“企业信息集成(EII)：实用方式”于2005年发布，描述了一套集成不同数据源的方法论，它利用了当时的先进技术，如面向服务架构(SOA)、Web Services、XML、资源描述架构(RDF)、基于XML的元数据格式、数据提取、转换和加载(ETL)等。

IT168 CIO-CTO俱乐部主办的“大数据时代背景下数据挖掘和商业智能”主题沙龙成功在京落幕。本着“实践、沟通、分享、共赢”的原则，本次沙龙共云集投资银行、机械制造、物流、医疗、电商、互联网等多个领域的信息总监和技术总监20余位，现场围绕着数据挖掘和商业智能两大热门话题进行了热烈讨论。

对于亚马逊来讲，数据挖掘是一个非常重要的模块，亚马逊它也有非常大的数据库，然后也会有各种各样的数据分析包括我们会跟很多的出版社还有一些中间商建立合作

2013年将会是发展的顶点，越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业更多一些比如百度、淘宝等。

我们将研究什么会组成一个数据库系统，特别是PostgreSQL这样的现实世界中非常有用的关系数据库系统。我们将从电子表格开始，它和关系数据库有很多相同的地方，同时也有重大的局限性。

从提供的服务方面划分，数据中心向云计算数据中心进阶的过程可以划分为四个阶段，托管型、管理服务型、托管管理型和云计算管理型(就是所谓的云计算数据中心)。

最近，Hadoop专家Karmasphere进行了一次企业用户调查 。调查结果显示，有94%的Hadoop用户表示他们现在实现了之前无法实现的大容量数据分析;有88%的用户表示他们提高了数据分析水平;有82%的用户表示现在能够掌握更多的数据。

很少会有人讲数据库跟生活中的事件结合起来，那这二者之间是不是真的就没有联系了呢?今天就有人将这二者结合起来，并根本生活中的例子引申出一套数据库优化的方法论。那么这二者之间是如何联系起来的呢?下面就听听来自福建富士通信息软件公司的梁敬彬先生根据买鱼的故事总结出来的数据库优化方法论。

段云峰以某电信行业数据仓库以及商业智能应用，真实的介绍了电信行业数据仓库以及商业智能应用的最佳实践，为更多的企业做数据仓库以及商业智能提供了宝贵的经验

互联网业务的深入发展，数据对于企业业务决策的辅助作用越来越发挥出其巨大作用，并且随着社会信息化进程的不断深入发展，尤其是智能手机、平板电脑等移动智能终端的广泛普及，使得全球数据量正在不断增长，如何存储并对这些数据给企业提供价值?这正是我们需要考虑的问题。