数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪款数据库较合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。

　　NetSuite是家做云计算软件服务的公司，它的CEO Nelson发表观点认为：云计算是较终的计算模式，你同意吗?

　　今天，我要跟大家谈谈大数据。大数据这个词其实是些做营销的人发明的，大概是几年前的事情。然后我也非常高兴，我终于知道过去四十年自己到底在做什么，我原来是在做大数据。所以我想跟大家谈谈大数据对于我来说意味着什么，以及我认为的大数据中什么是重要的。

　　通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性，云计算给公司企业了巨大的价值。然而，选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。

　　文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。它可以帮组个组织从基于文本的内容中获得潜在的有价值的业务洞察力，比如Word文档，邮件和社交媒体流中发布的帖子，如Facebook，Twitter，和LinkedIn。

　　胡水生认为大数据并不在于“大”，而在于“有用”大数据思维首先就是能够充分理解数据的价值，并且知道如何利用大数据为企业经营决策提供依据，即通过数据处理创造商业价值。

　　数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。

　　据了解，到2016年，中国将会有近8亿网民，而且中国各产业将通过互联网+的带动，向移动、数字化转型。大数据的积累有赖于云计算的支撑。调研结果表明：15.5%的金融企业已经有部分业务部署于云计算上，接近40%的企业计划在未来年内“上云”。

　　在国外企业里经常会看到商业智能这样的词汇，其代表着企业的运营能力。商业智能可以将企业的先进信息技术应用到整个企业之中，让企业具有提供信息的能力。通过对信息的开，发企业可以增强竞争优势。

　　大数据时代带给我们更多冲击，要想与时俱进，并不断的提升，那就要摒弃原来的传统思想，大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要弄清楚大数据时代带给我们的变化，那就要先知道大数据是什么，这样方可以更好的迎接大挑战，应对时代带来的变革。

　　随着全球范围内大数据产业的全面推进，公民隐私及个人信息保护问题日益凸显，传统个人信息保护框架在大数据时代遭遇严峻冲击，如何寻求个人信息的合理及有效保护成为各国普遍面临的难题。

　　企业内网承载大量的核心资产和机密数据，虽然用户采用了层层叠加的网络安全防护产品，SOC、监控、网管系统、流量分析系统等处处把关，但出现在内网的攻击和泄露事件并未减少。究其缘由，这与内网安全数年来不能改变的传统防护技术有关，更与内网入侵事件所处的场景化有关。

　　数据科学家和机器学习工程师如何有效协作是个困扰许多公司的问题。在前不久于旧金山举行的MLConf大会上，Quora工程副总裁Xavier Amatriain介绍了他们应对这问题的方法。近日，他又援引Quora数据科学家William Chen的说法进步阐述了Quora的做法。

　　在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWeek的研究员、Bussiness Over Broadway的总裁Bob Hayes博士就公开了研究数据分析项目成功所必需技能的相关结果。

　　R 是种灵活的编程语言，专为促进探索性 数据分析 、经典 统计 学测试和高图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于 统计 学、 数据分析 和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的 大数据 领域的个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS ® 和 InfoSphere®，以及 Mathematica。