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大数据阻止网络安全威胁的5种可行办法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:55
事实表明,大数据在阻止网络安全威胁方面发挥着关键作用。毫无疑问,如果没有大数据分析,企业开展业务可能比较盲目并且面临风险。大数据是一门新科学,数据生产率如今正在以惊人的速度发展。全球正在产生数量惊人的数据,而且随着物联网的发展,这一增长速[详细]
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大数据完善小企业的9种方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:166
大数据可以为任何企业的数据分析业务提供帮助。即使对于预算紧张、员工人数少的小企业,采用的一些大数据工具和解决方案也能满足他们的需求和目标。 大数据为各种规模的企业提供富有洞察力的信息,能够高效地用于营销、设计和制造满足特定需求的产品、增加收[详细]
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大数据分析的益处以及如何分析大数据
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:164
大数据分析是分析大量数据以发现诸如隐藏模式、相关性、市场趋势和消费者偏好等信息的一个复杂过程,这些信息有助于企业做出更好的决策。 数据分析工具和方法为企业提供了一种评估数据集和大规模获取新信息的方法。有关业务运营和绩效的基本问题由商业智能查[详细]
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大数据安全在云中的几个最优秀实践
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:140
在处理云中的大量数据时,企业需要主动采取安全措施。不要等待威胁发生,应该首先采用一些安全方面的最佳实践。 任何大数据项目都涉及存储和处理大量数据,其中可能包括敏感信息或个人身份识别内容。解决云计算中的大数据安全问题需要采用各种最佳实践。 每[详细]
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选择分析工具时要考虑的元素
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:192
管理咨询机构Aspirant公司在调查报告中指出,随着人工智能(AI)的发展,各行业领域产生了大量数据,而这些数据对于企业都非常有帮助,但许多人不知道如何评估或分析如此大量的信息。 企业将引入或采用大量的分析解决方案,这些解决方案大多具有相似的特性和功[详细]
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为何预测分析对零售企业如此重要
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:96
预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据,现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长,但由于其复杂性和高昂的成本,该过程的采用率通常很低。然而,大数据和越来越多的可用[详细]
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预测分析的几个胜利案例
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:122
多年来,企业一直在努力发展其分析能力,这不仅是为了了解过去的表现,而且是为了预测趋势和未来事件,以提高敏捷性。越来越多的公司正在部署预测分析工具,以提高自身的服务效率、开发产品、发现潜在威胁、优化维护工作,甚至挽救生命。 预测分析工具会将统[详细]
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大数据解析如何影响供应链?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:127
多年前,很多供应链的范围都在国内或本地,通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合,为供应链增加了新的活力,但也使其变得更加复杂。最终,大数据作为一种用户友好的重要资产,并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答案[详细]
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数据科学项目失败的原由
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:190
如今,数据科学几乎都会引起IT和业务主管们的兴趣。但数据科学确实会出问题。 事实上,利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解的数据科学项目可能会以多种方式失败,从而导致时间、金钱和其他资源的浪费。存在缺陷的项目可[详细]
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从人工智能到团队协作 数据科学家的7项关键技能
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:136
如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python,还需要擅长与企业高管进行沟通。 美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一,预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉,数据科学家不仅需要具[详细]
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将让业务繁荣发展的十大数据分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:95
企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势,以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。 行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出,如果没有大数据分析,企业的发展可能会很盲目,就像在高速公路上游荡的鹿一样。 根据调研机构Gartner公司的调查,企业开[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:129
考虑到Google BigQuery提高效率以及轻松存储大量信息的能力,它可能是大数据分析的未来方向。 如果企业未能实施正确的业务管理工具,那么在经营业务方面可能会很棘手。如果企业与数以千计的客户打交道,那么获得最佳生产力、充足预算和提高客户满意度应该是[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-11 热度:132
