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Atualizado em : May 22, 2013
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
May 2013
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.
The amount of data that even a relatively low volume website can generate is huge. Once you add in analytics, business metrics, demographics, user profiles and multiple devices, it can become overwhelming. Many organizations use data warehouses as a repository with data being sucked in from all parts of the organization. The challenge here is that these often turn into “Data Fortresses.” Even getting timely business metrics becomes a challenge, let alone running exploratory queries across the entire data set. Technologies like the cloud based BigQuery help. The pay-as-you-go model and the ability to do ad hoc queries lets you gain insight without buying specialist hardware and software. A data-driven business should put data in the hands of the decision makers, not hidden behind technological barriers and bureaucracy.
Oct 2012
Avalie ? Vale a pena explorar com o objetivo de compreender como isso afetará sua empresa.
Google’s BigQuery brings data analytics to the cloud. Rather than loading data into an expensive data-warehouse with predefined indexes, BigQuery allows you to upload and investigate a data set through ad-hoc SQL-like queries. This is a great way to create a cheap proof-of-concept or even a complete application, as processing of hundreds of gigabytes of data by thousands of servers happens in seconds.
Publicado : Oct 22, 2012
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