数据仓库

技术的飞速发展使得大多数企业通过数据来收集信息。 这些数据稍后将有助于促进业务流程、协助决策制定和确定未来的业务发展战略。 这就是为业务实施数据挖掘或数据挖掘的重要性

博士，任教于北京邮电大学计算机学院，副教授、硕士生导师，北京市课程思政示范课教学名师，研究生《数据仓库与数据挖掘》优秀教学团队负责人。曾在美国MIT（麻省理工学院）和美国PSU（波特兰州立大学）访问学习。现任中国人工智能学会智能服务专业委员会副秘书长，跨媒体网络大数据分析与研究中心主任

部分居于龙头地位的流通企业在追求规模效益的过程中，不断整合资源，形成集团效益。但是，一般在集团管理的初期，仅仅是以资本为纽带将众多的企业联系在了一起，在业务上大都还处于各自为政的状态，集团企业的集中采购价格优势、企业间的资源互补优势、资金统筹规划优势等规模优势没有完全发挥出来，集团对分支机构的控制能力也有待于提高。 卓识集团企业解决方案帮助企业规范内部管理、优化业务流程、重点监控企业管理中易出漏洞的环节，提高企业数据挖掘和分析能力，以快速响应客户需求，提高企业内部运转效率、减少运营成本，增强企业的竞争能力，并帮助企业与上游供应商、下游客户、终端消费者之间建立了商务协同的环境

我们在电信市场研究方面拥有深厚的专业知识。多年来，我们对广泛的电信客户进行了研究：从对数据仓库感兴趣的大公司到关注基本IT功能的中小企业，再到对最新产品、**覆盖范围和捆绑包感兴趣的终端消费者。 我们的电信市场研究团队与业内一些大牌合作，帮助他们应对一些最严峻的挑战，并为他们提供日常项目支持，如了解如何在5G上区分其品牌地位

ZDNet至顶网服务器频道 11月29日：日前，IBM在中国上海举办了主题为“驭数有术，智胜大数据”的2013 Power开启大数据业务高峰论坛。会上，IBM展示了当今**的企业级大数据和分析基础架构平台——IBM Power Systems，以及Power平台上全面覆盖各种复杂行业应用场景的企业级大数据和分析应用解决方案。 Power Systems的大数据和分析解决方案全面涵盖大数据和分析的各个场景，如静态批量大数据处理、实时大数据处理、数据仓库整合和数据集市构建等，并集IBM全面的咨询、服务、软硬件能力于一体，能够有效帮助金融、电信、政府、公共事业、能源、交通、制造等行业企业快速步入大数据时代，开启大数据和分析业务，有效管理和利用海量数据，以获取商业洞察和行业竞争优势

类：实体的形式化描述，对象是类的实例，类是对象的模板。 抽象：对象是现实世界中某个实体的抽象，类是一组对象的抽象。 封装：将相关的内容组装成一个单元模块

专业特色：大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务，移动互联网时代的大数据专业人才在未来相当长的时间内，将深受各行各业青睐，这也使得大数据相关专业毕业生拥有其他专业无法比拟的就业优势。本专业联合阿里云与慧科集团，以前沿企业人才需求为导向，以学以致用、场景化案例式教学为宗旨，将教学目标和思维提升到更高层次，强调“三实”，即实例分析、实境训练、实战检验，力求打造适应新形式，具有最新思维和技能的复合型、应用型、创新型人才。 主要课程：大数据技术基础、Web前端技术、Linux操作系统、Python程序设计基础、阿里大数据技术与应用、自动化数据分析处理、数据可视化、数据仓库理论与实践、大数据项目综合实践

H3C UniServer R4900 G3，通用型2U双路机架式服务器，面向不同业务负载平衡性能、扩展力及安全可靠等特性，显著提升数据中心生产力。 作为一款自主研发的主流2路2U机架式服务器，H3C UniServer R4900 G3 基于最新的英特尔®至强® 可扩展家族处理器，可实现最高71%的性能提升和27%的内核数量增加，配合六通道2933MHz DDR4内存技术，为用户提供高达50%的性能提升。通过高达10个 PCI-E 3.0 插槽[注]和多达40块[注]硬盘的本地存储支持，实现卓越的扩展能力

在数据行业，经常会听到大家在讨论一个问题。就是数据中台、数据平台和数据仓库三者到底有什么不同？这个问题也是很多企业在挑选数据服务的主要困扰。下面就由小云为大家介绍下三者的关键区别在哪吧

现今整个世界已经迎来了大数据纪元，无论是企业、机构还是政府，大数据分析都能为其产生新的可能性。当然，也有一些潜在的风险或挑战。传统企业不断地进行数字化转型，而其中的关键便是利用企业的大数据库（包含企业内外部数据）来分析企业的经营情况和外部营销策略，而此类分析需要兼具灵活性和准确性，以在风云变幻的市场中不断优化策略，最终有一片属于自己的蓝海；而对于政府或机构来说，透明化、流动化、信息化是政府数字化转型的关键，以更好的提高政府效能，为人民服务