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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08