日本电气公司1000万美元建大数据分析中心

简介:

据悉,日本电气公司NEC正计划投资1000万美元,在诺伊达建立“分析平台和解决方案卓越中心(COE-APS)”,加强其在大数据分析市场的地位。

该公司的目标是在三年内从该中心获得超过1亿美元的收入。随着该中心的开启,该公司计划跻身印度大数据和分析市场前三名,据说该市场将在2020年增长8倍至160亿美元。新中心将为电信、零售、银行、金融服务和保险以及制造业客户和合作伙伴提供一站式服务。

该中心最初将专注于包括印度、日本、新加坡、菲律宾和香港在内的市场,然后逐步扩大到亚太地区和其他地区。

NEC系统平台业务部高级副总裁Tomoyasu Nishimura表示: “我们正在构建强大的合作伙伴生态系统,以支持印度和亚太地区的客户。印度是我们的重点市场,鉴于这一需要,现在也是进入这一领域的正确时机。”

该中心将启动30人的业务,并计划雇用70多名员工。Nishimura表示,公司正计划与大学联盟,以获得新鲜人才。

该公司表示:“该中心将利用NEC专门的大数据和分析硬件的计算能力和可扩展性,以灵活应对Hadoop系统对存储和计算不断增长的需求。”

2020年,全球大数据和分析市场预计将达到2100亿美元,而Hadoop系统市场预计将达到502亿美元。随着行业已经面临人才短缺,特别是在Hadoop和分析领域,COE-APS的建立,将帮助NEC充分利用印度强大的人才储备。

Nishimura表示:“我们的解决方案是硬件和软件的组合,加上咨询服务将为印度客户提供一站式服务。”

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
744 4
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
228 2
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
283 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
数据分析之旅:用Python探索世界
数据分析之旅:用Python探索世界
116 3
|
11月前
|
SQL 数据挖掘 Python
数据分析编程:SQL,Python or SPL?
数据分析编程用什么,SQL、python or SPL?话不多说,直接上代码,对比明显,明眼人一看就明了:本案例涵盖五个数据分析任务:1) 计算用户会话次数;2) 球员连续得分分析;3) 连续三天活跃用户数统计;4) 新用户次日留存率计算;5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
本文详细介绍了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题的解决方案,涵盖了对产品订单数据的深入分析、多种因素对需求量影响的探讨,并建立了数学模型进行未来需求量的预测,同时提供了Python代码实现和结果可视化的方法。
405 3
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
【9月更文挑战第2天】数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
145 5
|
数据挖掘 PyTorch TensorFlow
Python数据分析新纪元:TensorFlow与PyTorch双剑合璧,深度挖掘数据价值
【7月更文挑战第30天】随着大数据时代的发展,数据分析变得至关重要,深度学习作为其前沿技术,正推动数据分析进入新阶段。本文介绍如何结合使用TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架,最大化数据价值。
281 8