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大数据 应用

收录了 大数据 应用 频道下的 50 篇内容

金融科技盛宴(七):银行的大数据应用
金融科技盛宴(七):银行的大数据应用

本系列文章梳理了国内外银行信息化历程,包含区块链、云计算、物联网、移动端、人工智能各方面的应用情况。

B端大数据应用的架构实践与思考
B 端大数据应用的架构实践与思考

本次分享介绍B端大数据应用常见的技术挑战和解决之道。

HANA 为大数据应用做好准备

HANA是SAP发布的一套与数据源无关的、软硬件结合的、基于内存计算的平台,在最近的年度开发者技术会议上,SAP公司详细公布了其在HANA数据平台编程方面取得的显著进步。HANA已经为大数据应用开发做好准备。

大数据应用的测试发展之路(一)
大数据应用的测试发展之路(一)

从 IT(Information Technology)到互联网和移动互联网,再到数据技术 DT(Data Technology)时代,技术在不断地演进,从单机硬盘升级为当下主流的云 + 端模式的“新技术”。随着最近几年数据计算力与机器智能算法的兴起,基于大数据 AI 算法的应用愈来愈热,大数据应用在各个行业也不断涌现。测试技术作为工程技术的一部分,也随着时代的不断变化在同步演进,在当下 DT 时代,如何测试和保障一个基于大数据的应用的软件质量,成为测试界的一个难题。

国双出席全球技术盛会 分享数字化时代的B端大数据应用
国双出席全球技术盛会 分享数字化时代的 B 端大数据应用

国双技术总经理何恺铎也参加了2018年10月19日的“大数据应用与架构(解决方案专场)”分论坛,向与会听众分享《B端大数据应用的架构实践与思考》主题演讲,结合国双实践对企业服务架构和形态进行了探讨和展望。

B端大数据应用的架构实践与思考
B 端大数据应用的架构实践与思考

我们在2018 QCon全球软件开发大会上海站的现场,InfoQ很荣幸地邀请到了国双科技 技术总经理何恺铎老师接受我们的采访。

大数据应用的测试发展之路(三)
大数据应用的测试发展之路(三)

在前面的文章中,我们介绍了大数据应用在测试领域的六大问题以及解决方法。本文,我们将和大家大数据应用测试的未来发展趋势。

LinkedIn 大数据应用、京东智慧物流、Facebook 团队管理:QCon 北京 2016 热点前瞻

QCon北京2016将于4月21~23日在北京国际会议中心举行,目前正在邀请各方专家,确定演讲议题。LinkedIn大数据应用、京东智慧物流、Facebook团队管理,诸多精彩,尽在QCon。

Spring XD 简介:大数据应用的运行时环境

Spring XD(eXtreme Data,极限数据)是Pivotal的大数据产品。它结合了Spring Boot和Grails,组成Spring IO平台的执行部分。尽管Spring XD利用了大量现存的Spring项目,但它是一种运行时环境,而不是一个类库或者框架,它包含带有服务器的bin目录,你可以通过命令行启动并与之交互。

大数据算法应用的测试发展之路(二)
大数据算法应用的测试发展之路(二)

大数据应用在测试领域存在六大问题,分别是功能性测试与验证、数据更新的实时性、数据请求响应的及时性、算法的效果、AI 算法系统的线上稳定性和工程效率。本文,我们就来讲讲这六大问题应该如何解决?

3个月营收提升几千万,现在的大数据应用为啥会更有效
3 个月营收提升几千万,现在的大数据应用为啥会更有效

在数字化转型的潮流下,各传统企业也不得不加重技术成分来增强自己的核心竞争力。挖掘大数据的价值是关键,我们总结了一些成功者的经验供大家借鉴。

商业银行数据应用赋能的探索与实践
商业银行数据应用赋能的探索与实践

近期互联网金融的话题比较火热,但我个人认为互联网金融的蓬勃发展与传统金融机构信息化建设是密不可分的。

从数据云的概念、应用场景聊我们为什么需要它
从数据云的概念、应用场景聊我们为什么需要它

数据云的主要目标是让数字化转型变得更简单、更智能。

中金数据布局智能时代,中金智汇抢滩智能应用

中金智汇将持续聚焦于2B服务领域的大数据、智能化应用软件,主要目标是帮助企业实现经营过程的智能化。 汇数据、汇智能、汇应用这个口号表达了我们的经营思路:立足数据、集合各类智能技术、创造应用价值。

网易余利华:大数据技术升级脉络及认知陷阱
网易余利华:大数据技术升级脉络及认知陷阱

多年来,大数据技术经历了几轮更迭,在计算、存储、大规模落地等层面均取得了不错的进展,并在不断的成长和成熟,整个生态领域也得到了快速发展。

Kylin 在马蜂窝数据分析团队的应用实战

马蜂窝大数据平台自 2017 年下半年引入 Apache Kylin 以来,极大的提升了数据分析师对于数据探索的效率。因为使用了 Apache Kylin,数据分析师可以直接查询大数据、无需排队、亚秒级响应,整体开发效率提高了 10 倍以上。

大数据的明天将驶向何方?

本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下,大数据的机会也许要比大家想象的还要大。

解读 2016 之大数据篇:跨越巅峰,迈向成熟

即将过去的2016年,大数据技术在持续火热发展的同时,也在各细分领域取得了不同的创新。回顾大数据的2016,我们都得到了什么?2017年,会是大数据技术与人工智能融合迸发的时代吗?

大数据 应用专题_资料-InfoQ中文网