚马逊和 Facebook)、提高运输效率(如包裹跟踪、航班调度和自动驾驶汽车),以及改善医疗保健服务(如、病历管理、人工智能辅助药物开发和患者健康风险评分)[详细]
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2022年企业需要关注的12项数据和分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:141
数据和分析领导者需要在自适应人工智能(AI)系统、数据共享和数据编织等趋势的基础上推动新增长、韧性和创新。 趋势一:自适应AI系统(Adaptive AI systems) 同时,构建和管理自适应AI系统需要采用AI工程实践。AI工程能够通过编排和优化应用来适应、抵御或吸收[详细]
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Gartner公布2022年数据分析十二大趋势
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:115
关于数据的几项事实是:如今国内数据利用率仍然很低,企业数据孤岛问题显著,但数据分享成为更加主流的趋势,数据外泄的风险性愈发低于分享赢得的价值...... 对于企业来说,四种趋势和数据息息相关,发挥数据的潜在价值将带来新机会。 AI工程化是Gartner在近[详细]
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终于有人将数据 信息 知识讲明白了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:79
数据无处不在,只是它们没有实体。 过去,人们习惯把数字的组合称为数据。但在今天,这样的理解显然不够全面。那么是否可以把数字、字符、字母的集合称为数据?也不准确。 在今天大数据的语境中,数据是可以被记录和识别的一组有意义的符号,一般可通过原始[详细]
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数据映射优秀实践 类型 办法和工具的简要指南
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:66
在任何应用程序集成、数据迁移以及一般的数据管理计划中,数据映射都是最关键的步骤之一。甚至可以这么认为:集成项目的成功在很大程度上取决于源数据到目标数据的正确映射。 本文将探讨有关数据映射的优秀实践,包括类型、常用方法以及一些有用的数据映射工[详细]
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数据即服务 供给即时数据的顶级供应商
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:137
并非所有可能使企业受益的数据都可以通过内部方式轻松生成、清理和分析。数据即服务提供商则是可以为企业提供数据即用型数据使用的实体。 云计算提供商 所有主要的云计算公司都为其客户维护大量开放数据集。在许多情况下,数据是免费的,并作为使用本地计算[详细]
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调整数组元素顺序 你明白几分?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:61
有一个整数数组,我们想按照特定规则对数组中的元素进行排序,比如:数组中的所有奇数位于数组的前半部分。 实现思路 我们通过一个实例来分析下:假设有这样一个数组:[2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11],将奇数移动到最前面后,就是:[11, 9, 5, 7, 6, 8, 4, 2]。[详细]
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Spark SQL 字段血缘在 vivo 互联网的践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:91
字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢? 有了字段间的血缘关系,便可以知道数据的来源去处,以及字段之间的转换关系,这样对数据的质量,治理有很大的帮助。 Spark SQL 相对于 Hive 来说通常情况下效率会比较高,对于[详细]
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帮你看明白Zookeeper如何实现服务注册发现
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:157
对微服务稍有了解的小伙伴应该都听说过 Zookeeper,我们来看看在官网上是如何介绍的: Zookeeper 是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务。 作为一个协调服务,常常用来配合其他中间件来用,比如:Dubbo + Zookeeper,Hadoop + Zookeeper等,Zookeepe[详细]
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运用大数据进行营销的9种最佳方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:163
大数据驱动营销业务的发展如今比以往任何时候都更加重要,所以需要战略性地使用这些实践。 对于很多企业来说,大数据已经成为一项非常具有价值的技术资产,并利用大数据改善业务。数据分析和人工智能技术的一些最佳实践已经出现在营销领域。 数据驱动营销比[详细]
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2022年数据可视化的主要趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:195
大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。 毫无疑问,大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。 如果没有将人们所寻找的东[详细]
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组建高效分析团队的7个最佳实行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:118
数据驱动的成功取决于强大、多样化、跨职能的数据团队。IT领导者需要采用创建和维护团队的技巧,以提供敏锐的数据洞察力。 如果企业部署了最新和最好的数据分析工具,但未能组建高效的分析团队,那么会发生什么?将会失去创收机会,并浪费大量的时间和费用。[详细]
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通过更好的数据质量改进决策的8个重要提醒
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:55
企业对良好数据质量的需求日益增长,人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。 搜索引擎上有关数据质量这一术语多达600万项,这清楚地表达了数据质量的重要性及其在决策场景中的关键作用。了解数据有助于对其进行分类和鉴定,以便在所需场景[详细]
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大数据和人工智能如何完全改变支付方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:102
事实表明,数据技术的进步和发展使虚拟卡和电子钱包更适合支付管理。 数据如今已经成为企业必不可少的资产,而金融行业是从数据中受益的主业行业之一。通过解释和分析数据,企业可以了解和预测趋势、提高安全性,并做出数据驱动的决策。大数据和人工智能技术[详细]
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数据科学家将数据科学技能转化成收入的最佳方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:195
各种数据如今呈现出爆炸式增长,这为数据科学家创造了更多获利的机会,可以将其具有的数据科学技能实现货币化,从而赚取更多的收入。从数据科学中获得收入有多种方法,因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外,数[详细]