未发布 大数据处理过程之核心技术ETL详解 ETL (数据转换)就是对数据的合并、清理和整合。通过转换，可以实现不同的源数据在语义上的一致性。抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论ETL在大数据实际应用中涉及的技术与知识点。
未发布 Hadoop 信息集成平台，让大数据分析更简单！ 就本身而言，Hadoop 不是很有用的东西，原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码，难以治理，也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题，主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等，而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。
未发布 Hadoop数据复制方案 － IBM Big Replicate 您是否在考虑将数据从实验环境复制到生产环境，或者实现跨不同厂商的不同Hadoop发行版本之间复制数据，如果您觉得实现这类的需求非常困难、复杂、昂贵和耗时，那您应该尝试IBM Big Replicate。Big Replicate高性能的企业级复制技术能够为您解决这些问题。
未发布 大数据在医疗卫生领域的应用：减少成本，改善效果 对医疗数据数字化及数据共享的标准化和倡导，改进并降低数据存储成本，并能够在商业硬件上运行，这些都促成了大数据在医疗行业的应用，并以更低的成本获得更好的医疗卫生服务为目标。
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类似这样的业务场景，传统的IT架构还能处理吗？No，传统IT从数据产生到获取具体业务价值的洞察所需时间少则几个小时，多则T＋1（常见情况）。为了更实时地掌握网络质量，您需要引入流计算技术进行数据的实时分析。
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