BI理论

“谷歌流感趋势”不仅没有提供流感传播的精确图表，它也无法实现大数据作为传道者的美梦。没有“厚数据”,大数据就什么也不是。

目前业界对大数据的描述五花八门，但其实大数据应用主要分为两大类：一类是通过大数据来治理国家，这方面倡导的主要以学者涂子沛为主流；另一类就是大数据商业应用，提高商业效益和价值。

百度大数据引擎将进一步利用互联网强大的数据库和数据处理能力，立足于提升传统产业效率和降低其成本，为传统行业转型升级做好技术铺垫。

成长为一个数据分析师，要注意「理解」你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力，了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上，才能谈数据分析。

灾难恢复即服务（DRaaS）比给组织的数据中心配备相应的灾难恢复从成本上节省了很多，云服务厂商的服务水平协议（SLA）让首席财务处官的注意力从成本的资本预算上转移到了运维预算上。实施DRaaS会让你避免没有处理业务连续性的计划而遭受的责备。

大数据可能包括的是有关客户潜在的需求信息；智能数据则提供了客户正在寻找的解决方案。它不仅向企业显示其客户的需求方向，也能够更容易地支持内部商业决策。

大数据是时下最时髦话题，技术专家、企业家为人们描绘了大数据下的美好生活。近期，美国学界和媒体有关“谷歌流感趋势”的讨论，又把大数据推上了风口浪尖。

从技术上讲，性能优化可以从许多不同的层次下手--应用程序可以优化，数据库可以调整，或建立新的系统架构。但是，在生产中，这些问题往往会由IT运维来解决，采取某些对系统破坏性最低的措施实现提速。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

4月15日，为了帮助合作伙伴能够更好的把握大数据时代商机，国内IT分销领域领先企业长虹佳华在北京长虹大厦举办了主题为“趣谈大数据”的首次公开课。

在如此激烈而又庞大的市场中，电商们迫切想知道的想必就是用户需求。这种服务是消费者想要的，但是谁能帮助电商们做到呢？记者在百分点科技公司北京总部得到了一种答案，但多有疑虑，大数据推荐引擎是否能做到清洗出高质量数据，提供实时服务呢？

南海区有意成立一个数据统筹局，目标是用好政务大数据、促政府管理效率进一步提升。如果来自媒体的这一消息成真，那么南海区有望为全国政府数据治理探路。

有人说大数据是黄金、是竞争力，然而在这一切谈论的背后却鲜有人关注数据质量这个最根本的问题。普元数据产品总监王轩认为，大数据处理的关键就是解决数据质量问题，规避数据错误、保障数据质量才能真正让企业从大数据应用中获得利益。

全球领先的信息技术研究和咨询公司Gartner今天在北京举行主题为“大数据时代及分析”的本地研讨会。来自Gartner的顶尖分析师们与大家共同聚焦信息管理，分析新型创新模式，探索如何提高绩效管理并创造新的收益，帮助客户向着商业目标不断前进。

作为数据驱动的企业，迟早有一天要面临数据恢复的问题，数据恢复服务商怎样确定最适合客户的系统，怎样保障客户的数据安全，6个最佳实践为我们提供了解决问题的思路，下面看MeganWilliams带来的精彩分析。