面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。
01/25 15:19
随着我国新基建建设的快速推进，互联网技术的快速发展，传统征信行业迎来了新的发展机遇，使其逐渐地向大数据时代过渡。大数据技术下发力的麦客存储对征信业评估得出，传统的分析技术难以满足海量数据的存储、分析工作。而大数据技术会利用IT先进技术，将支离破碎的数据整合起来，形成真正有用的信息。
01/25 09:10
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。
01/24 14:02
众所周知，数字化转型的基石就是数据，以数据驱动业务发展，物联网的发展更是使数据爆炸性的增长，其中蕴含的价值，无法估量，这让国家和企业都越发的意识到数据的重要性，无论是从国家战略还是企业战略出发，都已经将数据作为核心资产，甚至上升到国家安全层面。
01/24 08:49
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
01/21 14:25
销售数据分析是对企业销售数据进行分析的方法和过程，从而为制定有针对性和便于实施的销售战略奠定良好基础，也为企业资源分配和产品生产营销计划等项目提供数据参考和支撑。
01/21 09:32
互联网大数据根据您的规定数据模型、选择消费者；精准获得符合您要求的消费者；马上提供你需要的意向客户；专业团队服务行业，数据信息新鲜效率高，合规真实无安全风险。
01/20 13:53
数据仓库更适合在线分析处理(OLAP)应用。数据仓库提供了对海量结构化数据的快速聚合功能。虽然这些技术(如Amazon Redshift、Netezza和Teradata)旨在快速执行复杂的聚合查询，但它们并没有针对大量并发写入进行过优化。所以，数据需要分批加载，使得仓库无法在热数据上提供实时洞察。
01/19 14:29
大数据的发展迎来了信息爆炸时代的海量数据，与之相关的技术发展和创新深刻地影响着诸多行业和领域的革新，信用行业便是其中之一。大数据的发展为信用行业监管、风险运行以及信用追踪等等诸多细分领域带来了新的技术革新并具有数据量庞大、数据多样化、数据更新高速性以及数据的价值等特点。
01/19 09:50
在“大数据杀熟”中，消费者往往因赔偿金额小、投诉处理难而放弃追诉，商家利用消费者心理继续“杀熟”。个人消费者更容易遭受“大数据杀熟”，网上消费应该多一个心眼，如购买商品或服务在不同平台、不同品牌手机查询，观察网上选购商品或服务价格变化，停用经常使用平台让大数据“摸不透”购物喜好。
01/18 14:03
分布式数据库发展的如火如荼，在面对各种海量数据的场景化需求时，分布式数据库更能为企业业务提供良好支持，而优秀的数据库产品可以为企业发展插上翅膀，推动行业腾飞。
01/18 09:00
公有云份额将继续提高：虽然占公有云数据库收入最大的互联网行业发展放缓，对云服务投入下降，但主要影响的是其对IaaS资源的采购，对数据库、大数据等PaaS层资源还在增加。同时其他行业数字化转型的深入，也在驱动对云数据库的采购。
01/17 13:59
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