在中国软件市场，欧美尤其是美国软件巨头一直占据重要地位，从底层的操作系统、数据库等基础软件，到上层的ERP、CRM、BI、数仓等应用软件，欧美公司的市场份额都不小，甚至在部分领域还占据近乎垄断的优势。但近几年，欧美软件巨头从中国市场撤退的态势愈发明显。
与其他数据库不同，Teradata 通过提供大量高级分析功能而脱颖而出，从数据清理和数据探索到模型训练、文本分析以及路径和模式分析功能。
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
对Teradata大中华区员工来说，公司退出中国早在预料之中，因为，早在2019年就已初现端倪，撑了3年多已属不易。
在interactive的旗帜下的不仅仅有Google的Dremel或者是打着Dremel的开源项目的Drill，以及曾经打着Dremel的开源项目现在说自己是MPP的没有毕业的Impala。2013年初的时候，Facebook放了一炮，开源了一个叫做Presto的东西，号称是内部的开源的interactive query。 我必须说Presto我只是玩过，和Drill的使用经验差不多。有关这个东西的体系架构有很多东西分析了，基本上是一个分布式内存计算引擎，主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其
在不断发展的数据科学和机器学习世界中，有一个改变游戏规则的LangChain承诺让与你的数据交谈变得轻而易举——进入。这个动态工具不仅仅是另一个玩家;它是您的伙伴，使棘手的数据分析世界变得更简单。和我一起踏上这段旅程，开始我们的设置，对我们的数据说一声“Hello World”，解开LangChain的魔力，并进行一些故障排除。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
作为一名数据行业从业者，经常会关注市场行业的一些变化。特别是近期，明显感觉到数仓这一分支领域正在悄然发生一些变化。从其最大的头部玩家-TeraData的变化可见一二。下面谈下我对这个现象的个人看法。
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce)，AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。 Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大
导读：大数据公司是现在最火热的行业之一，目前全球大数据企业主要分为两大阵营：一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，以实力和创新力为市场带来新方案并推动技术发展;另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。 让我们一起来看看今天最有料的十五家大数据企业，其中十家早已名满天下，另外五家则属初来乍到。 10大老牌 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司IBM过去一年
参考文档：http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
近年来，国内数据库厂商受到政策大力支持发展得如火如荼，从扩张势头上看，诸如Oracle、微软等曾经几乎垄断国内数据库市场的厂商在近年的较量中似乎渐渐落了下风，在国内的数据库市场份额有所下滑，而以达梦数据、人大金仓等为代表的国内数据库厂商逐渐起势，国产替代化进程加快。
导读：大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术 十大开
近日，在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展，继阿姆斯特丹Teradata Universe后，中国是全球范围内第二次展出的国家。这些美轮美奂的图画让参观者感叹数据分析竟然如此之美。 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片，它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。通过这种艺术展览的形式，人们可以用一种全新的方式与分析技术互动。这些令人惊奇的图画同时也是美丽的艺术
在过去三年，Hadoop生态系统已经大范围扩展，很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器，以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版。鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长
喜欢海淘的朋友应该对eBay并不陌生，如果你还不了解，可以把eBay+PayPal理解为淘宝+支付宝的组合，当然eBay不仅有C2C还有B2C的模式。虽然介绍了背景，但今天要说的并不是电子商务的发展，而是大数据在电商内如何发挥价值。 因为不论国外还是国内的电子商务企业，他们的相同点都是以业务为导向。eBay的做法是用数据驱动商业，其上所有的数据产品都是针对业务而生，数据部门需要对不断变化的用户需求找到解决之法，也就是从客户的行为数据中来寻找价值。 行为数据用混合的手段来处理 数据是eBay发展的基础和价值
2022年过得真快，12月了，我还有几个技术相关的话题一直想写却没写。今天本来是写其中一个技术话题的，结果，查资料发现，还是先写写八卦吧。
直到今天都是金字招牌的 Oracle，逐渐成为历史的 Sybase 、 Informix，在中国市场失去主流采用地位的 SQL Server、DB2，逐渐发芽的国产数据库小苗……90 年代的中国数据库市场，背靠中国信息化改造迅速落地的时代浪潮，开启了怎样的辉煌与腾飞？
在很久很久以前，世界上生活着许多种族，有人类，有矮人，有精灵......他们有着不同的信仰，不同的文化，彼此相安无事。可是，有一个猥琐男却偏偏想要统治整个世界。
