TechTarget中国特约技术编辑，某高校计算机科学专业教师和网络实验室负责人，曾任职某网络国际厂商，关注数据中心、开发运维、数据库及软件开发技术。有多本关于思科数据中心和虚拟化技术的译著，如《思科绿色数据中心建设与管理》和《基于IP的能源管理》等。
企业可能正投入大量的资金购买商业智能工具和应用。但是，你是否思考过，你期望什么人使用这些工具？或哪些人适合开始使用这些工具？
Verizon发布了一个面向企业的托管混合WAN产品，使运营商首次能够使用软件定义网络（SDN）来交付商业级服务。
尽管还没有正式形成产品，但防火墙公司Fortinet对客户宣称计划发布一项能帮助其安全部署软件定义网络（SDN）的技术。这一技术让Fortinet处于话题漩涡中心……
到2018年，美国具有大数据分析专长的人才短缺将达14万到19万之多。然而，懂得数据建模和数据分析并非致胜王牌，企业看中的还有更重要的品质……
随着大数据解决方案越来越成熟，客户越来越了解解决方案中的功能，大家都知道想要充分实现大数据应用的最大潜能，必须进行优化。这个重担落到了DBA的肩上。
IBM在dashDB软件上增加了大规模并行处理和R语言支持——这是数据仓库数据库支持分布式云计算应用的重要举措。
Hadoop是一个最流行的大数据技术。但是惠普Vertica系统的用户指出，它在预测建模和数据可视化方面的工具很有限。
企业网络软件由于各种各样的应用痛点而进展缓慢，不过好在这些挑战并不难克服。企业应用的障碍包括缺少清晰的业务驱动力、已知的风险和不知道应该相信哪一种技术策略。
在选择一个BI分析工具之前，你应该先创建BI应用场景，然后将这些需求与BI分析工具类别及风格进行匹配。
将BI迁移到云中可以帮助组织简化和优化数据分析。但是，专家David A. Teich警告说，自助BI并不等于DIY（自己动手做）BI。
