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大数据分析工具必须具备的基本特性
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:176
很多企业需要在大数据分析工具中获得一些基本功能,才能在2021年彻底改变业务。 在这个快节奏的世界中,传统的大数据分析是一个耗时的过程。商业世界中有着来自环境各个部分持续流动的实时数据。为了适应当前情况,企业必须在大数据分析工具上进行投资,作为[详细]
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大数据可以使特许经营业务蓬勃进展
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:133
大数据技术对现代的运营变得非常重要。特许经营行业是受益于数据科学重大突破的领域之一,一些大数据初创公司甚至专门为特许经营提供服务,例如FranConnect。精明的特许经营权所有者还可以找到使用大数据技术更有效地发展业务的方法。 有很多令人信服的理由[详细]
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大数据如何成为建筑业的重要技术?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:140
当人们考虑到各行业采用创新技术时,可能不会想到建筑行业。这是有原因的,因为数十年来建筑行业在采用新技术方面进展缓慢。不过,这种情况已经开始改变,世界各地的建筑公司都在采用像大数据这样的创新技术。 建筑行业对创新技术的新兴趣来自于必要性。众所[详细]
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现代数据分析的角度
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:197
如果没有合适的工具,组织将很难应对业务挑战。根据一些数据分析计划可以提供组织所需的基本见解。 即使在冠状病毒持续蔓延期间,有些事情也不会改变。与往年一样,在行业媒体进行的2021年首席信息官的现状调查中,接受调查的1062名IT领导者中有许多人选择数[详细]
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大数据对成功营销至关重要的原由
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:166
在当今的数字时代,如果组织还在采用传统的平台开展营销活动,那么其成功的机会可能会越来越[详细]
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关于数据科学 CIO在2030年可能看到的几种场景
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:84
企业将如何使用数据解决未来10年面临的业务问题?可以考虑采用一些大胆的数据科学场景和如何做好准备的建议。 企业从解决业务问题发展到实施可行的决策有三个标准步骤。在此使用一个假设的例子来比较这些步骤在目前和2030年是如何完成的,并探讨如何为未来发[详细]
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如何构建以数据为中心的框架
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:199
如今,几乎每个基础设施供应商都将混合云或多云作为一种产品采用。采用多个云服务与采用一个整体云计算解决方案比人们想象的要复杂得多。以下将研究混合云模型和多云模型的有效性,尤其是研究数据如何成为未来混合部署环境的中心。 混合被定义为多种事物的组[详细]
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为啥给文本和数据挖掘提供业务案例是拥抱数字技术的关键
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-10 热度:178
人们如今正生活在一个具有无限潜力的时代。技术进步使人工智能和机器学习可以为人类完成一些更具意义的工作,并提高研究团队的能力。 然而,如果人们要真正意识到人工智能技术带来的可能性,则必须确保这一新研究工具能够以有意义的方式表达出来,无论是在简[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:107
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是,如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息,信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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供应链分析 保持物流顺畅的五个技巧
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:193
事实表明,越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断,并加强供应链管理(SCM)。 专业服务和咨询机构毕马威公司在最近发布的一份研究报告中指出,目前有几项重大中断正在影响供应链。其中包括由于新冠疫情而导致的全球物流持续中断,这些中断将继续影响企[详细]
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2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:193
数据似乎总是需要迁移,无论是从内部部署设施迁移到云平台,还是从操作系统到长期存档,数据始终在移动。 以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势: 1.非结构化数据迁移 2022年,首席信息官将会继续关注基础设施的现代化,以支持由于下一代应用程序、云计算[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的3个步骤
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:87
事实证明,管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素,并且全球人工智能支出持续增加,但事实上,大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多,从人[详细]
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需要避免的7个数据治理错误
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:160
如今的每个数据交易都是一种商业交易,这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道,处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因,也就是[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何使用大数据提高驾驶安全性
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:127
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展,而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面,数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据,为提高交通安全提供帮助[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:182
在各行业领域中,很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语,而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念,但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功都[详细]
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业务分析师获取更多收入可以采取的7个措施
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:121
无论是原地踏步还是展翅高飞,业务分析师都有很多方法提升其业务水平和收入。 业务分析师的工作通常是企业中最重要的工作之一:利用数据分析来弥合IT与业务之间的差距。在这一过程中,他们与业务领导者和用户互动,以更好地了解流程、产品、服务、软件和硬件[详细]
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选择嵌入式分析供应商时需要考虑的8件事
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:60
选择嵌入式分析供应商并非易事,市场上可用的解决方案太多了,因此需要了解如何做出最佳决策,并确保投资更有效的解决方案。 事实是并没有直接的答案。正确答案其实是几个正确答案的组合,当然还有企业的特定业务需求。因此,企业在选择嵌入式分析供应商时,[详细]
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最大化数据分析价值的5种方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-08 热度:158
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果,但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。 许多企业都在收集大量数据并对其进行分析,而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。 在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来的[详细]
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数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:153
伴随着业务的发展,业务方通常会提各种各样的数据需求。面对繁杂的需求,数据研发可能会遇到下面这些问题: 怎么才能做到高效、高质量地交付数据需求? 对于新业务需求,怎么才能快速把握? 怎么应对需求的反复修改? 该如何say no ... 面对这些问题,我们需要[详细]
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大数据和Hadoop的五大优势
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:169
Hadoop与竞争对手相比有哪些优势? 到目前为止,人们可能已经听说过ApacheHadoop。这个名字来源于一只可爱的玩具大象,但Hadoop只不过是一个毛绒玩具。Hadoop是一个开源软件项目,它提供了一种存储和处理大数据的新方法。 Hadoop软件框架是用Java编写的,用[详细]
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数据项目成功的三个必不可缺的因素
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:131
Carhartt公司首席数字与信息官John Hill表示,在疫情爆发时,职业装公司Carhartt可能与虚拟的合作组织相差甚远。但也像其他组织一样,Carhartt不得不重新思考在当今的混合工作环境下如何完成工作。 Hill说,其中一部分是将决策权下放到企业的最底层员工手中[详细]
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企业真的有用好大数据了吗?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:95
大数据作为撬动经济体量超22万亿元、占GDP比重逾30%的新动能,一度被市场的微观主体们视为应对市场和业务变化的避险工具。但作为大数据的B面:巨大的沉没成本能否拉动利润增长,更像是摆在CTO们面前的问题黑箱。 即使是相近的数据战略,在同类型企业间的落地[详细]
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从0到1,构建决策分析模型
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:137
数据分析要驱动决策!这个道理人人都知道,可实操起来,到底咋驱动法?很多同学见都没见过,偶尔写几句分析建议,还被喷回来咋整?今天系统分享一下。 破局的关键在于:不要一脚踩进烂泥坑里。和决策有关的因素那么多,指望一个神威无敌大将军公式全部计算清楚[详细]
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七种常用数据分析思维,处理90%分析难题
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:151
数据思维具有框架性引导作用,能够帮助确认分析角度、搭配分析方法、选择指标体系以及得出分析结论。但要明白,数据思维不是一两周就能锻炼出来的,要不断练习,下面我给大家推荐7种常用的数据分析思维技巧,帮助大家缩短学习时间。 第一种:对比法 对比法是[详细]
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2022年大数据的五个主要发展趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-06 热度:200
新冠疫情在2020年初对大数据的应用和普及带来了不利影响,但也使很多企业加快了他们的数字化转型计划,更多的企业开始通过深入数据湖泊的分析来洞察和发现机会。这使他们能够发现以前无法辨别的趋势和模式。 但是,全球数字化带来的海量数据给它们的存储和分[详细]