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Ligne n°1 : ... #IT经理网 RSS Feed IT经理网 » Feed IT经理网 » 评论Feed IT经理网 »- Ligne n°2 : 忘记“大数据”,从“中数据”开始评论Feed 南大通用:行业大数据将超互联网大数据 用户数据泄漏事故调查:印象笔记真的安全吗?
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Ligne n°10 : ... * [home.jpg]- Ligne n°11 : * 大数据
Ligne n°12 : * 云计算 ...
Ligne n°33 : ... + BPM- Ligne n°34 : + 大数据
Ligne n°35 : + 企业2.0 ...
Ligne n°63 : ... * 热门标签:- Ligne n°64 : * facebook IBM Android 大数据 微软 云安全 NSA app推荐 BYOD 网络安全 Hadoop 大数据应用
- Ligne n°64 : * facebook IBM Android 大数据 微软 云安全 NSA app推荐 BYOD 网络安全 Hadoop 大数据应用
Ligne n°65 : 移动安全 移动开发 ...- Ligne n°67 : 首页 » 大数据, 热点
- Ligne n°69 : 忘记“大数据”,从“中数据”开始
Ligne n°72 : ... * 星期一, 三月 11, 2013- Ligne n°73 : * 大数据, 热点
Ligne n°74 : * 无评论 ...- Ligne n°78 : 对于很多市场研究人员来说, “中数据”才是真正能够提供ROI价值回报的分析目标。 而所谓“大数据”分析, 则会呈现递减的ROI。
- Ligne n°80 : 业界对“大数据”这一概念的质疑声从来就没有停止过,很多人认为它只是一个过度炒作的营销泡沫。确实,单就数据的体量而言,大多数企业并没有Googl
Ligne n°81 : e, Facebook那样的PB级数据。 那么, 大数据究竟有没有意义呢? 数据分析专家Tom ...
Ligne n°80 : ... 业界对“大数据”这一概念的质疑声从来就没有停止过,很多人认为它只是一个过度炒作的营销泡沫。确实,单就数据的体量而言,大多数企业并没有Googl- Ligne n°81 : e, Facebook那样的PB级数据。 那么, 大数据究竟有没有意义呢? 数据分析专家Tom
Ligne n°82 : Anderson最近给出了一个概念叫“中数据”,根据他的划分, 数据集数据量在10万以下的称为“小数据”, ...
Ligne n°82 : ... Anderson最近给出了一个概念叫“中数据”,根据他的划分, 数据集数据量在10万以下的称为“小数据”,- Ligne n°83 : 数据集在1000万以上的称为“大数据”,而在二者之间的称为“中”数据。 Tom Anderson认为,
Ligne n°84 : 企业进行数据分析的投资收益率在“中”数据范围内是最高的。 以下是IT经理网编译Tom Anderson的博文: ...- Ligne n°86 : 在我参加了这个星期的美国营销协会的第一届大数据的研讨会后,我更加坚信了我这几年与许多财富1000强企业的营销人员沟通后的一个看法。 那就是:
- Ligne n°90 : 大数据,大数据, 大数据, 人们到处在谈它, 其实我发现, 真正处理“大”数据的研究者其实很少。 我认为我们应该把“大数据”的概念范围缩小。
- Ligne n°90 : 大数据,大数据, 大数据, 人们到处在谈它, 其实我发现, 真正处理“大”数据的研究者其实很少。 我认为我们应该把“大数据”的概念范围缩小。
- Ligne n°90 : 大数据,大数据, 大数据, 人们到处在谈它, 其实我发现, 真正处理“大”数据的研究者其实很少。 我认为我们应该把“大数据”的概念范围缩小。
- Ligne n°90 : 大数据,大数据, 大数据, 人们到处在谈它, 其实我发现, 真正处理“大”数据的研究者其实很少。 我认为我们应该把“大数据”的概念范围缩小。
Ligne n°91 : 引入一个新的更有意义的名词:“中”数据来描述我们目前的大数据热潮。 ...
Ligne n°90 : ... 大数据,大数据, 大数据, 人们到处在谈它, 其实我发现, 真正处理“大”数据的研究者其实很少。 我认为我们应该把“大数据”的概念范围缩小。- Ligne n°91 : 引入一个新的更有意义的名词:“中”数据来描述我们目前的大数据热潮。
- Ligne n°93 : 要了解什么是“中”数据,进而理解大数据, 我们得先知道什么是“小”数据。
Ligne n°101 : ... 小数据可以包括从定性研究的某个访谈到几千个调查问卷的结果。在这个规模上, 定性分析和定量分析可以从技术上结合起来。- Ligne n°102 : 而这两者都不能称之为现在定义的“大数据”。
Ligne n°103 : 目前对大数据的定义随着企业对数据的处理水平的不同而不同。通常的的大数据定义指的是用现有普通软件很难分析的数据量。 ...
