Big Data e análises

Obter e analizar dados do Big Data auxilia na previsão das condições de mercado, na tomada de decisões críticas e na compreensão mais ampla das necessidades de seus clientes.

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Visão geral do software

Esta animação fornece uma visão geral das contribuições da Intel® Software para big data e análises. Desde plataformas abertas de software corporativo prontos até blocos de construção de ferramentas de análise, otimizações de runtime, ferramentas, benchmarks e casos de uso, a Intel Software faz o big data e análises mais rápidas, mais fáceis e mais criteriosas.


Destaque

Building Large-Scale Image Feature Extraction with BigDL at JD.com This article shares the experience and lessons learned from Intel and JD teams in building a large-scale image feature extraction framework using...
Data Bench: A New Proof-of-Concept Workload for Microservice Transactions Data Bench is a new proof-of-concept workload that can be used to measure the response-time latency of microservice transactions. This is a new type...
Achieving High-Performance Computing with The Intel® Distribution for Python*

Python* has become instrumental tool for those looking for a high productivity language for a variety of programming tasks including advanced...

Intel® Accelerates Hardware and Software Performance for Server-Side Java* Applications Intel® contributes significantly to both software and hardware optimizations for Java*. These optimizations can deliver performance advantages for...
Modernizing Software with Future-Proof Code Optimizations by Henry A. Gabb, Sr. Principal Engineer, Intel Software and Services Group

Tecnologias

Pilha Apache para Big Data

No coração do movimento do big data, estão o Apache Hadoop* e o Apache Spark*, uma forma fundamentalmente nova de armazenar e processar dados, descobrir padrões e prever tendências, e que promove a inovação.

Ferramentas e SDKs

As bibliotecas de SDK e ferramentas podem ajudar a acelerar a análise de big data, fornecendo blocos de construção de algoritmos altamente otimizadas para todas as fases da análise de dados.


Próximos eventos

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