大数据是推动企业可持续变革的重要技术之一,企业需要了解大数据将如何改善业务。 当企业高管听到大数据这个术语时,他们自然而然地想到的是数量惊人的可用数据。这些数据来自电子商务和全渠道营销领域,或来自物联网上的连接设备,或来自生成有关交易活动的[详细]
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物联网网关有什么作用,如何工作?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:197
物联网网关是用作云和之间的连接点的物理设备或软件程序控制器,传感器和智能设备。物联网设备和云之间移动的所有数据都通过物联网网关,网关可以是专用硬件设备或软件程序。物联网网关也可以称为智能网关或控制层。 物联网网关有什么作用? 物联网网关充当网[详细]
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餐饮服务设备行业的主要趋势
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:59
餐饮服务设备行业正在快速创新,以应对大型商业厨房和餐厅不断变化的需求。去年,在美国国家餐饮协会(NRA)和北美食品设备制造商协会(NAFEM)的展会上,有多项新技术和新产品亮相。即将到来的更先进、更智能的技术将影响餐饮服务设备行业的发展趋势。产品创新[详细]
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优先考虑物联网网关安全的六个步骤
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:55
物联网网关可以是物理设备或软件程序,将云连接到物联网设备。它充当不同数据源和目的地(如服务器或数据库)之间的桥梁。网关可以优化数据传输以保持高效和自由流动,因此设备可以专注于数据收集。 网关还为物联网网络及其传输的数据提供额外的安全性。它在数[详细]
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IoT蜜罐展示物联网设备存在的网络威胁
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:123
随着物联网(IoT)设备的数量不断增加,IoT设备在网络安全方面面临现实威胁。蜜罐历来被用作诱饵设备,帮助研究人员更好地了解网络上威胁的动态及其影响。但由于设备及其物理连接的多样性,物联网设备对此提出了独特挑战。 对此,美国南佛罗里达大学及美国国家[详细]
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物联网已成推动经济发展重要生产力
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:69
我国目前物联网相关企业有65万余家,2016年至2020年,5年复合增长率达到45.9%。可以说,物联网被认为是下一个工业革命,因为它将改变人们的生活、工作、娱乐和旅行方式。预计2025年,中国物联网连接设备将突破150亿个,未来物联网大有可为。 01物联网经济勃[详细]
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2022 年零售业使用物联网的十种方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:70
物联网使行业能够做出更好的商业决策,例如,零售业。零售业中的物联网有助于企业更好地了解顾客并改善其体验。 物联网如何应用于零售业?让我们来看看2022年零售业使用物联网的10种方式: 管理库存 在零售环境中使用物联网的最重要方式之一是管理库存水平。[详细]
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智能科技与物联网助力未来美好生活
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:190
智能技术和物联网 (IoT) 在我们的日常生活中变得越来越重要。我们全天在家中使用的许多设备现在都是智能的,例如智能电表、洗衣机、冰箱和 Alexa 等语音连接设备。然而,家庭物联网的潜力不仅仅停留在消费设备上。在阿尔卡特朗讯企业,我们相信,如果住宅和[详细]
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关于物联网开发,您需要了解什么?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:107
物联网仍然是每个企业未来都应该考虑的热门趋势。 物联网(IoT)是指部署在世界各地并连接到互联网以收集和共享数据的数十亿台设备。这些设备无处不在,用途广泛。物联网设备包括智能手表、医疗传感器、智能锁、智能冰箱、健身追踪器、恒温器、安全系统、机器[详细]
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推荐物联网项目中采用时序数据库
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:198
随着制造业数字化的发展以及物联网应用的普及,越来越非互联网、业务系统的数据被采集、记录和存储。 很多系统开发者熟悉的是 Oracle、MySQL等关系型数据库,以及像 Redis 这样的键值数据库,于是在物联网应用、制造业数字化应用中也延续了相似的数据库选型[详细]
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为什么 Linux 容器对物联网很重要
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-11 热度:81
Linux 容器标志着嵌入式世界第一个实用的虚拟化技术的到来。在 Raspberry Pi 上运行 Docker 可为您提供在云中运行 Docker 的大部分好处,同时启用对任何 IoT 项目成功至关重要的附加功能:隔离的应用程序故障、高效的更新以及灵活但熟悉的工作流程。 为什么[详细]
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大数据的四大维度深度介绍
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:84
涵盖这四个维度有助于定义和区分大数据: 数量:数据量。数量也许是与大数据最相关的特征,指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数据。数据量持续以前所未有的速度增加。然而,真正造成数据量巨大的原因在不同和行业和地区各有不同,而且没有达到通常[详细]
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客户分析促进大数据举措
所属栏目:[大数据] 日期:2022-01-03 热度:87
IBM商业价值研究院与牛津大学赛德商学院联手进行了2012 Big Data @ Work研究,调查了95个国家中的1144名业务和IT专业人员,并采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。 客户分析推动大数据举措 我们让受访者列出大数据的三个首要目标,近一半的受访者认为[详细]