京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
行业催化剂 大数据分析驱动产业新变革
大数据分析是IT圈谈论的热点,如今各个IT企业都非常看好大数据领域,试图通过对这个市场的拓荒来抢占未来IT市场制高点。作为全球知名的IT领域巨头,英特尔一直致力于推动整个IT行业的发展,其在大数据领域已经深耕多年。
对于大数据分析,很多人可能并不了解他真正能够给我们带来什么,其实大数据分析与我们的工作、生活息息相关大数据分析的应用为企业带来了非同寻常的影响,因为它能够让企业发现新的洞察来开发出新的设备、增加企业的竞争力、优化企业的操作效率。
然而,除了对企业的影响,对生活的影响也是巨大的,如今,世界上三分之二的人口将生活在城市,在这样的城市地区许多问题将逐步加深。数据分析是否能够通过更精准的医疗护理提升医疗保健的质量,减少交通拥堵和发展中城市的污染,并提高作物产量来满足迅速增长的全球人口?
对此,英特尔与来自欧洲的Teratec联盟给出了我们肯定的答案。英特尔为了推动这些技术的成功应用,与Teratec正在合作建立一个大数据实验室。
医疗行业
这个实验室未来将专注于个性化医疗、智能城市,以及精准农业领域项目的研究。实验室将能够帮助加速实验项目的深入研究,找出支持这些概念、理论论据,并推进实际试验最终投入全方位的应用部署。
英特尔方表示:“最终,我们都期待这些研究能够带来实用的、可复验的、能在世界范围内推行来改善人类生存环境的大数据解决方案。虽然目标很高远,但是任务也十分明确。”
Teratec与英特尔合作
实验室位于Teratec科技公园里。该科技公园中汇集了80余所科技及工业公司、实验室、研究中心与大学,以及工程学校。借助Teratec的平台,这些组织能够将他们的资源整合在一起,并应用于模拟和高性能计算领域,从而解决各行各业的极具挑战的问题。
Teratec的成员深知未来的几十年里快速增长的人口将为城市的基础设施带来巨大压力。这样的压力不仅将进一步增加可持续的食物及水资源方面的税收,也将对高质量医疗构成新的阻碍。但是,在困难面前他们并没有却步--而是专注于寻找解决方案。
Teradata公司针对大数据提供了非常实用的方法。有关大数据的宣传铺天盖地(在Google浏览器中搜索“大数据”,可得到 4000 多万条搜索结果),但是从根本上来看,您会发现大数据本身其实就是一种数据。
Teradata 统一数据架构
Teradata与英特尔合作后,大规模并行处理(MPP)架构采用了英特尔多核处理器、英特尔超线程技术(英特尔 HT 技术)、高级I/O功能和面向速度和宽带的集成PCIe* 支持。2用于连接 Teradata 统一数据架构组件的 Teradata BYNET* 技术现已迁移至 InfiniBand* 系统互联,以获得更高的 I/O 性能。借助面向英特尔平台优化的 Teradata 解决方案的客户可获得较高的性能和较低的总体拥有成本(TCO)。
如今,英特尔与Teradata看到了运用大数据分析和高性能计算系统来获取新的洞察的机会。这些新的洞察可以帮助我们了解如何创造更多可持续发展的城市和资源,并提高医疗质量。
毫无疑问,这些目标是非常的崇高,但是现实的情况却不是那么的理想。在寻找解决方案的过程中,大家一直被计算资源使用途径以及数据科学技术的缺乏所阻碍。英特尔和Teradata姜一直致力于通过提供先进的硬件、软件以及顶尖数据学家的技术支持,来推动这些努力向前发展。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14