Cognos Analytics 11 在用户体验上做了很大的提升。与老版本中规中矩的企业软件设计风格不同，新门户简洁、清新、易于上手，连非IT人员都能轻松掌握。现在就让我们跟随一位销售部的职员一起来体验制作一张报表的全过程。

2016-06-02 09:32:09.000

有首歌里唱过：“不是我不明白，这世界变化快”。的确，我们已经进入了一个前所未有的全新的网络互联的大数据时代，因而人们对分析软件的期望也越来越高！

2016-06-01 10:14:16.000

DB2 PC服务器本地磁盘集群部署模式简介

2016-05-31 15:06:34.000

过去1分钟和10分钟A市的通话掉线是多少，引起掉线的Top3原因是什么？

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。

2016-05-31 11:23:24.000

IBM Big SQL 是SQL on Hadoop 的方案，它的核心引擎沿用了DB2的技术，因此，Big SQL的优化与DB2类似。由于Big SQL本身不拥有数据（数据在HDFS），所以它自身的优化选项要比DB2少，但同时要注意优化Hadoop/HDFS。

2016-05-30 10:32:17.000

数据模型的自动化运行在数据分析过程中起着至关重要的作用，不但可以大幅提高数据分析的工作效率，还可以大大提升结果的准确程度，下面我们一起来看看，模型自动化运行利器——IBM SPSS Modeler Batch

2016-05-27 09:59:43.000

随着云时代的到来，越来越多的企业将面临本地资源与云端资源整合的迫切需求，而DataStage on Cloud 则是继 DataWorks 之后，IBM发布的又一款重量级云化ETL解决方案！

2016-05-26 10:05:14.000

经常有客户在问，IBM SPSS Modeler客户端与服务器有什么区别，是否需要同时购买还是只是购买客户端就可以满足我的需求呢，那么以下针对这两者的区别做了对比，通过这些对比内容，可以很好地帮助您选择需要配置的模块。

2016-05-25 10:23:06.000

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。

2016-05-24 10:42:06.000

随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。

2016-05-23 10:36:18.000