京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
行业催化剂 大数据分析驱动产业新变革
大数据分析是IT圈谈论的热点,如今各个IT企业都非常看好大数据领域,试图通过对这个市场的拓荒来抢占未来IT市场制高点。作为全球知名的IT领域巨头,英特尔一直致力于推动整个IT行业的发展,其在大数据领域已经深耕多年。
对于大数据分析,很多人可能并不了解他真正能够给我们带来什么,其实大数据分析与我们的工作、生活息息相关大数据分析的应用为企业带来了非同寻常的影响,因为它能够让企业发现新的洞察来开发出新的设备、增加企业的竞争力、优化企业的操作效率。
然而,除了对企业的影响,对生活的影响也是巨大的,如今,世界上三分之二的人口将生活在城市,在这样的城市地区许多问题将逐步加深。数据分析是否能够通过更精准的医疗护理提升医疗保健的质量,减少交通拥堵和发展中城市的污染,并提高作物产量来满足迅速增长的全球人口?
对此,英特尔与来自欧洲的Teratec联盟给出了我们肯定的答案。英特尔为了推动这些技术的成功应用,与Teratec正在合作建立一个大数据实验室。
医疗行业
这个实验室未来将专注于个性化医疗、智能城市,以及精准农业领域项目的研究。实验室将能够帮助加速实验项目的深入研究,找出支持这些概念、理论论据,并推进实际试验最终投入全方位的应用部署。
英特尔方表示:“最终,我们都期待这些研究能够带来实用的、可复验的、能在世界范围内推行来改善人类生存环境的大数据解决方案。虽然目标很高远,但是任务也十分明确。”
Teratec与英特尔合作
实验室位于Teratec科技公园里。该科技公园中汇集了80余所科技及工业公司、实验室、研究中心与大学,以及工程学校。借助Teratec的平台,这些组织能够将他们的资源整合在一起,并应用于模拟和高性能计算领域,从而解决各行各业的极具挑战的问题。
Teratec的成员深知未来的几十年里快速增长的人口将为城市的基础设施带来巨大压力。这样的压力不仅将进一步增加可持续的食物及水资源方面的税收,也将对高质量医疗构成新的阻碍。但是,在困难面前他们并没有却步--而是专注于寻找解决方案。
Teradata公司针对大数据提供了非常实用的方法。有关大数据的宣传铺天盖地(在Google浏览器中搜索“大数据”,可得到 4000 多万条搜索结果),但是从根本上来看,您会发现大数据本身其实就是一种数据。
Teradata 统一数据架构
Teradata与英特尔合作后,大规模并行处理(MPP)架构采用了英特尔多核处理器、英特尔超线程技术(英特尔 HT 技术)、高级I/O功能和面向速度和宽带的集成PCIe* 支持。2用于连接 Teradata 统一数据架构组件的 Teradata BYNET* 技术现已迁移至 InfiniBand* 系统互联,以获得更高的 I/O 性能。借助面向英特尔平台优化的 Teradata 解决方案的客户可获得较高的性能和较低的总体拥有成本(TCO)。
如今,英特尔与Teradata看到了运用大数据分析和高性能计算系统来获取新的洞察的机会。这些新的洞察可以帮助我们了解如何创造更多可持续发展的城市和资源,并提高医疗质量。
毫无疑问,这些目标是非常的崇高,但是现实的情况却不是那么的理想。在寻找解决方案的过程中,大家一直被计算资源使用途径以及数据科学技术的缺乏所阻碍。英特尔和Teradata姜一直致力于通过提供先进的硬件、软件以及顶尖数据学家的技术支持,来推动这些努力向前发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16