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数
摘要：数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程，但是，当它遇到可视化的时候，这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 l 关于洞察 图
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
数据被称为21世纪的石油，其中客户数据又是数据中最为重要的。大数据中与客户数据有关的，包括社交媒体数据、电子邮件、调查、客户服务数据等，很 多组织都拥有很多数据。但是，很多数据还处在原油阶段，没能得到处理、提取、和加工，客户数据还不能产生业务价值。只有组织采取行动，深挖数据，客户数据 才能有所贡献，而不止是一堆0、1和文本。
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数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
数据仓库得建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归 纳，概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质 上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表的是哲学上的一种世界观。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
自1946年第一台通用计算机“ENIAC”诞生以来，围绕着计算机的软硬件的迭代就从未停止过。计算机硬件的核心逻辑元件从最初的电子管经历了晶体管、集成电路到现在的大规模集成电路时代，体积也从一个房间才能装下到现在的人手一台的手机甚至更小的嵌入式设备。
DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。支持多种不同数据库，分为社区版（免费）和企业版（付费）。对于关系数据库，它使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库，它使用专有数据库驱动程序。它提供了一个编辑器，支持代码完成和语法高亮。 支持的数据库 支持超多数据库 MySQL/MariaDB PostgreSQL Greenplum Oracle DB2 LUW Exasol SQL Server Sybase/SAP ASE SQLite Firebird H2 HSQLDB
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
部分IT供应商在美国成立“开放数据平台（The open data platform, 以下简称ODP）”协会，以促进大数据技术发展。 当下，大数据分析工程似乎在各大IT公司正当其时。科极网拓与《电脑周刊》联合进行的2015年度IT行业支出重点调查表明，与2014年相比，大数据分析与管理越来越受重视。全球30%的受访者表示，他们有2015年实施与大数据有关的项目的计划，这一比例在欧洲为26%，在英国为21%，而2014年，这一比例在全球仅为17%。 大数据分析经销商Hortonworks公司战略副总裁肖恩
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 钱天培 5月19日，Teradata天睿公司在上海举办主题为“数据分析 卓越业务”的2017大数据峰会”。本届峰会围绕数据分析和业务咨询在各个行业的应用，尤其探讨了数据分析在人工智能、机器学习等前沿领域的应用和趋势。 天睿公司首席技术官、全球数据仓库技术的一流专家Stephen Brobst在会上做了演讲，Stephen Brobst主要谈到了机器学习和人工智能在过去的20年间是如何改变商业决策模式的，以及如何更好地在这次浪潮中获益。他指出，运营智能化正逐渐成为了一
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
平常用微软的SQL Server(MSSQL)数据库最多，用的是微软的SQL Server Management Studio (SSMS) 客户端，免费的。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
海致BDP进军教育市场，与恒企教育合作打造O2O教育新模式；九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作，将共建舆情大数据平台；Teradata发布物联网分析加速器，将物联网数据转化为洞察信息……
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
R中有多种面向关系型数据库管理系统（DBMS）的接口，包括Microsoft SQL Sever、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原来的数据库驱动来提供访问功能，另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问。使用R来访问在外部数据 中的数据是一种分析大数据集的有效手段(参见附录G)，并能够发挥SQL和R各自的优势。
Navicat Premium 15是一个数据库管理工具，它可让你以单一程序同時连接到目前世面上所有版本的主流数据库并进行管理和操作，支持的数据库有：MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL。
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