越来越多的组织确实正在通过建立数据虚拟化环境来逐步淘汰其数据仓库
Posted: Sun Mar 23, 2025 7:52 am
这是否意味着我们不再需要 DWH？嗯，不，不一定。但这确实意味着我们可以开始考虑其他解决方案。事实上，
TIBCO 数据科学
TIBCO Data Science 是一个统一平台，结合了 TIBCO Statistica、TIBCO Spotfire Data Science（以前称为 Alpine Data）、TIBCO Spotfire Statistics Services 和 TIBCO Enterprise Runtime for R（TERR）的功能。它包含创建机器学习模型和数据准备管道非常有用的功能。这些模型基本上是可用数据的统计表示，可用于预测未来事件的行为或结果。由于 Spotfire 可以运行 R 或 Python 等模型，因此数据科学是能够帮助您创建这些模型的工具。当您想要实施 ModelOps 时，这就是您想要去的地方，它可以为您提供一种结构化的方式来创建、修改、训练和调整您的模型，并简化将您的模型投入生产的过程。
数据科学已经拥有大量模型，但也为您提供了构建或导入自己的模型的机会。它会为您 加拿大号码数据 比较创建的模型并告诉您哪一个最适合。此外，您可以根据自己的需要使用这些模型。如前所述，您可以在 Spotfire 中加载它们并在那里使用它们，或者可以在 TIBCO Data Streams 中使用它们。
TIBCO Streambase/数据流
到目前为止， 我们已经讨论了老式的 BI：回顾发生的事情，分析发生的事情，将数据可视化以将其转换为信息。我们还讨论了更现代的 BI：展望未来，尝试根据我们的模型来预测未来。但还有一个小部分我们还没有涉及。过去发生的事情和未来可能发生的事情之间的微小差别在于：现在正在发生什么？！
能够告诉我们现在发生什么事情的数据与我们习惯的数据不同。我们收集的有关过去的数据被存储在数据库等中。对未来的预测存储在模型中。但现在发生的事情正源源不断。所以，我们需要一种方法来捕获这些信息。数据流捕获流入的数据，并使我们能够整理、调整、过滤和转换流入的数据元组。数据可以临时存储并传递给分析工具。
总结
通过将这四个组件组合在一起，我们创建了一个大 Transformer，它能做比各个小组件单独完成的更酷的事情。想象一下，我们能够获得历史数据，能够预测未来，并利用所有这些信息来解释此刻正在发生的事情。
TIBCO 数据科学
TIBCO Data Science 是一个统一平台，结合了 TIBCO Statistica、TIBCO Spotfire Data Science（以前称为 Alpine Data）、TIBCO Spotfire Statistics Services 和 TIBCO Enterprise Runtime for R（TERR）的功能。它包含创建机器学习模型和数据准备管道非常有用的功能。这些模型基本上是可用数据的统计表示，可用于预测未来事件的行为或结果。由于 Spotfire 可以运行 R 或 Python 等模型，因此数据科学是能够帮助您创建这些模型的工具。当您想要实施 ModelOps 时，这就是您想要去的地方，它可以为您提供一种结构化的方式来创建、修改、训练和调整您的模型，并简化将您的模型投入生产的过程。
数据科学已经拥有大量模型，但也为您提供了构建或导入自己的模型的机会。它会为您 加拿大号码数据 比较创建的模型并告诉您哪一个最适合。此外，您可以根据自己的需要使用这些模型。如前所述，您可以在 Spotfire 中加载它们并在那里使用它们，或者可以在 TIBCO Data Streams 中使用它们。
TIBCO Streambase/数据流
到目前为止， 我们已经讨论了老式的 BI：回顾发生的事情，分析发生的事情，将数据可视化以将其转换为信息。我们还讨论了更现代的 BI：展望未来，尝试根据我们的模型来预测未来。但还有一个小部分我们还没有涉及。过去发生的事情和未来可能发生的事情之间的微小差别在于：现在正在发生什么？！
能够告诉我们现在发生什么事情的数据与我们习惯的数据不同。我们收集的有关过去的数据被存储在数据库等中。对未来的预测存储在模型中。但现在发生的事情正源源不断。所以，我们需要一种方法来捕获这些信息。数据流捕获流入的数据，并使我们能够整理、调整、过滤和转换流入的数据元组。数据可以临时存储并传递给分析工具。
总结
通过将这四个组件组合在一起，我们创建了一个大 Transformer，它能做比各个小组件单独完成的更酷的事情。想象一下，我们能够获得历史数据，能够预测未来，并利用所有这些信息来解释此刻正在发生的事情。