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随着云时代的到来和SaaS概念的引入,越来越多的企业开始选择由SaaS应用提供商、运营商等通过互联网平台提供SaaS应用服务,SaaS应用的数据量面临着TB级的增长速度;不同的SaaS应用体系,提供的数据结构也不完全相同,数据有文本、图形甚至小型数据库;SaaS应用数据随着云服务平台的分布性特点,有可能分布在不同的服务器上,如何对这些异构异源的数据进行数据挖掘,是云时代的企业面临的难题。
云时代企业数据挖掘面临的挑战
挖掘效率:进入云计算时代后,BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘,而面对引入互联网应用后海量的异构数据(据预计到2020年,爆发式增长的数据量将突破35ZB(1ZB=10亿TB))时,目前并行挖掘算法的效率很低。
多源数据:引入云计算后,企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上,也可能在企业自建的私有云上,如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战。
异构数据:Web数据的最大特点就是半结构化,如文档、报表、网页、声音、图像、视频等,而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS应用,如何梳理有效数据是一个挑战。
SaaS应用的数据挖掘希望能够通过海量数据存储平台,引入快速并行的挖掘算法,提高数据挖掘的质量。
如何选用合理的基础架构
对于企业而言,如何将各种应用数据进行整合挖掘,提炼出适合其使用的商业信息是企业的一大急迫需求。传统的BI模式大多基于数据仓库,是关系型数据库的模式。面对急剧增长的异构数据,传统的数据仓库和原有的并行计算技术由于挖掘效率低,已经不能解决海量数据挖掘工作,影响着数据的及时提取。
一直以来,商业智能系统往往基于传统的SMP架构小型机而构建。随着近年来X86平台的性能与日俱增、可用性日渐提升、扩展性飞速增长,X86平台在越来越多的市场领域开始侵蚀小型机份额,商业智能也成为X86架构向RISC小型机发起进攻的另一个战场。例如,Oracle推出的基于英特尔至强平台的 Exadata数据库云服务器,通过独有的smartscan技术,以及数据处理过程下移的设计,在X86架构基础上同时提供了较高的OLAP性能(数据仓库应用)和OLTP性能。此外,IBM也推出了基于X86平台的商业智能解决方案,基于IBM独有的EX5架构服务器和XIV网格存储系统提供了不输于小型机的智能信息处理能力。
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AI时代,让创造力与AI共舞!12月1日,以“MoreAI,MoreSafety,MoreBenefits更智能,更安全,更高收益”为主题的欧普泰AI云发布会在上海隆重举行。本次发布会采取线上同步直播、线下现场参与的双重形式召开,共同见证欧普泰AI云的首发仪式。欧普泰董事长王振,中国光伏行业协会主任王青,上海交通大学太
当前主流的制氢方式有化石能源制氢、工业副产氢和电解水制氢,我国化石能源制氢尤其是煤制氢规模最大。具体来分,化石能源制氢包括煤制氢、石油制氢和天然气制氢,工业副产氢主要是氯碱、甲醇、合成氨企业生产过程副产氢,可再生能源电解水制氢则包括碱性、PEM、SOEC等多种方式。据中国氢能联盟数据,2
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金风科技2020创新云上会
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近日国家工信部发布通知称,要推动新能源设备上云,鼓励工业互联网平台企业围绕风电、光伏等新能源设备开展设备建模、功率预测、调度优化等服务,提高发电效率、降低运维成本、提高并网效率。相关阅读:工信部:鼓励风电、光伏等新能源设备上云!推荐2018年制造业与互联网融合这是国家首次提出推动新能
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为实现节能降耗,解决燃煤电厂负荷厂级经济调度问题,根据燃煤机组历史运行数据特点,提出基于数据挖掘的厂级负荷经济调度方法。
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ldquo;电站运行总体水平处于初级阶段,内容有待丰富,运维效率较低,不是说技术不行,是现在的运营状况和投资主体,给它带来这么一个后果。rdquo;中国电力科学研究院新能源研究中心副所长丁杰如是说。2018年1月9日,在中国新能源电力投融资论坛上,中国电力科学研究院新能源研究中心副所长丁杰围绕ldqu
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市场领域里的数据分析,是用数据来描述过去和现状。比如到目前为止,前5年的市场份额,及增长率;目前客户的年龄、地域、收入分布等等。数据分析可以满足大部分的市场决策需求。描述性统计分析中的频数、百分比、交叉表、均数间比较、相关分析应该都是数据分析经常用到的统计方法,而且能够满足大部分的市场调研,和市场状况分析的需求。这部分数据分析结果不需要进行验证,因为它就是在描述事实本身。(抽样的情况下除外,因为需要对总体进行推断)[$NewPage$]而数据挖掘,是用历史的数据对将来进行预测的分析,带有决策的味道。比如数据分析的结果说这是“牛”
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