Tag: Hadoop

Data Management
Joyce Norris-Montanari 0
Clean-up woman: Part 1

If your enterprise is working with Hadoop, MongoDB or other nontraditional databases, then you need to evaluate your data strategy. A data strategy must adapt to current data trends based on business requirements. So am I still the clean-up woman? The answer is YES! I still work on the quality of the data.

SAS Events
小林 泉 0
SGF2016: Hadoop関連セッション・論文(ユーザー・パートナー編)

SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、”Hadoop”というキーワードで検索し、SAS on Hadoopソリューション関連の論文を集めてみました。企業の競争戦略と密接に結びついているHadoop関連の事例はなかなか公開されないのですが、いくつかありました。これ以外にも、Hadoop事例を話すセッションがいくつかありました。 SAS Global Forum 2016 Proceedings – ユーザーおよびパートナーによるHadoop 関連の講演 Analytics and Data Management in a Box: Dramatically Increase Performance Teradata様が提供するHadoopの話です Nine Frequently Asked Questions about Getting Started with SAS® Visual Analytics インプリメンテーション・パートナーがVA & Hadoopの使用法、導入方法、管理方法についてエンドユーザーから良く受ける質問について触れられています。 Making It Happen: A novel way to save taxpayer dollars by

SAS Events
小林 泉 0
SGF2016: Hadoop関連セッション・論文(SAS社員編)

SAS Global Forum 2016のユーザープログラムでの発表論文を、”Hadoop”というキーワードで検索し、SAS on Hadoop関連の発表・論文を集めてみました。ざっと見たところ、SAS on Hadoopソリューションにまつわる全ての話題が網羅されていると感じます。 SAS Global Forum 2016 Proceedings – Hadoop 関連のSAS社員による講演・論文 SAS® and Hadoop: The 5th Annual State of the Union 9.4M3で実現しているSASとHadoopの連携について概説。2014年には、SAS Forum Japanでも登壇した、Paul Kentが語ります。   Introducing - SAS® Grid Manager for Hadoop Grid ManagerのHadoop版の話です。 Deep Dive with SAS® Studio into SAS® Grid Manager 9.4 SAS

Advanced Analytics
SAS Poland 0
Business Intelligence: 4 główne trendy w rozwoju

W rozwoju narzędzi Business Intelligence oraz w sposobie ich wykorzystania w nowoczesnych organizacjach można wyróżnić 4 dominujące trendy. To właśnie one przełożą się na kierunki rozwoju tych narzędzi, zmienią ich rolę we wsparciu procesów decyzyjnych i budowania przewag konkurencyjnych. Trend 1: Modele samoobsługowe Popularyzacja wykorzystania narzędzi BI w przedsiębiorstwach do

Data Management
Bill Davis 0
MapReduce vs. Apache Spark vs. SQL: Your questions answered here and at #StrataHadoop

As the big data era continues to evolve, Hadoop remains the workhorse for distributed computing environments. MapReduce has been the dominant workload in Hadoop, but Spark -- due to its superior in-memory performance -- is seeing rapid acceptance and growing adoption. As the Hadoop ecosystem matures, users need the flexibility to use either traditional MapReduce

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