外媒速遞：十大趨熱數(shù)據(jù)分析趨勢與四項遇冷趨勢概述
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今天給大家推薦的內(nèi)容包括：十大趨熱數(shù)據(jù)分析趨勢與四項遇冷趨勢概述、2017年移動應用***構建平臺二十強、我們該如何規(guī)避大數(shù)據(jù)分析中的那些常見失誤和你的企業(yè)商務智能軟件已經(jīng)力有不逮的六種跡象等。
一、十大趨熱數(shù)據(jù)分析趨勢與四項遇冷趨勢概述
原文標題：10 hot data analytics trends — and 5 going cold
數(shù)據(jù)分析正快速成為IT的命脈。大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)科學——一系列技術成果的實用性轉(zhuǎn)化都是為了對快速膨脹的數(shù)據(jù)加以分析。在今天的文章中，我們將從冷、熱兩個角度出發(fā)，聊聊目前數(shù)據(jù)分析領域中的趨勢性動態(tài)。
趨熱：
1. 自助服務商務智能
2. 移動儀表板
3. R語言
4. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡
5. TensorFlow
6. MXNet
7. 微軟Cognitive Toolkit 2.0
8. Scikit-learn
9. Jupyter Notebooks
10. 云存儲與分析
趨冷：
1. Hadoop
2. 物聯(lián)網(wǎng)
3. 批量分析
4. Caffe
二、2017年移動應用***構建平臺二十強
原文標題：20 Best Platforms for Building Mobile Apps in 2017
移動應用的重要意義已經(jīng)無需贅述，如今每一家企業(yè)都希望構建應用以支撐自家網(wǎng)站與在線業(yè)務。面對這樣的背景，了解移動應用構建平臺并從中選擇最為強大的選項自然成為另一項重要任務。在今天的文章中，我們將立足于此，聊聊2017年內(nèi)移動應用***構建平臺二十強。
1. jQuery Mobile
2. Como
3. Appcelerator
4. GameSalad
5. Kony
6. Outsystems
7. Appery.io
8. Bizness Apps
9. LiveBlox
10. Viziapps
11. Dojo Mobile
12. AppInstitute
13. Sencha
14. Mobile Roadie
15. AppMachine
16. AppMakr
17. TheAppBuilder
18. AppYourself
19. Appy Pie
20. Verivo Software
三、我們該如何規(guī)避大數(shù)據(jù)分析中的那些常見失誤?
原文標題：How to avoid big data analytics failures
大數(shù)據(jù)與分析已然成為游戲規(guī)則的改變者，它為我們帶來洞察能力，足以應對競爭、建立新的營收來源并提供更理想的客戶服務。然而，變革當中也存在陷阱，能否順利回避大數(shù)據(jù)領域內(nèi)的失誤就成了決定企業(yè)成敗的關鍵所在。下面，我們將由問題出發(fā)，探討如何找到一條可行的前進道路。
1. 精心選擇大數(shù)據(jù)分析工具
2. 確保這些工具易于使用
3. 根據(jù)具體業(yè)務需求對項目及數(shù)據(jù)進行劃分
4. 建立數(shù)據(jù)湖，但不可克扣帶寬
5. 在大數(shù)據(jù)的各個層面納入安全考量
6. 將數(shù)據(jù)管理與質(zhì)量保障當作頭號優(yōu)先事務
四、你的企業(yè)商務智能軟件已經(jīng)力有不逮的六種跡象
原文標題：6 Signs Your Enterprise BI Software Is Below Par
如何證明商務智能解決方案符合企業(yè)需求?或者說，哪些跡象預示著我們的商務智能選項已經(jīng)無法應對規(guī)模龐大且快速發(fā)展的業(yè)務體系?我們顯然可以從基礎設施、數(shù)據(jù)管理、分析與內(nèi)容創(chuàng)建等角度加以考量。下面，我們將從更為具體的角度出發(fā)，探討六種大家需要警惕的相關跡象。
1. 總是產(chǎn)生少數(shù)內(nèi)容類似的報告
2. 圖形構建犧牲粒度控制能力
3. 需要IT部門負責處理每項查詢
4. 只能夠處理部分數(shù)據(jù)源
5. 無力處理大量數(shù)據(jù)
6. 缺失客戶服務能力
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