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每个从事数据工作的人都有不同的检索数据的方法,这取决于他们想如何使用数据。SQL旨在为我们提供一种借助工具提取任何格式数据的方法,比如SQL子串函数。这个函数使我们能够从一个字符串中提取特定的字符。
随着大数据在越来越多的企业当中落地,企业要开展大数据相关的业务,那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台,往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素,来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
在实际应用中,大多数时候都需要从多个表中获取数据,以检索有用的信息。SQL提供了几个工具来完成这个任务,其中一个工具是SQL UNION操作符。这用于合并对不同表的列执行的两个选择命令的结果。
对于业务分析的不同阶段,企业需要在各个步骤中处理大量数据。根据工作流程的阶段和数据分析的要求,有四种主要的分析类型:描述性、诊断性、预测性和决策性。这四种业务分析提供了企业需要了解的所有信息,从企业的发展状况到为优化功能而采用的解决方案。
数据仓库项目是高度复杂的,从根本上讲是有风险的。在众多任务中,领导数据仓库团队的项目经理必须识别所有数据质量风险。这个过程的主要目标是记录与项目风险有关的基本信息。本文主要介绍如何避免其他数据仓库和BI项目所经历的以下四个常见错误,以便成功规划和实施新功能和能力。
即时数据流在大数据分析中的地位已经非常突出,实时数据管道工具也是如此。本文为您带来一份数据流工具的清单,这些工具适合进行数据驱动的决策。
如果你一直在使用数据库,你就会知道NoSQL是热门话题。主要是因为NoSQL在很大程度上填补了SQL相当难以填补的空白。传统上,SQL数据库的成本往往很高,从其只能垂直扩展,到数据库还没做出来就需要对模式进行大量的设计。因此,NoSQL就是为了对抗SQL而开发的,它可以水平扩展,也不需要使用Schema,但是是不是真的不需要Schema呢?本来就来探讨一下。
英特尔®数据分析加速库(Intel® DAAL)是英特尔®架构优化的构件库,有助于提升机器学习和大数据分析能力,并帮助数据工程师缩短开发高性能应用的时间。本文将会详细介绍Intel® DAAL)到底是什么。
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