视点

大数据网络必须重视的问题

在我们考虑大数据时，我们注意到了“大”这个字，但是在建设基础架构时，我们还应该注意“分布式”。事实上，大数据应用程序需要处理大规模信息，而且在出于弹性的考虑将数据复制到多个位置时，信息的规模变得越来越大。在将大规模和分布式架构组合在一起时，我们就能发现大数据网络有一组特殊的需求。下面是需要考虑的六个方面。

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从数据迁移到数据仓库升级

大数据应用现在在大型组织中已经非常普遍。它们通常一开始作为一个信息技术(IT)项目的组成部分，这种项目是通过提取、存储和分析大量现有数据来减少开支、预测客户购买模式、加速产品投放市场速度及预测原料与生产容量需求。然而，我们很难直接将这些应用直接“丢到”现有IT基础架构中，然后就预期它能正常运行，这就需要数据迁移。

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释放大数据的价值

很少有企业机构质疑大数据和分析能够为其带来的巨大价值，如何在可持续发展的基础上迅速释放大数据的价值，而无需巨额的前期投资。企业已无法应对非结构化数据和传感器数据在数量和种类上的迅速增长。因而，他们迫切需要增进大数据分析的专业知识和能力。在当今这个以客户为先的时代，工业化规模的分析能力和数据驱动型洞察能力是企业生存的关键，数据必须进行实时处理。

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影子IT是风险还是机会？

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需考虑的五种移动测试工具

对 Appium、Selendroid、ios-driver、Sauce Labs和Perfecto Mobile这五种移动测试工具的回顾将会引出软件市场的一场新研究。移动测试工具正在经历生长陡增期。几乎每天都会产生新的产品和服务，我们可以免费评估这些测试工具，但是从花费的时间和精力的角度来看，这些测试工作却并非完全免费。本文着眼于几种移动测试工具，告诉你怎么选择它们。

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5G背后那些你不知道的事

有这样一种观点认为，5G实际上只能解决一个问题，就是在移动中观看视频的问题。其他好处如单一标准带来的全球漫游、终端设计简化等问题会因为全球频段不再统一，而可编程滤波器无法实现的问题而无法实现。遗憾的是，这样的观点并不正确。由于每代移动通信技术的关注点不同，不同的技术有着本质的区别。

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（本栏目刊登文章为缩编，仅代表作者本人观点，与本刊观点无关）

ERP选型经验谈

ERP这东西，有国产的、有进口的；有C/S版的、有B/S版的；有几百万几千万一套的，也有几万几十万的，据说还有几千块的。早早就成立了项目组，考察完供应商考察用户，课听了不少、方案看了很多，天天都有供应商追着问，买谁的？“选型重要啊！”所有人都这么说。花钱的这么说，挣钱的也这么说。可到底该怎么选型呢？

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大数据时代的治理智慧

人类已经进入大数据时代。如果说计算机的普及仅仅解决了信息的可读化、可计算化问题，互联网解决了信息传递和服务问题，那么，大数据则解决了信息的分析和预测问题，大数据助力决策科学化，公共服务个性化、精准化。实践表明，大数据具有大容量、多样性、快速度、真实性等多种特征。利用数据融合、数学模型、仿真技术等，可以大大推动政府决策的科学性。

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论混合云中的私有云

私有云的实施瓶颈往往阻碍了混合云的实施。一个开发运营的思维模式可以让企业用户在缺乏私有云承诺的情况下实施混合云。几乎每一家公司都能够从公共云服务中找到好处，但他们中的大多数却无法证明私有云的价值。很多企业已经实现了数据中心的虚拟化，但是似乎他们并没有看到更进一步的需要。这些企业在专用服务器上运行关键任务应用程序，这也正是这些应用程序最适合被部署的所在。

EID：74746

教你分辨云忽悠和云专家

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为什么BI项目会失败

你不能简单的购买BI解决方案，并期待好结果。你首先需要进行战略思考。以下是如何去做。商业智能项目往往从根本上缺乏战略。许多公司只是把BI当做工具，这意味着他们把它当作一个操作系统或虚拟化技术决策。嘿，这是一个软件包，对不对？在现实中，一个BI项目可能涉及到几个不同的工具。但是，该工具是“冰激凌”而不是“蛋糕”。

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云服务改造商业模式

移动互联时代的企业越来越倾向于更加灵活的信息化投入策略，新技术领域的快速发展以及企业的快速变化，对信息化一次性的大额投资已经不能适应快速变化的业务环境，企业更希望按需使用的信息化模式，投资型的信息化建设策略逐渐被消费型的信息化应用策略所替代。是什么原因促成这一管理信息化模式的转变？作为企业的CIO又该何去何从？

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（本栏目刊登文章为缩编，仅代表作者本人观点，与本刊观点无关）