Ligne n°102 : ... 而这两者都不能称之为现在定义的“大数据”。- Ligne n°103 : 目前对大数据的定义随着企业对数据的处理水平的不同而不同。通常的的大数据定义指的是用现有普通软件很难分析的数据量。
- Ligne n°103 : 目前对大数据的定义随着企业对数据的处理水平的不同而不同。通常的的大数据定义指的是用现有普通软件很难分析的数据量。
- Ligne n°109 : 那么,什么是中数据呢? 进入大数据时代, 有些我们认为是小数据的数据集可能会迅速成长为大数据。 比如
- Ligne n°109 : 那么,什么是中数据呢? 进入大数据时代, 有些我们认为是小数据的数据集可能会迅速成长为大数据。 比如
Ligne n°110 : 3万到5万条用户满意度调查记录可以用类似IBM的SPSS软件分析。 可是, 如果把这些数据集中加入了用户的评论这样的文本数据, ...- Ligne n°113 : 如果我们把同样的文本数据用文本挖掘的方式处理的话,新加入数据集的数据将会极大地增加数据量。 这常常就会被认为是大数据,
Ligne n°114 : 需要更加强大的软件来处理它。 不过, 我认为, 一个更准确的描述应该是“中”数据, ...
Ligne n°114 : ... 需要更加强大的软件来处理它。 不过, 我认为, 一个更准确的描述应该是“中”数据,- Ligne n°115 : 它其实只是真正大数据的起步阶段(这与IT经理网之前的文章“大数据需大处着眼,小处着手”中的观点不谋而合)。而且对于这个规模的数据量,
- Ligne n°115 : 它其实只是真正大数据的起步阶段(这与IT经理网之前的文章“大数据需大处着眼,小处着手”中的观点不谋而合)。而且对于这个规模的数据量,
Ligne n°116 : 其实还是有很多简单的处理手段的。 ...- Ligne n°118 : 大数据
- Ligne n°120 : 好了,我们把大数据的一部分切出来叫做“中”数据。 现在, 我们可以重新定义“大”数据了。
- Ligne n°122 : 为了理解“大”数据与“中”数据的区别, 我们需要考虑一些不同的维度。 Gartner的分析师Doug Laney曾经对大数据有一个著名的描述,
Ligne n°123 : 把大数据分为3个维度:规模(Volume), 种类(Variety)和 速度(Velocity), 通常叫做3V模型。 ...
Ligne n°122 : ... 为了理解“大”数据与“中”数据的区别, 我们需要考虑一些不同的维度。 Gartner的分析师Doug Laney曾经对大数据有一个著名的描述,- Ligne n°123 : 把大数据分为3个维度:规模(Volume), 种类(Variety)和 速度(Velocity), 通常叫做3V模型。
- Ligne n°127 : 成本(以时间计量或者按照金钱计量)与期望价值构成了所谓的投资收益率(ROI)。 这也可以应用于大数据项目的可行性研究。
Ligne n°132 : ... 相对于“中”数据来说, “大”数据或者说“真正的大”数据量的分界点在于, 对于分析进行的投入,- Ligne n°133 : 相对成本(包括可能从中发现不了什么的风险)来说,并不具有吸引力。 比“中”数据更大的数据量来说, 大数据分析要么并不现实,
Ligne n°134 : 要么对企业来说ROI太低。 ...
Ligne n°141 : ... 在最近我去德国的一次出差中, 我有幸遇到了一位在欧洲核子研究中心从事大型对撞机项目的科学家。 相对于大型核子对撞机来说,- Ligne n°142 : 普通的商业企业不需要像那样的软件和硬件来进行那个规模的大数据分析。 对撞机的1亿5千万个传感器每秒钟产生4000万条数据。 而实际上,
Ligne n°143 : 即使是欧洲核子研究中心的科学家们, 也不会去分析如此打规模的数据量。 他们在分析前过滤掉来99.999%的粒子对撞数据! ...
Ligne n°146 : ... 我们不需要EB或者PB级别的处理能力或者在数以千计的服务器上跑大型并发软件, 目前其实有一些很好的软件能够处理我们一般企业的“中”数据需求。- Ligne n°147 : 一提到大数据, 媒体常常提到的是亚马逊, 谷歌或者Facebook。 就算是这些案例中(很多 听上去更像是IT销售鼓吹的科幻小说),
Ligne n°148 : 也并没有提到这些公司在数据分析中实际使用的样本的量。 ...
