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快数据如何在物联网高速公路上驱动分析

大数据时代,快数据(fast data)有望给企业带来新的机遇。智能手机、传感器和社交媒体产生了上百亿个数据节点,如果你没有能力对这些数据节点以及物联网作出响应,那快数据带来的商机将与你擦肩而过。 对于很多商业分析应用程序,快数据的分析和处理是大数据项目中不可避免的难题。每当数据科学家从他们的大数据集(静态的)挖掘出新内容时,业务人员立刻就会去想从中赚钱的方法,同样,动态数据中巨大的经济利益也会促使快数据在商业中受到更多的重视,相信未来快数据会在商业中发挥更大的作用。 TIBCO这个公司从字面上可以理解为“有信息总线的IT企业”,它旨在为各种企业系统(如股票市场和交易应用程序)之间提供高速、低延迟的连接。现在该公司致力于发展物联网(IoT)和快数据相关的技术,并将其作为自己的“两个第二优势”。 TIBCO市场部门高级总监告诉我们:“快数据首先要解决的是数据访问问题,即首先得访问到数据,现在我们正努力捕获所有不在防火墙保护范围内的数据,不管来自社交网络还是其他有API的来源。 例如,零售商使用BusinessWorks(该公司近期公布的旗舰版数据集成平台)可以通过客户的智能手机捕获客户地...

企业如何更好地制定大数据策略

大数据策略会失败吗?是时候该讨论一下这个问题了。企业才刚刚掌握如何集成ERP(企业资源规划)及其他业务应用来消除业务流程中妨碍效率的孤岛。面向服务架构、软件即服务、云计算及其他现代化解决方案在协助企业实现大型应用集成过程中都发挥了一定的作用。但是如今,在大量数据的环境中组织正面临新的一系列挑战。更清楚地说,它不是一条数据流。它是由许多独立的数据流组成的,使数据互相分离或者就像以前的企业应用那样将孤立起来。 这不是因循守旧 这些数据中有许多都不像那些企业用处理的数据那样。在大规模结构化数据环境中,数据激增所面临的大部分挑战都可以通过扩展、冗余及分析而得到解决。大数据时代,以上这些挑战仅仅是企业必须解决的小部分问题。如今收集到的数据类型来源非常广泛。数据通过嵌入式传感器、RFID芯片、箱子和音像供给、文档和图像文件、图像等其他方式而传输到数据库中。社交媒体会改变数据应有的形象。这还不包括业务伙伴之间所共享过的大数据。 组织不再描述或者规定数据所要展现的形式。实际上,如果尝试这样做,会大大地降低数据本身的价值。企业仅能预测一定数量的潜在情节或者反应。无论他们创建了多少复选框或者数据文件,总会...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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