外媒速遞：十大趨熱數據分析趨勢與四項遇冷趨勢概述
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今天給大家推薦的內容包括：十大趨熱數據分析趨勢與四項遇冷趨勢概述、2017年移動應用***構建平臺二十強、我們該如何規避大數據分析中的那些常見失誤和你的企業商務智能軟件已經力有不逮的六種跡象等。
一、十大趨熱數據分析趨勢與四項遇冷趨勢概述
原文標題：10 hot data analytics trends — and 5 going cold
數據分析正快速成為IT的命脈。大數據、機器學習、深度學習、數據科學——一系列技術成果的實用性轉化都是為了對快速膨脹的數據加以分析。在今天的文章中，我們將從冷、熱兩個角度出發，聊聊目前數據分析領域中的趨勢性動態。
趨熱：
1. 自助服務商務智能
2. 移動儀表板
3. R語言
4. 深度神經網絡
5. TensorFlow
6. MXNet
7. 微軟Cognitive Toolkit 2.0
8. Scikit-learn
9. Jupyter Notebooks
10. 云存儲與分析
趨冷：
1. Hadoop
2. 物聯網
3. 批量分析
4. Caffe
二、2017年移動應用***構建平臺二十強
原文標題：20 Best Platforms for Building Mobile Apps in 2017
移動應用的重要意義已經無需贅述，如今每一家企業都希望構建應用以支撐自家網站與在線業務。面對這樣的背景，了解移動應用構建平臺并從中選擇最為強大的選項自然成為另一項重要任務。在今天的文章中，我們將立足于此，聊聊2017年內移動應用***構建平臺二十強。
1. jQuery Mobile
2. Como
3. Appcelerator
4. GameSalad
5. Kony
6. Outsystems
7. Appery.io
8. Bizness Apps
9. LiveBlox
10. Viziapps
11. Dojo Mobile
12. AppInstitute
13. Sencha
14. Mobile Roadie
15. AppMachine
16. AppMakr
17. TheAppBuilder
18. AppYourself
19. Appy Pie
20. Verivo Software
三、我們該如何規避大數據分析中的那些常見失誤?
原文標題：How to avoid big data analytics failures
大數據與分析已然成為游戲規則的改變者，它為我們帶來洞察能力，足以應對競爭、建立新的營收來源并提供更理想的客戶服務。然而，變革當中也存在陷阱，能否順利回避大數據領域內的失誤就成了決定企業成敗的關鍵所在。下面，我們將由問題出發，探討如何找到一條可行的前進道路。
1. 精心選擇大數據分析工具
2. 確保這些工具易于使用
3. 根據具體業務需求對項目及數據進行劃分
4. 建立數據湖，但不可克扣帶寬
5. 在大數據的各個層面納入安全考量
6. 將數據管理與質量保障當作頭號優先事務
四、你的企業商務智能軟件已經力有不逮的六種跡象
原文標題：6 Signs Your Enterprise BI Software Is Below Par
如何證明商務智能解決方案符合企業需求?或者說，哪些跡象預示著我們的商務智能選項已經無法應對規模龐大且快速發展的業務體系?我們顯然可以從基礎設施、數據管理、分析與內容創建等角度加以考量。下面，我們將從更為具體的角度出發，探討六種大家需要警惕的相關跡象。
1. 總是產生少數內容類似的報告
2. 圖形構建犧牲粒度控制能力
3. 需要IT部門負責處理每項查詢
4. 只能夠處理部分數據源
5. 無力處理大量數據
6. 缺失客戶服務能力
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