Ligne n°155 : ... 对市场分析来说, 这可能意味着发现了一个新的细分产品市场或者竞争对手的新动向, 对药物研究来说,- Ligne n°156 : 可能意味着发现一些小的人群细分与某些癌症的高风险关联 (参考本站文章: 大数据“显影”:Ayasdi用拓扑数据分析癌症 )从而拯救生命。
Ligne n°177 : ... * 有效率95%!个性化能显著提升邮件营销的打开率- Ligne n°178 : * 营销大数据分析市场的十大产品模式
Ligne n°179 : * 数字营销大爆炸:电子邮件营销的十大业务模式 ...- Ligne n°181 : 标签: CMO, 中数据, 大数据方法
Ligne n°189 : ... 隐私已经死去,软件正在吃掉世界,数据即将爆炸- Ligne n°190 : 上一篇«南大通用:行业大数据将超互联网大数据
- Ligne n°190 : 上一篇«南大通用:行业大数据将超互联网大数据
Ligne n°191 : 用户数据泄漏事故调查:印象笔记真的安全吗?»下一篇 ...
Ligne n°228 : ... 1. 机器学习常见算法分类汇总 10 评- Ligne n°229 : 2. 二十大数据可视化工具点评 9 评
Ligne n°230 : 3. 成为数据科学家并不难 5 评 ...
Ligne n°235 : ... 8. 扔掉KPI,跟Google学习OKR管理方法 3 评- Ligne n°236 : 9. 2014年值得关注的十个Hadoop大数据创业公司 3 评
Ligne n°237 : 10. 自动分析工具:数据科学家职业的终结者 3 评 ...
Ligne n°250 : ... Android app推荐 BYOD CIO CMO facebook google Hadoop HTML5 IBM LinkedIn- Ligne n°251 : NSA OpenStack twitter web安全 WiFi 云安全 云计算 云计算选型 人工智能 企业2.0 办公app 大数据
Ligne n°252 : 大数据人才 大数据创业 大数据工具 大数据市场 大数据应用 大数据案例 大数据趋势 安全意识 安全报告 微软 思科 数据中心 数据可视化 ...
Ligne n°251 : ... NSA OpenStack twitter web安全 WiFi 云安全 云计算 云计算选型 人工智能 企业2.0 办公app 大数据- Ligne n°252 : 大数据人才 大数据创业 大数据工具 大数据市场 大数据应用 大数据案例 大数据趋势 安全意识 安全报告 微软 思科 数据中心 数据可视化
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Ligne n°253 : 数据科学家 智能家居 移动安全 移动应用开发 移动开发 网络安全 苹果 软件开发 领导力 ...- Ligne n°295 : 麦肯锡:医疗行业的大数据革命
Ligne n°296 : 医疗大数据应用已经来到引爆点,可为美国节省数千亿美元医疗开支。 ...
Ligne n°295 : ...麦肯锡:医疗行业的大数据革命- Ligne n°296 : 医疗大数据应用已经来到引爆点,可为美国节省数千亿美元医疗开支。
- Ligne n°300 : 解读美国国家安全部NSA的大数据战略
Ligne n°301 : 棱镜门事件以来,NSA的全球监控行为遭到各国政府和人民的谴责,但美国情报部门所展现的大数据和信息安全技术实力也成为各国政府甚至一流IT ...
Ligne n°300 : ...解读美国国家安全部NSA的大数据战略- Ligne n°301 : 棱镜门事件以来,NSA的全球监控行为遭到各国政府和人民的谴责,但美国情报部门所展现的大数据和信息安全技术实力也成为各国政府甚至一流IT
Ligne n°302 : 企业为之“艳羡”的对象。 ...- Ligne n°343 : 星图数据:电商大数据金矿的“国产挖掘机”
Ligne n°344 : 作为为数不多的本土大数据创业企业,星图数据在互联网大数据领域已经耕耘了将近3年,自主研发出了一套适合中国企业的大数据应用服务产品。 ...
Ligne n°343 : ...星图数据:电商大数据金矿的“国产挖掘机”- Ligne n°344 : 作为为数不多的本土大数据创业企业,星图数据在互联网大数据领域已经耕耘了将近3年,自主研发出了一套适合中国企业的大数据应用服务产品。
- Ligne n°344 : 作为为数不多的本土大数据创业企业,星图数据在互联网大数据领域已经耕耘了将近3年,自主研发出了一套适合中国企业的大数据应用服务产品。
- Ligne n°344 : 作为为数不多的本土大数据创业企业,星图数据在互联网大数据领域已经耕耘了将近3年,自主研发出了一套适合中国企业的大数据应用服务产品。
Ligne n°374 : ... * BPM- Ligne n°375 : * 大数据
Ligne n°376 : * 企业2.0 ...