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Python不再被微软数据库排除在外。SQL Server 2017发布的第二个预览版本，支持使用Python编程语言与R语音用于分析。
美国加州软件公司Pepperdata的应用程序分析软件建立在Dr. Elephant开源项目上。主要目的是让更多的Hadoop和Spark应用程序投入生产。
Sparc和Solaris都是Oracle云计划的一部分，但是硬件和支持人员的减少意味着本地Solaris和Sparc将变得更加稀少。
为了继续推进大数据工程，团队需要非常认真地追求DevOps的信条，尤其是要求数据工程师和IT架构师负责将创新思想运用到生产过程中。
将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务，但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
预测模型竟然可以帮助美国电视台Jewelry Television的主持人销售商品？这得益于将数据集成到分析应用程序中的数据集成和准备流程。
比起传统分析应用程序，建立预测模型和机器学习算法的数据科学家通常需要完成更多的数据准备工作。
数据准备过程可能是企业从高级分析技术获得商业利益的绊脚石。随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
Oracle公司的执行董事长和首席技术官Larry Ellison尝试在若干领域适应公司的产品组合,希望吸引新的和现有用户系统移动到Oracle云。
大数据的发展已经让许多精通SQL的数据专业人员不知所措。微软的U-SQL编程语言试图让这些人回归数据查询游戏。
