数据中心战略：更好的容量规划贴士

摘要：现如今，围绕着数据中心业界的容量和性能方面相关的错误策略的例子可以说不胜枚举。现如今，围绕着数据中心业界的容量和性能方面相关的错误策略的例子可以说不胜枚举。

国内外科研数据安全管理政策比较研究

本文选取科技部的建构较为完善的6个科学数据共享平台，来了解国内科研数据共享与安全管理政策的大致发展情况，具体如表3所示

医学影像大数据时代下，将如何推动智能化医疗发展？

医学影像数据挖掘就是非结构数据挖掘的一种，它有如下几个主要特点：　　1、影像数据一般具有相对的含义，而结构化数据一般具有绝对的含义。

大数据产业现状和未来发展方向分析

在存储方面，2000 年左右谷歌等提出的文件系统(GFS)、以及随后的 Hadoop 的分布式文件系统 HDFS(Hadoop Distributed File System)奠定了大数据存储技术的基础。

医疗健康大数据服务平台技术架构

其中：　　物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。虚拟化业务管理平台负责对所有的应用服务相关资源进行管理和调度。

医疗健康大数据服务平台技术架构

图 医疗健康大数据服务平台总体架构　　如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。其中：　　物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。

谷歌数据负责人：处理极大复杂数据的三类实际建议

许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。通过使用多种测量，您可以鉴别测量或日志记录代码中的错误，底层数据的意外特征，或过滤出一些重要的步骤

如何利用数据仓库优化数据分析？

1 研究数据仓库模型：数仓的精髓就是面向主题的模型，能理解各大主题域范畴，熟悉不同主题间的关系，基本就掌握了数仓的架构;4 研究ETL脚本：学习几个数据仓库ETL加工脚本，能更细致的探索数据加工处理逻辑，更清楚的理解数仓加工模式，快速掌握数据加工技巧;

大数据痛点：政府部门不会轻易放开掌握的数据

在政府和市场的双重催动下，那些原本封存在服务器里的陈年数据，成为一座座蕴藏丰富的“金矿”。在陈涛看来，政府所拥有的公共数据，是盘活大数据资源的坐标系，这些资源是一个社会的基本信息，是核心数据。