虽然，做到极致并不能代表不败，但帆软人“顺风不让，逆风不怂，极致不停”的数据追求，使得帆软能够在国内市场遥遥领先，在BI道路上不断追求极致，精益求精。

10年间，百分点经过多次转型，逐步形成了目前的企业级（To B）、政府级（To G）和SaaS服务三大业务体系，服务着国内、外上万家企业。2017年，百分点实现盈利，过去三年中保持着高质量、规模化增长。

在未来，移动应用程序开发生态系统将会有大量的活动。随着移动应用程序用户关于对应用程序的取舍的思考越来越深刻，大数据确实可以成为移动应用程序开发人员的有力武器。如果企业想让应用程序开发过程现代化，利用大数据可能是很不错的策略。

这个标题可能有点奇怪，毕竟在2019年，数据科学家本身就已经是一个非常有市场的职业了。由于数据科学对当今的业务产生了巨大影响，因此对数据科学专家的需求正在增长。截至本文发布之前，仅LinkedIn就有144,527个数据科学工作。

当下的数据分析需求给现有的数据基础设施带来了前所未有的压力。跨操作和存储数据执行实时分析通常是成功的关键，但这些操作实现起来却充满挑战。

第一种是在远程办公室部署边缘计算，比如部署在沃尔玛(Walmart)或星巴克(Starbucks)门店的分销中。第二种例子是电信公司为移动计算部署具有多层基础设施的无线网络。第三是在企业边缘使用物联网和其他设备，比如在配备传感器的工厂。”

近年来，很少有科技行业的工作像数据科学家这样受到如此热烈的追捧，随着越来越多的公司收集数据、分析数据以获得竞争优势，数据科学家被评为过去四年来美国最好的工作。

如今，很多公司的领导者基本都可以认定一个事实：你的公司有很多数据。但有一个非常重要问题是，任何组织内部，可能都会有大量数据从来没有被收集、处理或使用过，当然造成这种现象的原因有很多。

今年2月，IBM人工智能辩论系统Project Debater第二次与人类辩手比赛，这样一种人与科技的对话，让现场数百万专业观众深深折服。尽管Project Debater还有很大的发展空间，但它展现的语言能力已经给我们带来无限的遐想。

数据科学平台不仅可以集成和研究来自不同来源的数据，而且还允许编码和构建模型，帮助企业生成有价值的决策。在本文中，我们将讨论企业在应用数据科学平台时是要购买还是自建。

随着数字与信息技术的发展，全球数字化转型旅途已走入新的阶段。在云计算、大数据、人工智能等技术的加持下，数字价值被进一步挖掘，为企业带来更多的创新能力、服务水平的提升，帮助企业在商业激流中扬帆前进。

这是万物互联的时代，数据早已成为光纤尽头的矿藏，未来所有的在线将成为普通，那些不能在线的将成为特殊。请相信在利益的深处有黑暗也有阳光，愿科技向善，愿我们有更加美好的明天。

企业在推行大数据项目时往往把项目规模和范围做得很大，但是事实却是，很多大数据项目通常都会失败。2016年，Gartner估算约60%%的大数据项目都会失败。一年后，Gartner分析师Nick Heudecker表示，这个数据“过于保守”，大数据项目失败率应接近85%%。直至现在他也是这样认为的。

为了将数据挑战转化为机遇，大多数电信提供商正在通过研发分析技术进行创新。在本文中，我们将使用Yellowbrick Data技术营销总监Josh Miner提供的信息，看看他们是如何全面优化业务的。

企业管理者和技术人员一直期待着数据湖能为企业创造更大价值，但结果却令人失望。但是随着云计算的可用性越来越高，存储巨量数据就像创建数据湖一样容易。然而，最根本的挑战是:如何运用数据湖分析更多的数据来做出业务决策?

去年10月底，联想宣布自己的首家AI无人店——联想来酷无人店正式开业，强势入局无人零售。作为联想智慧零售布局的重要一环，来酷无人店集合了多种业内前沿技术，并进行了用户体验、门店运营等进一步的优化，成为更易于部署落地、效率更优的智慧零售解决方案。

据Opinion Matters / Egress的一份报告显示，五分之一的受访员工认为数据属于自己，而非公司。

据农信银资金清算中心有限责任公司(简称“农信银”)公开资料显示，去年11月11日，农信银支付清算系统共处理交易 5312 万笔，与去年相比，交易金额、交易笔数双双实现翻番。而 00:00-1:00 一个小时内，农信银支付清算系统交易峰值性能达到 4018 笔/秒，同样实现同比翻番。 而在农信银双十一运维保障工作的背后，有一个鲜为人知的重要助力，那就是日志易，这也促使我再次走进了日志易。

2018年12月15日-16日，2018 PostgreSQL中国技术大会在浙江吉利控股集团有限公司正式开幕。大会由中国PostgreSQL用户会主办，云集了国内各界的PostgreSQL技术专家，笔者有幸在大会现场采访到了Pivotal的多位技术专家。

当我们讨论一家企业的大数据技术架构选型时，通常会涉及几大指标：可用性、可靠性、性能和成本。